注意
：
文末有最新
Java实战
项目
和
面试题
先自上而下，后自底向上的介绍ElasticSearch的底层工作原理，试图回答以下问题：
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为什么我的搜索 foo-bar 无法匹配 _foo-bar_ ？
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图解ElasticSearch
云上的集群
集群里的盒子
云里面的每个白色正方形的盒子代表一个节点——Node。
节点之间
在一个或者多个节点直接，多个绿色小方块组合在一起形成一个ElasticSearch的索引。
索引里的小方块
在一个索引下，分布在多个节点里的绿色小方块称为分片——Shard。
Shard＝Lucene Index
一个ElasticSearch的Shard本质上是一个Lucene Index。
Lucene是一个Full Text搜索库（也有很多其他形式的搜索库），ElasticSearch是建立在Lucene之上的。接下来的故事要说的大部分内容实际上是ElasticSearch如何基于Lucene工作的。
图解Lucene
Mini索引——segment
在Lucene里面有很多小的segment，我们可以把它们看成Lucene内部的mini-index。
Segment内部
最最重要的I
nverted Index
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一个有序的数据字典Dictionary（包括单词Term和它出现的频率）。
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与单词Term对应的Postings（即存在这个单词的文件）。
当我们搜索的时候，首先将搜索的内容分解，然后在字典里找到对应Term，从而查找到与搜索相关的文件内容。
查询“the fury”
自动补全（AutoCompletion-Prefix）
如果想要查找以字母“c”开头的字母，可以简单的通过二分查找（Binary Search）在Inverted
Index表中找到例如“choice”、“coming”这样的词（Term）。
昂贵的查找
如果想要查找所有包含“our”字母的单词，那么系统会扫描整个Inverted Index，这是非常昂贵的。
在此种情况下，如果想要做优化，那么我们面对的问题是如何生成合适的Term。
问题的转化
对于以上诸如此类的问题，我们可能会有几种可行的解决方案：
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suffix -> xiffus
如果我们想以后缀作为搜索条件，可以为Term做反向处理。
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(60.6384, 6.5017) -> u4u8gyykk
对于GEO位置信息，可以将它转换为GEO Hash。
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123 -> {1-hundreds, 12-tens, 123}
解决拼写错误
https://pypi.python.org/pypi/misspellings
为单词生成了一个包含错误拼写信息的树形状态机，解决拼写错误的问题。
Stored Field字段查找
当我们想要查找包含某个特定标题内容的文件时，Inverted Index就不能很好的解决这个问题，所以Lucene提供了另外一种数据结构Stored
Fields来解决这个问题。本质上，Stored Fields是一个简单的键值对key-
value。默认情况下，ElasticSearch会存储整个文件的JSON source。
Document Values为了排序，聚合
即使这样，我们发现以上结构仍然无法解决诸如：排序、聚合、facet，因为我们可能会要读取大量不需要的信息。
所以，另一种数据结构解决了此种问题：Document Values。这种结构本质上就是一个列式的存储，它高度优化了具有相同类型的数据的存储结构。
为了提高效率，ElasticSearch可以将索引下某一个Document Value全部读取到内存中进行操作，这大大提升访问速度，但是也同时会消耗掉大量的内存空间。
总之，这些数据结构Inverted Index、Stored Fields、Document Values及其缓存，都在segment内部。
搜索发生时
搜索时，Lucene会搜索所有的segment然后将每个segment的搜索结果返回，最后合并呈现给客户。
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Delete? 当删除发生时，Lucene做的只是将其标志位置为删除，但是文件还是会在它原来的地方，不会发生改变
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Update? 所以对于更新来说，本质上它做的工作是：先 删除 ，然后 重新索引（Re-index）
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随处可见的压缩
Lucene非常擅长压缩数据，基本上所有教科书上的压缩方式，都能在Lucene中找到。
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Lucene也会将所有的信息做缓存，这大大提高了它的查询效率。
缓存的故事
当ElasticSearch索引一个文件的时候，会为文件建立相应的缓存，并且会定期（每秒）刷新这些数据，然后这些文件就可以被搜索到。
