1. 倒排索引

每条数据都是一个文档，对文档内容进行分词，得到多个词项term，构建term与文档id的索引表如下：

这种表格中，查找指定term时需要o(n)遍历，所以按照字典序排序，二分查找指定tern

词项叫作term dictionary，词项对应的列表叫作posting list，他们两个组成的结构就叫作倒排索引

term dictionary太多了，利用前缀树的思想进一步优化其存储、构建一颗目录树（目录树的节点存放这些词项在磁盘中的偏移量），体积小，可以放进内存中，这就是term index，加速了搜索：

这样可以通过term index快速获取词项在term dictionary中的大概位置，然后再通过少量检索定位到词项即可

2. stored fields 用于存储文档信息

到此为止实现了查找功能，但是我们现在拿到的是文档的id，需要将完整的文档返回给用户

这些文档就是存储在stored fields中，是个行式存储结构

3. doc values 用于排序和聚合

场景：用户需要对文档进行排序，原始做法是先筛选出符合条件的文档，再根据文档中的指定字段进行排序
doc values可以加速这个功能（空间换时间）：将待排序的字段集中存放，需要用到的时候再重新排序。这种列式存储结构就是doc values

4. segment 具备完整搜索功能的最小单元

5. lucene单机文本搜索库

一批文档组成上面一个segment，新来的文档如果想加入，那么旧segment就要修改四个组件中的好多内容，太麻烦了
所以新来的一批文档会写入新的segment中

多个segment也会定期进行合并，这就构成了一个最简单的单机文本检索库 lucene

es就是在此基础上，提供了高性能、高可用

6. 从lucene到es：高性能 高扩展性 高可用

高性能

分为多个索引名，每个索引分shard，每个shard是一个独立的lucene库，将读写操作分到多个shard中去

高扩展性

不同shard分到多台机子上

高可用

给每个分片多加几个副本，分为primary shard & replica shard 主分片和副本分片，主分片同步数据给副本，副本提供读操作，主挂了它顶上

7. node角色分化

如果每个节点都具备这些能力，比较冗余

集群小或者压力不大的时候可以一个节点身兼数职

选主过程：去中心化
node之间互相同步数据，让所有node看到的集群数据状态都是一致的
这样集群中所有节点都能参与选主过程，也能知道集群中某个node是不是挂了

8. es写入流程

客户端请求过来发送到协调节点，协调节点通过hash路由判断数据应当写入到哪个数据节点里的哪个shard分片（注意是主分片），分片底层是lucene，所以这一步是写入到lucene中的segment内，将数据固化为倒排索引、stored fields、doc values等多种结构。
主分片写完后同步给副本分片，副本也写完后会响应给协调节点一个ack

9. es搜索流程

index name就是你的索引叫啥名

两个阶段：
1.query phrase

请求发到协调节点，协调节点根据index name信息查询有几个shard分片，这些shard分片分布在哪些节点上，将请求转发到这些node的shard上，到这里底层就是lucene了，lucene底层并发搜索多个segment，利用每个segment内部的倒排索引获取到文档id，并结合doc values获得排序信息。
分片将结果聚合返回（文档id）给协调节点，协调节点再聚合一次(文档id)

2.fetch phrase

协调节点再次拿着文档id请求数据节点中的shard，shard底层的lucene库会从segment中的stored fields中读取完整的文档信息并返回给协调节点，协调节点再返回给客户端

10. 倒排索引涉及的数据结构

参考

FOR：压缩posting list，用差分数组的思想降低存储所需空间 参考

RBM：参考

11. scroll

scroll使用：适合那种需要一次性或分批拉出大量数据做离线处理、迁移等。可以提升点效率。

设置scroll有效期，表示需要保持搜索的上下文环境多久

如果把 From + size 和 search_after 两种请求看做近实时的请求处理方式，那么 scroll 滚动遍历查询显然是非实时的。数据量大的时候，响应时间可能会比较长。

Scroll 和 PIT（Point in Time）是 Elasticsearch 中两个不同的概念，它们在一定程度上可以关联起来，但是有着不同的作用和用途。

scroll用于滚动搜索全量数据：参考

pit用于支持一段时间内的数据一致性，es7.10之后才支持：参考