ElasticSearch 为什么快？
我们可以深入了解一些技术细节：
1. 分布式架构：
ElasticSearch可以在多个节点上分布数据。数据被分成多个片段（又称作分片），并存储在多个节点上。这样，ElasticSearch可以将查询请求分发到多个节点上并行处理，从而提高查询速度和吞吐量。
2. 采用全文索引 ，倒排索引，并支持索引分片,索引优化：
**全文索引：**ElasticSearch 使用了高效的全文索引技术，把文档转化成了可搜索的结构化数据。
倒排索引：ElasticSearch使用了倒排索引的数据结构来加速搜索。倒排索引是一个由每个唯一词项构成的数据结构，它将每个词项映射到它们所在的文档。相比于传统的索引结构，倒排索引允许ElasticSearch更快地定位和检索文档，而无需扫描整个文档集合。
索引分片： ElasticSearch把每个索引划分成多个分片，这样可以让查询操作并行化，从而提报查询速度。
索引优化： elasticSearch 通过以下索引优化技术使查询更快：
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倒排索引：Elasticsearch使用倒排索引来加速搜索过程。倒排索引是将每个词与包含它的文档进行关联的数据结构。倒排索引允许快速识别包含指定词的文档，从而加速查询过程。
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分词和分析器：在创建索引时，Elasticsearch通过分词器将文本数据拆分成单独的单词。这些单词被存储在索引中，并与原始文档相关联。在查询时，输入的查询字符串也会被分析器处理，以确保与索引中存储的单词相匹配。
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倒排索引压缩：为了减少索引的存储空间和提高查询性能，Elasticsearch使用了多种压缩算法来压缩倒排索引数据。这些算法不仅减少了磁盘占用空间，还缩短了查询时间。
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分片和副本：Elasticsearch将索引分成多个分片，每个分片可以在不同的节点上进行并行处理。这样可以提高查询的并发性和分布式处理能力。此外，Elasticsearch还可以为每个分片创建多个副本，以提高查询的可用性和容错能力。
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缓存和过滤器：Elasticsearch使用缓存来保存查询结果和频繁使用的过滤器，以加速后续的查询操作。通过缓存和过滤器，Elasticsearch可以避免重复计算和检索，从而提高查询的速度。
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索引和查询的调优：通过调整索引和查询的相关参数，如分片数、副本数、查询缓存等，可以进一步优化查询性能。例如，合理设置分片和副本数可以平衡负载和提高查询的并行处理能力。
3. 实时性能：
ElasticSearch被设计为具有接近实时的搜索和分析性能。它使用了近实时（NRT）的索引刷新策略，可以将写入操作和索引刷新解耦。这意味着，当数据被索引后，它几乎立即可以被搜索到，而无需等待传统的批量索引操作完成。这种低延迟写入和高吞吐量的查询能力使得ElasticSearch在实时应用场景中表现出色。
4. 水平扩展性：
ElasticSearch可以轻松地水平扩展。通过添加更多节点，可以处理更大规模的数据和流量。ElasticSearch自动将数据分片并在多个节点上进行复制，以实现负载均衡和高可用性。它还能智能地将查询路由到适当的分片上，以进一步提高查询性能。
5，内存存储
通过以下这些内存存储机制，Elasticsearch可以将频繁使用的数据和查询结果加载到内存中，充分利用内存的高速读取和处理性能，从而提高查询的效率和响应速度。同时，合理配置和管理内存资源也是保证查询高效的关键。
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缓存机制：Elasticsearch使用缓存来存储频繁使用的查询结果，以避免重复计算和检索。缓存可以减少磁盘I/O操作，从而提升查询的速度。在内存中存储和访问缓存的数据，可以极大地加速查询过程。
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文件系统缓存：Elasticsearch利用操作系统的文件系统缓存，将热门的索引和字段数据加载到内存中。当查询需要访问这些数据时，它们可以快速地从内存中读取，而不需要进行磁盘的随机读取。
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使用内存索引：Elasticsearch可以将索引和数据加载到内存中构建内存索引。内存索引是一种将倒排索引和字段数据存储在内存中的数据结构，可以快速进行查询和检索操作，避免了磁盘I/O的开销。
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堆内内存控制：Elasticsearch允许对Java虚拟机的堆内存进行配置和管理。增加堆内存可以将更多数据加载到内存中，从而提高查询的性能。合理地配置和管理堆内存对于处理大规模数据和高并发查询非常重要。
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搜索过滤缓存：Elasticsearch还提供了搜索过滤缓存，用于存储查询的过滤条件和结果。当查询重复执行时，可以直接从缓存中获取结果，而不需要再次对索引进行搜索和过滤操作。
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综上所述，ElasticSearch之所以快速，是由于其分布式架构、倒排索引、实时性能、水平扩展性、优秀的内存存储以及丰富的查询和聚合功能共同作用。这些技术特点使得ElasticSearch成为一个高性能的搜索和分析引擎。
