ES 支持 PB 级全文搜索，当索引上的数据量太大的时候，ES 通过水平拆分的方式将一个索引上的数据拆分出来分配到不同的数据块上，拆分出来的数据库块称之为一个分片。
这类似于 MySQL 的分库分表，只不过 MySQL 分库分表需要借助第三方组件而 ES 内部自身实现了此功能。
在一个多分片的索引中写入数据时，通过路由来确定具体写入哪一个分片中，所以在创建索引的时候需要指定分片的数量，并且分片的数量一旦确定就不能修改。
分片的数量和下面介绍的副本数量都是可以通过创建索引时的 Settings 来配置，ES 默认为一个索引创建 5 个主分片, 并分别为每个分片创建一个副本。
PUT /myIndex
{
"settings" : {
"number_of_shards" : 5,
"number_of_replicas" : 1
}
}
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ES 通过分片的功能使得索引在规模上和性能上都得到提升，每个分片都是 Lucene 中的一个索引文件，每个分片必须有一个主分片和零到多个副本。
副本（Replicas）
上面介绍了在 ES 内部索引的写处理流程，这个流程是在 ES 的内存中执行的，数据被分配到特定的分片和副本上之后，最终是存储到磁盘上的，这样在断电的时候就不会丢失数据。
具体的存储路径可在配置文件 ../config/elasticsearch.yml 中进行设置，默认存储在安装目录的 Data 文件夹下。
建议不要使用默认值，因为若 ES 进行了升级，则有可能导致数据全部丢失：
Elasticsearch 为了能快速找到某个 Term，先将所有的 Term 排个序，然后根据二分法查找 Term，时间复杂度为 logN，就像通过字典查找一样，这就是 Term Dictionary。
现在再看起来，似乎和传统数据库通过 B-Tree 的方式类似。但是如果 Term 太多，Term Dictionary 也会很大，放内存不现实，于是有了 Term Index。
就像字典里的索引页一样，A 开头的有哪些 Term，分别在哪页，可以理解 Term Index是一棵树。
这棵树不会包含所有的 Term，它包含的是 Term 的一些前缀。通过 Term Index 可以快速地定位到 Term Dictionary 的某个 Offset，然后从这个位置再往后顺序查找。
在内存中用 FST 方式压缩 Term Index，FST 以字节的方式存储所有的 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，但这种方式也会导致查找时需要更多的 CPU 资源。
对于存储在磁盘上的倒排表同样也采用了压缩技术减少存储所占用的空间。
调整配置参数
调整配置参数建议如下：
给每个文档指定有序的具有压缩良好的序列模式 ID，避免随机的 UUID-4 这样的 ID，这样的 ID 压缩比很低，会明显拖慢 Lucene。
对于那些不需要聚合和排序的索引字段禁用 Doc values。Doc Values 是有序的基于 document=>field value 的映射列表。
不需要做模糊检索的字段使用 Keyword 类型代替 Text 类型，这样可以避免在建立索引前对这些文本进行分词。
避免深度分页查询建议使用 Scroll 进行分页查询。普通分页查询时，会创建一个 from+size 的空优先队列，每个分片会返回 from+size 条数据，默认只包含文档 ID 和得分 Score 给协调节点。
如果有 N 个分片，则协调节点再对（from+size）×n 条数据进行二次排序，然后选择需要被取回的文档。当 from 很大时，排序过程会变得很沉重，占用 CPU 资源严重。
减少映射字段，只提供需要检索，聚合或排序的字段。其他字段可存在其他存储设备上，例如 Hbase，在 ES 中得到结果后再去 Hbase 查询这些字段。
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