Elasticsearch 中的数据存储流程简述？

参考答案：

Elasticsearch中的数据存储流程可以简述如下：

数据写入：当数据被写入Elasticsearch时，首先会经过一个名为translog的组件。translog类似于HBase的WAL（Write-Ahead Logging），是数据写入过程中的中间数据。这一步骤保证了数据的持久性和恢复能力。
索引创建：在数据被写入之前，Elasticsearch需要为其创建一个索引。索引可以理解为数据库中的一个集合，用户查询就是在这些索引上完成的。每个索引由若干个shard（分片）组成，以实现分布式和可扩展的能力。一个shard对应一个Lucene库，其余的数据都在Lucene库中管理。
数据存储：数据被写入到shard中，这是Elasticsearch数据存储的最小单位。每个shard都有自己的存储容量，而整个索引的存储容量则是所有shard的存储容量之和。同样，整个Elasticsearch集群的存储容量则是所有索引的存储容量之和。
数据查询：当用户发起查询请求时，Elasticsearch会在相应的索引上进行搜索。由于数据是分布在多个shard上的，所以Elasticsearch需要同时查询多个shard以获取完整的结果。
数据更新和删除：对于数据的更新和删除操作，Elasticsearch同样会先写入translog，然后再对相应的shard进行更新或删除。这保证了即使在系统崩溃的情况下，数据的完整性和一致性也能得到保证。

总的来说，Elasticsearch的数据存储流程是一个分布式、可扩展且高可用的过程，它依赖于Lucene库来提供全文搜索、索引和查询等功能，并通过translog来确保数据的持久性和恢复能力。