【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 
Elastic Search的结构概念：集群，节点，分片，备份。 关系数据库 ⇒ 数据库 ⇒ 表 ⇒ 行 ⇒ 列(Columns) Elasticsearch ⇒ 索引 ⇒ 类型 ⇒ 文档 ⇒ 字段(Fields) 1.Elastic Search 所有的 filed都加索引，倒排索引。 FST 以字节方式存储所有的term, 这种压缩方式可以有效的缩减存储空间，使得term index 足以放进内存，但是这种方式也会导致查找的时候需要更多地CPU资源。 post list的压缩技巧：bitmap为基础，使用Roaring bitmaps进行进一步压缩，将posting list按照65535为界限分块，比如第一块所包含的文档id范围在0~65535之间，第二块的id范围是65536~131071，以此类推。再用<商，余数>的组合表示每一组id，这样每组里的id范围都在0~65535内了，剩下的就好办了，既然每组id不会变得无限大，那么我们就可以通过最有效的方式对这里的id存储。 2.联合索引 使用跳表的数据结构快速做“与”运算，或者利用bitmap按位进行“与”
3.Elastic Search检索这么快： 1.索引，2.压缩机制【bitmap -> Roaring Bitmap】，3.将磁盘中的东西尽量搬到内存，减少磁盘随机读取次数（同时利用磁盘顺序读特性）。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/2870118/blog/3143706