Elasticsearch 底层是如何实现数据存储的？比如数据的存储流程和管理机制

回答重点

Elasticsearch 底层的数据存储主要依赖于 Apache Lucene，它通过将数据存储在倒排索引的结构中来实现快速的全文搜索。简言之，Elasticsearch 会将插入的数据文档拆分成一个个的“倒排索引”（Inverted Index），然后存储在分片（Shard）中。每个索引由多个分片组成，每个分片又进一步拆分为多个段（Segment）。这些段是 Lucene 管理数据存储和检索的基本单元。

扩展知识

1） 倒排索引：倒排索引是一种高效的文本检索数据结构。它主要包括两个部分：词典（dictionary）和倒排列表（postings list）。词典包含了文档中出现的所有单词，而倒排列表为每个单词储存对应的文档和位置信息。倒排索引使得 Elasticsearch 能够迅速的找到包含特定关键词的文档。

2） 分片和副本：为了实现数据的分布式存储和高可用性，Elasticsearch 将索引拆分为分片（primary shard），并为每个分片复制多个副本（replica shard）。这样做不仅可以提升读取性能，还能在某些分片失效时保证数据不丢失。默认情况下，一个索引有5个主分片和1个分片副本。

3） 段（Segment）管理：Lucene 将每个分片进一步拆分为多个段。段是不可变的文件，存储最终的数据。每个索引操作（比如新增或更新文档）都会生成新的段，这些段会定期进行合并操作（Merge），以减少文件数量并优化查询性能。

4） 文档写入流程：

• 当我们向 Elasticsearch 插入一条数据，数据首先被写入到名为 translog 的事务日志文件中，该过程确保数据不会丢失，即使节点突然宕机。
• 同时，数据会被解析，构建倒排索引，并写入到段文件中。
• 默认情况下，Elasticsearch 每隔一秒钟会刷新 translog，将缓存中的变更写入到新的段中，并构建新的倒排索引结构。

5） 数据管理：

• 刷新（Refresh）：默认情况下，Elasticsearch 每秒进行一次刷新，来执行数据持久化和倒排索引创建。
• 合并（Merge）：为了避免段文件数量增长太多，Lucene 会定期进行段合并。合并会将小段合并成大段，减少文件数量，提升查询效率。合并策略是 Elasticsearch 性能调优的重要的一环。

6） 数据查询：倒排索引的结构使得查询效率非常高。当用户发起查询请求时，Elasticsearch 会用查询关键词在倒排索引中迅速找到对应的文档列表，从而实现快速的全文检索功能。