索引存储的时候会分为shard，这样可以提高读写性能，并可以实现负载均衡。
索引不变性
索引一旦被创建，就不可改变。
动态索引
如何在保持不可变好处（顺序写、缓存在内存）的同时更新倒排索引，不是重写整个倒排索引，而是增加额外的索引反映最近的变化。
elasticsearch索引组成
索引组成.png
Lucene引入了per-segment search，每个segment就是一个倒排索引，但是Elasticsearch下是segment的集合，当Elasticsearch搜索索引时，它发送查询请求给该索引下的所有shard，然后过滤这些结果，聚合成全局的结果。
建立索引
内存缓存区有即将提交文档的Lucene索引.png
提交后，新的段加到了提交点，缓存被清空.png
- 新的文档首先写入内存区的索引缓存。
- 隔一段时间，buffer被提交：一个新的segment(一个额外的新的倒序索引)将被写到磁盘，一个新的提交点(commit point)（包含新的segment的名称）被写入磁盘。 磁盘fsync，所有在内核文件系统中的数据等待被写入到磁盘，来保障它们被物理写入。
- 新的segment被打开，使它包含的文档可以被索引。
- 内存的缓存被清除，等待接受新的文档。
近实时
上面是没有刷新的情况下，加入刷新的情况（默认1秒）如下：
缓存内容已经写到段中，但是还没提交.png
在内存中索引的文档会被写入到一个新的segment。但是现在我们将segment首先写入到内核的文件系统缓存，这个过程很轻量，然后再flush到磁盘，这个过程很耗时。但是一旦一个segment文件在内核的缓存中，它可以被打开被读取。
防丢失
Translog.png
写缓存的同时，在写translog。
提高查询性能
合并segment
合并segment.png
elaticsearch自动在后台完成segment的合并，新的segment随后flush到硬盘，写入新的提交点并删除旧的段。随后新的段打开供搜索，旧的段被删除。
也可以通过optimize API完成segment的合并。
