1.路由key
2.协同节点
（1）客户端选择一个node发送请求过去，这个node就是coordinating node（协调节点）
（2）coordinating node，对document进行路由，将请求转发给对应的node（有primary shard）
（3）实际的node上的primary shard处理请求，然后将数据同步到replica node
（4）coordinating node，如果发现primary node和所有replica node都搞定之后，就返回响应结果给客户端
3.quorum
（1）consistency，one（primary shard），all（all shard），quorum（default）
我们在发送任何一个增删改操作的时候，比如说put /index/type/id，都可以带上一个consistency参数，指明我们想要的写一致性是什么？
put /index/type/id?consistency=quorum
one：要求我们这个写操作，只要有一个primary shard是active活跃可用的，就可以执行
all：要求我们这个写操作，必须所有的primary shard和replica shard都是活跃的，才可以执行这个写操作
quorum：默认的值，要求所有的shard中，必须是大部分的shard都是活跃的，可用的，才可以执行这个写操作
（2）quorum机制，写之前必须确保大多数shard都可用，int( (primary + number_of_replicas) / 2 ) + 1，当number_of_replicas>1时才生效
quroum = int( (primary + number_of_replicas) / 2 ) + 1
举个例子，3个primary shard，number_of_replicas=1，总共有3 + 3 * 1 = 6个shard
quorum = int( (3 + 1) / 2 ) + 1 = 3
所以，要求6个shard中至少有3个shard是active状态的，才可以执行这个写操作
（3）如果节点数少于quorum数量，可能导致quorum不齐全，进而导致无法执行任何写操作
3个primary shard，replica=1，要求至少3个shard是active，3个shard按照之前学习的shard&replica机制，必须在不同的节点上，如果说只有1台机器的话，是不是有可能出现说，3个shard都没法分配齐全，此时就可能会出现写操作无法执行的情况
1个primary shard，replica=3，quorum=((1 + 3) / 2) + 1 = 3，要求1个primary shard + 3个replica shard = 4个shard，其中必须有3个shard是要处于active状态的。如果这个时候只有2台机器的话，会出现什么情况呢？
es提供了一种特殊的处理场景，就是说当number_of_replicas>1时才生效，因为假如说，你就一个primary shard，replica=1，此时就2个shard
(1 + 1 / 2) + 1 = 2，要求必须有2个shard是活跃的，但是可能就1个node，此时就1个shard是活跃的，如果你不特殊处理的话，导致我们的单节点集群就无法工作
（4）quorum不齐全时，wait，默认1分钟，timeout，100，30s
等待期间，期望活跃的shard数量可以增加，最后实在不行，就会timeout
我们其实可以在写操作的时候，加一个timeout参数，比如说put /index/type/id?timeout=30，这个就是说自己去设定quorum不齐全的时候，es的timeout时长，可以缩短，也可以增长
4.document查询原理
1、客户端发送请求到任意一个node，成为coordinate node
2、coordinate node对document进行路由，将请求转发到对应的node，此时会使用round-robin随机轮询算法，在primary shard以及其所有replica中随机选择一个，让读请求负载均衡
3、接收请求的node返回document给coordinate node
4、coordinate node返回document给客户端
5、特殊情况：document如果还在建立索引过程中，可能只有primary shard有，任何一个replica shard都没有，此时可能会导致无法读取到document，但是document完成索引建立之后，primary shard和replica shard就都有了
5.查询结果time out
1、我们如果发出一个搜索请求的话，会拿到一堆搜索结果，本节课，我们来讲解一下，这个搜索结果里的各种数据，都代表了什么含义
2、我们来讲解一下，搜索的timeout机制，底层的原理
GET /_search
{
"took": 6,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 6,
"successful": 6,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 10,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": ".kibana",
"_type": "config",
"_id": "5.2.0",
"_score": 1,
"_source": {
"buildNum": 14695
}
}
]
}
}
took：整个搜索请求花费了多少毫秒
hits.total：本次搜索，返回了几条结果
hits.max_score：本次搜索的所有结果中，最大的相关度分数是多少，每一条document对于search的相关度，越相关，_score分数越大，排位越靠前
hits.hits：默认查询前10条数据，完整数据，_score降序排序
shards：shards fail的条件（primary和replica全部挂掉），不影响其他shard。默认情况下来说，一个搜索请求，会打到一个index的所有primary shard上去，当然了，每个primary shard都可能会有一个或多个replic shard，所以请求也可以到primary shard的其中一个replica shard上去。
timeout：默认无timeout，latency平衡completeness，手动指定timeout，timeout查询执行机制
timeout=10ms，timeout=1s，timeout=1m
GET /_search?timeout=10m
5.deep paging(深度分页)底层
6.mapping
（1）往es里面直接插入数据，es会自动建立索引，同时建立type以及对应的mapping
（2）mapping中就自动定义了每个field的数据类型
（3）不同的数据类型（比如说text和date），可能有的是exact value，有的是full text
（4）exact value，在建立倒排索引的时候，分词的时候，是将整个值一起作为一个关键词建立到倒排索引中的；full text，会经历各种各样的处理，分词，normaliztion（时态转换，同义词转换，大小写转换），才会建立到倒排索引中
（5）同时呢，exact value和full text类型的field就决定了，在一个搜索过来的时候，对exact value field或者是full text field进行搜索的行为也是不一样的，会跟建立倒排索引的行为保持一致；比如说exact value搜索的时候，就是直接按照整个值进行匹配，full text query string，也会进行分词和normalization再去倒排索引中去搜索
（6）可以用es的dynamic mapping，让其自动建立mapping，包括自动设置数据类型；也可以提前手动创建index和type的mapping，自己对各个field进行设置，包括数据类型，包括索引行为，包括分词器，等等
mapping，就是index的type的元数据，每个type都有一个自己的mapping，决定了数据类型，建立倒排索引的行为，还有进行搜索的行为
7.mapping对应数据类型
1、核心的数据类型
string
byte，short，integer，long
float，double
boolean
date
2、dynamic mapping
true or false --> boolean
123 --> long
123.45 --> double
2017-01-01 --> date
"hello world" --> string/text
3、查看mapping
GET /index/_mapping/type
8.query和filter简单对比
PUT /company/employee/2
{
"address": {
"country": "china",
"province": "jiangsu",
"city": "nanjing"
},
"name": "tom",
"age": 30,
"join_date": "2016-01-01"
}
PUT /company/employee/3
{
"address": {
"country": "china",
"province": "shanxi",
"city": "xian"
},
"name": "marry",
"age": 35,
"join_date": "2015-01-01"
}
搜索请求：年龄必须大于等于30，同时join_date必须是2016-01-01
GET /company/employee/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"join_date": "2016-01-01"
}
}
],
"filter": {
"range": {
"age": {
"gte": 30
}
}
}
}
}
}
2、filter与query对比大解密
filter，仅仅只是按照搜索条件过滤出需要的数据而已，不计算任何相关度分数，对相关度没有任何影响
query，会去计算每个document相对于搜索条件的相关度，并按照相关度进行排序
一般来说，如果你是在进行搜索，需要将最匹配搜索条件的数据先返回，那么用query；如果你只是要根据一些条件筛选出一部分数据，不关注其排序，那么用filter
除非是你的这些搜索条件，你希望越符合这些搜索条件的document越排在前面返回，那么这些搜索条件要放在query中；如果你不希望一些搜索条件来影响你的document排序，那么就放在filter中即可
3、filter与query性能
filter，不需要计算相关度分数，不需要按照相关度分数进行排序，同时还有内置的自动cache最常使用filter的数据
query，相反，要计算相关度分数，按照分数进行排序，而且无法cache结果
9.TF/IDF算法
1、算法介绍
relevance score算法，简单来说，就是计算出，一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度
Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document frequency算法，简称为TF/IDF算法
Term frequency：搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次，出现次数越多，就越相关
搜索请求：hello world
doc1：hello you, and world is very good
doc2：hello, how are you
Inverse document frequency：搜索文本中的各个词条在整个索引的所有文档中出现了多少次，出现的次数越多，就越不相关
搜索请求：hello world
doc1：hello, today is very good
doc2：hi world, how are you
比如说，在index中有1万条document，hello这个单词在所有的document中，一共出现了1000次；world这个单词在所有的document中，一共出现了100次
doc2更相关
Field-length norm：field长度，field越长，相关度越弱
搜索请求：hello world
doc1：{ "title": "hello article", "content": "babaaba 1万个单词" }
doc2：{ "title": "my article", "content": "blablabala 1万个单词，hi world" }
hello world在整个index中出现的次数是一样多的
doc1更相关，title field更短
10.倒排索引搜索,正排索引排序聚合
搜索的时候，要依靠倒排索引；排序的时候，需要依靠正排索引，看到每个document的每个field，然后进行排序，所谓的正排索引，其实就是doc values
在建立索引的时候，一方面会建立倒排索引，以供搜索用；一方面会建立正排索引，也就是doc values，以供排序，聚合，过滤等操作使用
doc values是被保存在磁盘上的，此时如果内存足够，os会自动将其缓存在内存中，性能还是会很高；如果内存不足够，os会将其写入磁盘上
11.query phase和fetch phase
1、query phase
（1）搜索请求发送到某一个coordinate node，构构建一个priority queue，长度以paging操作from和size为准，默认为10
（2）coordinate node将请求转发到所有shard，每个shard本地搜索，并构建一个本地的priority queue
（3）各个shard将自己的priority queue返回给coordinate node，并构建一个全局的priority queue
2、replica shard如何提升搜索吞吐量
一次请求要打到所有shard的一个replica/primary上去，如果每个shard都有多个replica，那么同时并发过来的搜索请求可以同时打到其他的replica上去
1、fetch phbase工作流程
（1）coordinate node构建完priority queue之后，就发送mget请求去所有shard上获取对应的document
（2）各个shard将document返回给coordinate node
（3）coordinate node将合并后的document结果返回给client客户端
2、一般搜索，如果不加from和size，就默认搜索前10条，按照_score排序
一般的,不设置from和size,默认取10条,按照score重大到小排序
12.边界搜索bouncing results问题
1、preference
决定了哪些shard会被用来执行搜索操作
_primary, _primary_first, _local, _only_node:xyz, _prefer_node:xyz, _shards:2,3
bouncing results问题，两个document排序，field值相同；不同的shard上，可能排序不同；每次请求轮询打到不同的replica shard上；每次页面上看到的搜索结果的排序都不一样。这就是bouncing result，也就是跳跃的结果。
搜索的时候，是轮询将搜索请求发送到每一个replica shard（primary shard），但是在不同的shard上，可能document的排序不同
解决方案就是将preference设置为一个字符串，比如说user_id，让每个user每次搜索的时候，都使用同一个replica shard去执行，就不会看到bouncing results了
2、timeout，已经讲解过原理了，主要就是限定在一定时间内，将部分获取到的数据直接返回，避免查询耗时过长
3、routing，document文档路由，_id路由，routing=user_id，这样的话可以让同一个user对应的数据到一个shard上去
4、search_type
default：query_then_fetch
dfs_query_then_fetch，可以提升revelance sort精准度
13.scroll
如果一次性要查出来比如10万条数据，那么性能会很差，此时一般会采取用scoll滚动查询，一批一批的查，直到所有数据都查询完处理完
使用scoll滚动搜索，可以先搜索一批数据，然后下次再搜索一批数据，以此类推，直到搜索出全部的数据来
scoll搜索会在第一次搜索的时候，保存一个当时的视图快照，之后只会基于该旧的视图快照提供数据搜索，如果这个期间数据变更，是不会让用户看到的
采用基于_doc进行排序的方式，性能较高
每次发送scroll请求，我们还需要指定一个scoll参数，指定一个时间窗口，每次搜索请求只要在这个时间窗口内能完成就可以了
GET /test_index/test_type/_search?scroll=1m
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [ "_doc" ],
"size": 3
}
{
"_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAACxeFjRvbnNUWVZaVGpHdklqOV9zcFd6MncAAAAAAAAsYBY0b25zVFlWWlRqR3ZJajlfc3BXejJ3AAAAAAAALF8WNG9uc1RZVlpUakd2SWo5X3NwV3oydwAAAAAAACxhFjRvbnNUWVZaVGpHdklqOV9zcFd6MncAAAAAAAAsYhY0b25zVFlWWlRqR3ZJajlfc3BXejJ3",
"took": 5,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 10,
"max_score": null,
"hits": [
{
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "8",
"_score": null,
"_source": {
"test_field": "test client 2"
},
"sort": [
0
]
},
{
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "6",
"_score": null,
"_source": {
"test_field": "tes test"
},
"sort": [
0
]
},
{
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "AVp4RN0bhjxldOOnBxaE",
"_score": null,
"_source": {
"test_content": "my test"
},
"sort": [
0
]
}
]
}
}
获得的结果会有一个scoll_id，下一次再发送scoll请求的时候，必须带上这个scoll_id
GET /_search/scroll
{
"scroll": "1m",
"scroll_id" : "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAACxeFjRvbnNUWVZaVGpHdklqOV9zcFd6MncAAAAAAAAsYBY0b25zVFlWWlRqR3ZJajlfc3BXejJ3AAAAAAAALF8WNG9uc1RZVlpUakd2SWo5X3NwV3oydwAAAAAAACxhFjRvbnNUWVZaVGpHdklqOV9zcFd6MncAAAAAAAAsYhY0b25zVFlWWlRqR3ZJajlfc3BXejJ3"
}
11,4,7
3,2,1
20
scoll，看起来挺像分页的，但是其实使用场景不一样。分页主要是用来一页一页搜索，给用户看的；scoll主要是用来一批一批检索数据，让系统进行处理的
14.动态mapping(定制dynamic策略)
1、定制dynamic策略
true：遇到陌生字段，就进行dynamic mapping
false：遇到陌生字段，就忽略
strict：遇到陌生字段，就报错
PUT /my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"dynamic": "strict",
"properties": {
"title": {
"type": "text"
},
"address": {
"type": "object",
"dynamic": "true"
}
}
}
}
}
PUT /my_index/my_type/1
{
"title": "my article",
"content": "this is my article",
"address": {
"province": "guangdong",
"city": "guangzhou"
}
}
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "strict_dynamic_mapping_exception",
"reason": "mapping set to strict, dynamic introduction of [content] within [my_type] is not allowed"
}
],
"type": "strict_dynamic_mapping_exception",
"reason": "mapping set to strict, dynamic introduction of [content] within [my_type] is not allowed"
},
"status": 400
}
PUT /my_index/my_type/1
{
"title": "my article",
"address": {
"province": "guangdong",
"city": "guangzhou"
}
}
GET /my_index/_mapping/my_type
{
"my_index": {
"mappings": {
"my_type": {
"dynamic": "strict",
"properties": {
"address": {
"dynamic": "true",
"properties": {
"city": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"province": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
},
"title": {
"type": "text"
}
}
}
}
}
}
2、定制dynamic mapping策略
（1）date_detection
默认会按照一定格式识别date，比如yyyy-MM-dd。但是如果某个field先过来一个2017-01-01的值，就会被自动dynamic mapping成date，后面如果再来一个"hello world"之类的值，就会报错。可以手动关闭某个type的date_detection，如果有需要，自己手动指定某个field为date类型。
PUT /my_index/_mapping/my_type
{
"date_detection": false
}
（2）定制自己的dynamic mapping template（type level）
PUT /my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"dynamic_templates": [
{ "en": {
"match": "*_en",
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "string",
"analyzer": "english"
}
}}
]
}}}
PUT /my_index/my_type/1
{
"title": "this is my first article"
}
PUT /my_index/my_type/2
{
"title_en": "this is my first article"
}
title没有匹配到任何的dynamic模板，默认就是standard分词器，不会过滤停用词，is会进入倒排索引，用is来搜索是可以搜索到的
title_en匹配到了dynamic模板，就是english分词器，会过滤停用词，is这种停用词就会被过滤掉，用is来搜索就搜索不到了
（3）定制自己的default mapping template（index level）
PUT /my_index
{
"mappings": {
"_default_": {
"_all": { "enabled": false }
},
"blog": {
"_all": { "enabled": true }
}
}
}
15.重建索引操作
1、重建索引
一个field的设置是不能被修改的，如果要修改一个Field，那么应该重新按照新的mapping，建立一个index，然后将数据批量查询出来，重新用bulk api写入index中
批量查询的时候，建议采用scroll api，并且采用多线程并发的方式来reindex数据，每次scoll就查询指定日期的一段数据，交给一个线程即可
（1）一开始，依靠dynamic mapping，插入数据，但是不小心有些数据是2017-01-01这种日期格式的，所以title这种field被自动映射为了date类型，实际上它应该是string类型的
PUT /my_index/my_type/3
{
"title": "2017-01-03"
}
{
"my_index": {
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"title": {
"type": "date"
}
}
}
}
}
}
（2）当后期向索引中加入string类型的title值的时候，就会报错
PUT /my_index/my_type/4
{
"title": "my first article"
}
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "mapper_parsing_exception",
"reason": "failed to parse [title]"
}
],
"type": "mapper_parsing_exception",
"reason": "failed to parse [title]",
"caused_by": {
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "Invalid format: \"my first article\""
}
},
"status": 400
}
（3）如果此时想修改title的类型，是不可能的
PUT /my_index/_mapping/my_type
{
"properties": {
"title": {
"type": "text"
}
}
}
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "mapper [title] of different type, current_type [date], merged_type [text]"
}
],
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "mapper [title] of different type, current_type [date], merged_type [text]"
},
"status": 400
}
（4）此时，唯一的办法，就是进行reindex，也就是说，重新建立一个索引，将旧索引的数据查询出来，再导入新索引
（5）如果说旧索引的名字，是old_index，新索引的名字是new_index，终端java应用，已经在使用old_index在操作了，难道还要去停止java应用，修改使用的index为new_index，才重新启动java应用吗？这个过程中，就会导致java应用停机，可用性降低
（6）所以说，给java应用一个别名，这个别名是指向旧索引的，java应用先用着，java应用先用goods_index alias来操作，此时实际指向的是旧的my_index
PUT /my_index/_alias/goods_index
（7）新建一个index，调整其title的类型为string
PUT /my_index_new
{
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"title": {
"type": "text"
}
}
}
}
}
（8）使用scroll api将数据批量查询出来
GET /my_index/_search?scroll=1m
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": ["_doc"],
"size": 1
}
{
"_scroll_id": "DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoBQAAAAAAADpAFjRvbnNUWVZaVGpHdklqOV9zcFd6MncAAAAAAAA6QRY0b25zVFlWWlRqR3ZJajlfc3BXejJ3AAAAAAAAOkIWNG9uc1RZVlpUakd2SWo5X3NwV3oydwAAAAAAADpDFjRvbnNUWVZaVGpHdklqOV9zcFd6MncAAAAAAAA6RBY0b25zVFlWWlRqR3ZJajlfc3BXejJ3",
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": null,
"hits": [
{
"_index": "my_index",
"_type": "my_type",
"_id": "2",
"_score": null,
"_source": {
"title": "2017-01-02"
},
"sort": [
0
]
}
]
}
}
（9）采用bulk api将scoll查出来的一批数据，批量写入新索引
POST /_bulk
{ "index": { "_index": "my_index_new", "_type": "my_type", "_id": "2" }}
{ "title": "2017-01-02" }
（10）反复循环8~9，查询一批又一批的数据出来，采取bulk api将每一批数据批量写入新索引
（11）将goods_index alias切换到my_index_new上去，java应用会直接通过index别名使用新的索引中的数据，java应用程序不需要停机，零提交，高可用
POST /_aliases
{
"actions": [
{ "remove": { "index": "my_index", "alias": "goods_index" }},
{ "add": { "index": "my_index_new", "alias": "goods_index" }}
]
}
（12）直接通过goods_index别名来查询，是否ok
GET /goods_index/my_type/_search
2、基于alias对client透明切换index
PUT /my_index_v1/_alias/my_index
client对my_index进行操作
reindex操作，完成之后，切换v1到v2
POST /_aliases
{
"actions": [
{ "remove": { "index": "my_index_v1", "alias": "my_index" }},
{ "add": { "index": "my_index_v2", "alias": "my_index" }}
]
}
16-1.document CRUD原理-v1
（1）数据写入buffer
（2）commit point
（3）buffer中的数据写入新的index segment
（4）等待在os cache中的index segment被fsync强制刷到磁盘上
（5）新的index sgement被打开，供search使用
（6）buffer被清空
每次commit point时，会有一个.del文件，标记了哪些segment中的哪些document被标记为deleted了
搜索的时候，会依次查询所有的segment，从旧的到新的，比如被修改过的document，在旧的segment中，会标记为deleted，在新的segment中会有其新的数据
16-2.document CRUD -refresh
现有流程的问题，每次都必须等待fsync将segment刷入磁盘，才能将segment打开供search使用，这样的话，从一个document写入，到它可以被搜索，可能会超过1分钟！！！这就不是近实时的搜索了！！！主要瓶颈在于fsync实际发生磁盘IO写数据进磁盘，是很耗时的。
写入流程别改进如下：
（1）数据写入buffer
（2）每隔一定时间，buffer中的数据被写入segment文件，但是先写入os cache
（3）只要segment写入os cache，那就直接打开供search使用，不立即执行commit
数据写入os cache，并被打开供搜索的过程，叫做refresh，默认是每隔1秒refresh一次。也就是说，每隔一秒就会将buffer中的数据写入一个新的index segment file，先写入os cache中。所以，es是近实时的，数据写入到可以被搜索，默认是1秒。
POST /my_index/_refresh，可以手动refresh，一般不需要手动执行，没必要，让es自己搞就可以了
比如说，我们现在的时效性要求，比较低，只要求一条数据写入es，一分钟以后才让我们搜索到就可以了，那么就可以调整refresh interval
PUT /my_index
{
"settings": {
"refresh_interval": "30s"
}
}
16-3.ducument CRUD真正底层原理
（1）数据写入buffer缓冲和translog日志文件
（2）每隔一秒钟，buffer中的数据被写入新的segment file，并进入os cache，此时segment被打开并供search使用
（3）buffer被清空
（4）重复1~3，新的segment不断添加，buffer不断被清空，而translog中的数据不断累加
（5）当translog长度达到一定程度的时候，commit操作发生
（5-1）buffer中的所有数据写入一个新的segment，并写入os cache，打开供使用
（5-2）buffer被清空
（5-3）一个commit ponit被写入磁盘，标明了所有的index segment
（5-4）filesystem cache中的所有index segment file缓存数据，被fsync强行刷到磁盘上
（5-5）现有的translog被清空，创建一个新的translog
基于translog和commit point，如何进行数据恢复
fsync+清空translog，就是flush，默认每隔30分钟flush一次，或者当translog过大的时候，也会flush
POST /my_index/_flush，一般来说别手动flush，让它自动执行就可以了
translog，每隔5秒被fsync一次到磁盘上。在一次增删改操作之后，当fsync在primary shard和replica shard都成功之后，那次增删改操作才会成功
但是这种在一次增删改时强行fsync translog可能会导致部分操作比较耗时，也可以允许部分数据丢失，设置异步fsync translog
PUT /my_index/_settings
{
"index.translog.durability": "async",
"index.translog.sync_interval": "5s"
}
通过commit+point 与 translog数据恢复
17.后台批量merge segment
每秒一个segment file，文件过多，而且每次search都要搜索所有的segment，很耗时
默认会在后台执行segment merge操作，在merge的时候，被标记为deleted的document也会被彻底物理删除
每次merge操作的执行流程
（1）选择一些有相似大小的segment，merge成一个大的segment
（2）将新的segment flush到磁盘上去
（3）写一个新的commit point，包括了新的segment，并且排除旧的那些segment
（4）将新的segment打开供搜索
（5）将旧的segment删除
POST /my_index/_optimize?max_num_segments=1，尽量不要手动执行，让它自动默认执行就可以了
