Inverted Index
我们都知道，inverted index 是不可变的，如果要修改它，那么需要重写它。
不可变的好处：
- 不需要锁来避免并发修改的问题
- 可以被读到内核文件系统缓存中
- 其他缓存（如 filter Cache）会在 Index 的生命周期内有效，因为不可变，所以数据变化时不需要重建
- 不可变的大索引可以被压缩，节省IO和内存
然而，当遇到修改时，ES 如何使用 inverted index 呢？
Inverted Index in ES
ES 是使用多个 inverted index 来解决修改的问题。
首先我们先要了解，一个 Lucene Index 是由多个 segment 和一个 commit point 组成，而每个 segment 都是一个 inverted index.
但Lucene Index 在 es 中其实是一个 Shard，Es Index 则是一组 Shard。
在索引时：
- 首先，如图一，新文档将被放在 Indexing Buffer 中。
- 一段时间后，Buffer 会被作为新的 Segment 写到磁盘，Commit Point 也会被更新写入磁盘，使用 fsynced 方式确保数据被持久化了。
- 如图二，Segment 也将被标记为可搜索的。
- Buffer 被清除，重新接收新的文档。
查询时：
会查询每个 Segment，并汇总结果。
删除时：
由于 Segment 是不可变的，因此旧文档不能被更新和移除。
es 是在 Commit Point 用一个 .del 文件记录哪些 Segment 的哪些文档被删除了。
可知，文档删除其实只是标记一下，然后在查询结果中被过滤掉。
更新时：
更新和删除很类似，首先需要将旧文档标记删除，新版本的文档写到新的 Segment 中。
这样新文档在后续查询中将会被选中，旧文档则在返回结果前被过滤移除。
References
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/inverted-index.html
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/dynamic-indices.html
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/making-text-searchable.html