深入Elasticsearch：索引的创建_elasticsearch官方文档 7.10.2 创建索引

为了深入学习Elasticsearch和Lucene，本文从Elasticsearch索引的创建过程入手，对Refresh和Flush两个重要的API做一个小实验。从而理解Elasticsearch在接收到一个文档后，是如何对其进行索引的。了解了整个流程，后续我们再深入学习Lucene索引的内存数据结构和磁盘文件格式。注：本文使用Elasticsearch和Kibana 7.10.2。

1.实验环境

1.1 创建索引

创建索引lucene-learning，设置shard数为1，关闭replica，同时关闭refresh和flush（强制间隔为一小时）。

PUT lucene-learning
{
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": 1,
      "number_of_replicas": 0,
      "refresh_interval": -1,
      "translog": {
        "sync_interval": "3600s"
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}
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1.2 文件目录

从Elasticsearch的目录结构可以看出，索引名和文件夹名是对应的。因为lucene-learning索引只有一个分片0，所以这里只有一个文件夹0，里面有index和translog两个目录。前者对应的就是一个Lucene的索引（Elasticsearch的Shard等于Lucene的Index），这个文件夹完全由Lucene管理，Elasticsearch不会直接写这里的文件，所有交互应该都是通过Lucene API完成。而后者就是存放Elasticsearch的translog的文件夹了。此时这两个文件里还都没有什么实际内容，一会我们还会再查看它们。

GET _cat/indices?v
health status index           uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green  open   lucene-learning yGvjXskJQlql1-b2Sx2MHA   1   0          0            0       208b           208b

$ pwd
 
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