ES集群的分布式存储
elasticsearc会进行不同的分片，这个时候当我们在不同的分片当中进行数据的新增和删除，为什么我们可以在不同的分片当中查询到相同的结果？
协调节点：客户端请求 “调度员 + 结果汇总员”。收到查询、写入等请求后，它会判断需要哪些数据节点参与（比如搜索请求要涉及哪些分片 ），把任务拆分发下去，等各个节点返回部分结果，再汇总合并（如搜索结果排序、分页 ），最后返回给客户端，
当新增文档时，应该保存到不同分片，保证数据均衡，那么coordinating node如何确定数据该存储到哪个分片呢?
elasticsearch会通过hash算法来计算文档应该存储到哪个分片:
shard =hash(_routing) % number_of_shards
说明:
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routing默认是文档的id
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算法与分片数量有关，因此索引库一旦创建，分片数量不能修改!
新增文档的流程：
当我们进行新增文档的时候，会通过新增文档的id值进行hash运算，然后通过运算的值，通过路由找到需要存入分片的节点位置再进行分片的存储，保存过后需要主分片会对自己的从分片进行数据的同步，等参与的节点完成复制之后，就会将结果返回给协调节点，再进行返回给客户端，这样的循环下来之后，就会使文档存储到应该存储的分片当中。
当我们不通过文档id来进行数据的查询等：
elasticsearch的查询分成两个阶段:
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scatter phase:分散阶段，coordinatingnode会把请求分发到每一个分片
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gather phase:聚集阶段，coordinating node汇总data node的搜索结果，并处理为最终结果集返回给用户
当我们没有数据的id的时候，ES会对每一个节点都进行请求的发送，然后再等所有的节点进行数据的汇总，才会返回给客户端。