1，多节点，分布式架构：分片，副本（可承担读压力）
2，倒排索引：分词
3，近实时搜索：1s刷新索引（表），写入后1s可查。数据从内存中刷新到磁盘
4，缓存：尤其对于重复查询
5，高效的搜索算法，Elasticsearch 将查询请求分发到多个分片，并行执行搜索操作，提高查询速度
6，高效的写入机制：批量+异步刷新
详细如下
Elasticsearch（ES） 之所以快，是因为它在设计上采用了多种优化策略和技术，使其能够高效地处理大规模数据的存储和搜索。以下是 Elasticsearch 速度快的主要原因：
1. 分布式架构
1.1 分片（Sharding）
Elasticsearch 将数据分成多个分片（Shard），每个分片是一个独立的 Lucene 索引。
分片可以分布在不同的节点上，实现数据的分布式存储和并行处理。
1.2 副本（Replication）
每个分片可以有多个副本，副本分片提供数据冗余和高可用性。
副本分片可以分担读请求，提高查询性能。
1.3 负载均衡
Elasticsearch 自动将请求路由到合适的节点，充分利用集群资源。
2. 倒排索引
2.1 倒排索引结构
Elasticsearch 使用 倒排索引（Inverted Index） 来加速全文搜索。
倒排索引将文档中的每个词映射到包含该词的文档列表，使得搜索时可以快速定位相关文档。
2.2 高效查询
倒排索引支持高效的布尔查询、短语查询和模糊查询。
通过压缩和优化索引结构，减少内存占用和磁盘 I/O。
3. 近实时搜索
3.1 刷新机制
Elasticsearch 默认每隔 1 秒刷新一次索引（Refresh Interval），使新写入的数据可搜索。
刷新操作将内存中的段（Segment）写入磁盘，但不会立即执行
fsync，保证近实时搜索的性能。
3.2 段合并
Elasticsearch 定期合并小的段（Segment）为大的段，减少段数量，提高查询性能。
合并过程中会删除已删除的文档，优化索引结构。
4. 缓存机制
4.1 查询缓存
Elasticsearch 缓存频繁使用的查询结果，减少重复查询的开销。
4.2 字段数据缓存
Elasticsearch 缓存字段数据（如聚合字段），加速聚合操作。
4.3 请求缓存
Elasticsearch 缓存整个搜索请求的结果，适用于相同的重复请求。
5. 高效的搜索算法
5.1 BM25 算法
Elasticsearch 使用 BM25 算法计算文档的相关性得分，比传统的 TF-IDF 算法更准确和高效。
5.2 过滤器缓存
Elasticsearch 缓存过滤器的结果，加速布尔查询和范围查询。
5.3 并行搜索
Elasticsearch 将查询请求分发到多个分片，并行执行搜索操作，提高查询速度。
6. 高效的写入机制
6.1 批量写入
Elasticsearch 支持批量写入（Bulk API），减少网络开销和磁盘 I/O。
6.2 异步刷新
Elasticsearch 使用异步刷新机制，减少写入操作的延迟。
6.3 段写入优化
Elasticsearch 将新写入的数据存储在内存中的段（Segment），定期刷新到磁盘，减少磁盘 I/O。
7. 硬件和配置优化
7.1 内存分配
合理分配 JVM 堆内存，避免频繁的垃圾回收（GC）。
7.2 SSD 存储
使用 SSD 存储，提高磁盘 I/O 性能。
7.3 集群配置
合理配置分片和副本数量，避免分片过多或过少。
8. 总结
Elasticsearch 之所以快，是因为它采用了以下优化策略和技术：
分布式架构：通过分片和副本实现数据的分布式存储和并行处理。
倒排索引：高效的索引结构加速全文搜索。
近实时搜索：通过刷新和段合并机制，保证数据的近实时可搜索性。
缓存机制：通过查询缓存、字段数据缓存和请求缓存，减少重复计算的开销。
高效的搜索算法：使用 BM25 算法和过滤器缓存，提高查询性能。
高效的写入机制：通过批量写入和异步刷新，优化写入性能。
硬件和配置优化：合理分配内存和使用 SSD 存储，提高系统性能。
通过以上优化，Elasticsearch 能够高效地处理大规模数据的存储和搜索，满足高性能、高可用的需求。