相似度算法
涉及到了ES的底层，首先讲一下ES的底层核心，相似度模型，ES的查询和传统的数据库查询最大的差别就在相似度查询（之前讲过，索引存储的最大差别就是讲非结构化数据转化为结构化），ES里面会给文档的相似度打分。那么这种打分的算法就是ES的查询的核心，默认的算法是TF/IDF，除了这个默认的算法之外还有很多其他的算法，罗列一下，当你发现现在的查询速度以及效率不满足需要的时候，可以考虑一下下面的算法：
Okapi BM25:适用场景是短文档；
Divergence from randomness (DFR):处理自然语言的相似度处理；
Information-based:同上；
LM Dirichlet：自己看吧：https://lucene.apache.org/core/4_9_0/core/org/apache/lucene/search/similarities/LMDirichletSimilarity.
LM Jelinek Mercer：https://lucene.apache.org/core/4_9_0/core/org/apache/lucene/search/similarities/LMJelinekMercerSimilarity.Note
ES的存储类型
下面是ES的存储方式：
Simple：尽是用于兼容，早期的基于bio的存储模式；
Niofs：基于NIO读写，默认；
Mmap：mapping映射，硬盘数据映射到到内存的虚拟地址；而且MMap只是是用于32bit机器，64bit机器不适用。
fs：是默认选项，会自动识别各个操作系统以及位数下应该采用哪种存储模式。早期版本名称是default_fs。
Mem（已经废弃）：（es2.x之后已经移除）内存保存，如果数据存活时间不长，或者数据量不是特别的，采用内存放置，提高查询、检索效率；
事务日志和Searcher
介绍一下ES的索引查询的全流程：
创建索引就不讲了，前面都已经介绍了，包括路由策略等；
提交（Post）了一个文档，首先是提交到了事务日志，事务日志将会将此次提交持久化，主要是可追溯，一旦写入ES失败，可以通过事务日志来进行恢复，另外也避免过于频繁写入ES导致了ES所在主机的IO压力过大；然后事务日志将会定时把数据刷新到ES里面；
这个时候，还有一个对象出现就是searcher，这个货主要就是定时获取ES里面的元数据，通过searcher可以定位到查询文档的位置，我们通常使用/_search?pretty的方式进行查询就是通过访问searcher来进行查询的，因为search是定时刷新的（默认1s），所以searcher的数据是有延迟，可能不会瞬间将最新数据查到；不过还有一种方式就是直接通过指定文档ID的方式/index/docmentId?pretty，这种方式的查询不走searcher，而是综合了事务日志以及ES里面的数据；但是因为牵涉到了两部分的数据，所以如果对于实时性要求不高，但是希望快点可以使用search查询，反之则使用search。
发现是不是和HBase非常想，HBase也是client提交后先入WAL，然后刷到memstore中，最后才入HDFS，查询也是会从memstore以及HDFS中进行联合查询。
索引合并
索引合并（merge），好处就是加快检索，对于多个小文件的检索是比少量比较大的检索要慢的，所以索引是要合并的，同时还要保证不能合并的太大。当然代价就是I/O操作。合并调度，ES里面的调度分为两种顺序和并发，默认是采用并发，顺序这种模式，你就不用知道了。
IO控制
IO控制，ES是读写高频的应用，所以ES里面有对于IO限流一些配置，首先是指定限流配置应用范围，none（无限制），merge（只有索引合并限制），all（所有的操作都限制）；之后ES里面可以针对最大吞吐量之类的属性进行限制。
ES缓存策略
接下来讲一下ES的缓存策略，ES高效海量数据查询一直是它的一个亮点，其中一个原因是因为ES的缓存机制很好。
过滤缓存，就是filtered的缓存，这个就不多说了，只要指定了filter，就可以对其进行缓存；过滤缓存也是有两个级别，索引级别的缓存以及节点级别缓存，一般推荐使用节点缓存；因为数据的落点不可知或者说不定（比如文档保存索引的分片和副本多是不可预知的）；不过看了ES master 5.X的版本，已经不再提及索引级别的缓存，只提到了节点级别的缓存。
字段数据缓存（基本废弃），这类缓存只是针对非倒排索引的查询，比如聚合，脚本计算以及排序等，可以通过指定缓存字段来减少换存量，可以通过核定eager来对数据进行提前加载，即只要探测到有数据变化，就提前加载查询数据，保持数据新鲜度。但是要知道，docValue的处理效率已经和字段数据缓存很接近，而且不占用内存（仅需要少量的堆内存）；另外到了ES5.0之后，你基本可以忽略字段数据缓存，因为ES会为每一个not_ analyzed字段（keyword type）指定docValues；如果想要对于非string的字段使用docValues，如下：
查询分片缓存，这个则是对于倒排索引数据进行缓存，前面两类都是基于非倒排索引，分片缓存则是基于倒排索引（需要对文档进行评分）的查询的缓存。
字段回路器，就是预判，如果某次查询使用内存量大于预设的阈值，将会拒绝此次此次查询，默认是达到70%的JVM堆内存。
缓存缓存最后一点就是清楚缓存，可以指定全部清空：
curl -XPOST 'localhost:9200/_cache/clear'
也可以指定索引进行清空：
curl -XPOST 'localhost:9200/mastering/_cache/clear'
curl -XPOST 'localhost:9200/mastering,books/_cache/clear'
还可以指定某类缓存清空：
curl -XPOST 'localhost:9200/mastering/_cache/clear?field_data=true&filter=false&query_cache=false'