为了提高效率，ElasticSearch可以将索引下某一个Document Value全部读取到内存中进行操作，这大大提升访问速度，但是也同时会消耗掉大量的内存空间。
总之，这些数据结构Inverted Index、Stored Fields、Document Values及其缓存，都在segment内部。
搜索发生时
搜索时，Lucene会搜索所有的segment然后将每个segment的搜索结果返回，最后合并呈现给客户。
Lucene的一些特性使得这个过程非常重要：
- Segments是不可变的（immutable）
- Delete? 当删除发生时，Lucene做的只是将其标志位置为删除，但是文件还是会在它原来的地方，不会发生改变
- Update? 所以对于更新来说，本质上它做的工作是：先删除，然后重新索引（Re-index）
- 随处可见的压缩
- Lucene非常擅长压缩数据，基本上所有教科书上的压缩方式，都能在Lucene中找到。
- 缓存所有的所有
- Lucene也会将所有的信息做缓存，这大大提高了它的查询效率。
缓存的故事
当ElasticSearch索引一个文件的时候，会为文件建立相应的缓存，并且会定期（每秒）刷新这些数据，然后这些文件就可以被搜索到。
随着时间的增加，我们会有很多segments，
所以ElasticSearch会将这些segment合并，在这个过程中，segment会最终被删除掉
这就是为什么增加文件可能会使索引所占空间变小，它会引起merge，从而可能会有更多的压缩。
举个栗子
有两个segment将会merge
