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在了解了es的基本用法之后，我们再来看看当插入文档数据时，elasticsearch都在做什么。

首先，es的索引只是一个逻辑概念，实际上是由一个个物理分片组成的,每个分片就是一个lucene实例，我们看到这里有9个分片，也就是有9个lucene实例，所以每个分片都能独立完成搜索功能,最后由es对结果进行合并。
分片包括主分片shard和副本分片replica，副本分片仅仅是主分片的一个拷贝。
每个分片是分布在不同的节点上的，每启动一个es实例，就是一个节点：

我们看到这里启动了3个es实例，也就是有3个节点。

我们往es的索引里插入的文档，首先被插入到主分片里:

因为每个文档只能属于一个主分片，而es默认给索引设置了5个主分片，我们这里画的是3个主分片，所以这些文档在插入的时候，就会散列存储到不同的主分片里，也就是存到lucne实例里， 而lucene实例的内部结构，又是由很多lucene索引组成:

我们建的es索引里的每个字段，就是一个个lucene索引:

而lucene索引是由一个个segment组成的，每个segment大小是不一样的，有大有小:

每个segment就是一个包含了一些倒排索引的独立段:

所以，我们在往es插入数据后，最后创建了很多包含了倒排索引的segment段，而搜索的时候，也是从这些segment段里的倒排索引进行搜索的:

我们看一下整体的示意图：

最外层的就是一个es索引，因为索引有很多分片，每个分片就是一个lucene实例， lucene实例里，由lucene索引构成，而每个es索引字段就是一个lucene索引，lucene索引里边由segment组成，每个segment里边就是一些倒排索引。

因为倒排索引是搜索引擎的核心，我们简单介绍一下倒排索引

倒排索引

数据库里的正排索引是这样存储的，数据以id为主键，然后是名称字段。这样虽然通过id获取数据很快，但是通过名称搜索就很慢。
而倒排索引是以拆分好的分词作为主键，id放在后边。这样如果想用某个关键字获取数据，就可以直接找到对应数据的id，从而获取到数据。

es在插入数据的时候，除了会构建倒排索引这种存储结构之外，还会构建另外一种存储结构，doc values。
Doc values 只支持不需要分词的字段:

也就是如果字段是text类型，那么就只有倒排索引，而其他类型除了有倒排索引，还会存一个doc values。

doc values大概的结构是这样的，和数据库的存储结构类似：

为什么需要这种格式的数据，因为像聚合操作这种功能，需要使用某个字段来进行分类，这就需要知道这个字段里都有什么内容（包含哪些terms），而倒排索引是把一个字段的内容都打散了存储的，所以需要使用doc values这种类似数据库的存储结构，来进行聚合操作。

这也引出了一个我们需要关注的点，即：聚合操作的字段，不能设置为text类型，因为text类型，没有doc values。

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