1.es存储的基本单位
es存储的基本单位是索引。
// ES
index -> type -> mapping -> document -> field
//MySQL or PostgreSQL
database -> table -> table structure -> data -> table field
这里将ES的基本术语和数据库做了一个关联，仅个人学习时的理解。
2.es的基本架构设计
一个index(索引)会被分割成多个shard(分片)，每个shard都存储了该index下的部分数据。这样存储有2个好处。支持横向扩展，只需要将shard数量增加即可；性能较高，所有的查询操作都会在多个机器上运行，提升了稳定性。
每个shard是有多个备份的。有主分片(primary shard)和副本分片(replica shard)，主分片用来执行写操作，副本分片在主分片写入完成之后同步其数据。如果某个机器停机了，其他分片的数据还是完整的。
es 集群多个节点，会自动选举一个节点为 master 节点，这个 master 节点其实就是干一些管理的工作的，比如维护索引元数据、负责切换 primary shard 和 replica shard 身份等。
master 节点宕机了，那么会重新选举一个节点为 master 节点。
非 master节点宕机了，那么会由 master 节点，让那个宕机节点上的 primary shard 的身份转移到其他机器上的 replica shard。接着你要是修复了那个宕机机器，重启了之后，master 节点会控制将缺失的 replica shard 分配过去，同步后续修改的数据之类的，让集群恢复正常。
3.es读写数据的基本原理
写数据
1.客户端选择一个协调节点(coordinating node)发送请求;
2.由coordinating node对document进行路由，将请求转发给对应的primary shard node
3.执行写操作，同时同步数据至replica shard node
4.主从节点都写入完成后，响应给客户端。
写数据底层原理
**注：**es是准实时。默认是写入数据1秒之后才可以被看到，因为其默认1s执行一次refresh操作。
1.数据先写入buffer；
2.每隔1s刷新写入至os cache(数据进入到os cache就可以被搜索到)；
3.每隔5s将os cache写入到translog文件中(如果机器在写入translog之前宕机，最多会丢失5秒的数据)；
4.translog数据大到一定程度或者默认每隔30分钟，会触发一次commit操作，将缓冲区的数据都flush到segement file磁盘文件中。
读数据
1.发请求至任意一个coordinating node。
2.由coordinating node 对document id进行hash路由，将请求转发到对应的node上，会使用随机轮询算法在primary shard和replica shard中随机选一个，执行读操作。
3.接收所有node返回的document给 coordinating code，协调节点负责将数据进行合并、分页、排序等操作。
4.返回结果给客户端。
删除/更新数据
如果是删除操作，commit的时候会生成一个
.del
文件，将doc标记为delete状态。在执行搜索时根据.del就可以判断出doc是否被删除。
如果是更新操作，会把之前的doc标记为delete状态，重新写入数据。
buffer每隔1秒进行refresh操作，则默认是每一秒生成一个segement file，当这个文件增加到一定程度，会触发merge操作，同时把.del文件删除，将新的segement file写入磁盘，同时替换掉之前的文件。
4.什么是倒排索引
在搜索引擎中，每个文档都有一个对应的文档 ID，文档内容被表示为一系列关键词的集合。例如，文档 1 经过分词，提取了 20 个关键词，每个关键词都会记录它在文档中出现的次数和出现位置。
那么，倒排索引就是关键词到文档 ID 的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现了关键词。
有以下文档：
| DocId | Doc |
|---|---|
| 1 | 谷歌地图之父跳槽 Facebook |
| 2 | 谷歌地图之父加盟 Facebook |
| 3 | 谷歌地图创始人拉斯离开谷歌加盟 Facebook |
| 4 | 谷歌地图之父跳槽 Facebook 与 Wave 项目取消有关 |
| 5 | 谷歌地图之父拉斯加盟社交网站 Facebook |
对文档进行分词之后，得到以下倒排索引(未进行严格的升序排列)。
| WordId | Word | DocIds |
|---|---|---|
| 1 | 谷歌 | 1,2,3,4,5 |
| 2 | 地图 | 1,2,3,4,5 |
| 3 | 之父 | 1,2,4,5 |
| 4 | 跳槽 | 1,4 |
| 5 | 1,2,3,4,5 | |
| 6 | 加盟 | 2,3,5 |
| 7 | 创始人 | 3 |
| 8 | 拉斯 | 3,5 |
| 9 | 离开 | 3 |
| 10 | 与 | 4 |
| … | … | … |
另外，实用的倒排索引还可以记录更多的信息，比如文档频率信息，表示在文档集合中有多少个文档包含某个单词。
那么，有了倒排索引，搜索引擎可以很方便地响应用户的查询。比如用户输入查询
Facebook
，搜索系统查找倒排索引，从中读出包含这个单词的文档，这些文档就是提供给用户展示的搜索结果。
要注意倒排索引的两个重要细节：
- 倒排索引中的所有词项对应一个或多个文档；
- 倒排索引中的词项根据字典顺序升序排列