观察es数据目录内会发现大量文件如下图所示：
一个shards内的文件
其中重要的有如下几个，存储三大头：
| 文件后缀 | 文件含义 |
|---|---|
| .fdt | Source文档存储的字段值 |
| .fdx | Source文档索引指针，需载入内存 |
| .fnm | 存储fields信息 |
| .dvd | docValues值，列式存储 |
| .dvm | docValues原信息，索引 |
| .doc | 包含每个term词频的docs列表即倒排表 |
| .pos | index中term出现的位置信息 |
| .tim | term词典，存储term信息(block) |
| .tip | term词典的索引，需载入内存(FST) |
| .dim | 数值类型索引，即BKD树 |
| .dii | .dim的索引 |
| segment_2c | 记录提交点信息 |
| write.lock | 防止多个IndexWriters写同一个文件 |
source源文档相关：
fnm，fdx，fdt 为行存储文件索引和value；
列式存储相关(sort/agg)：
dvm，dvd为列式存储即docValue；
倒排索引相关：
tip，tim，pos，doc为倒排索引及词典索引相关内容。
kdd,kdi,kdm与BKD数相关：
BKD Tree，叶子节点存储一组值集合。当 es 做 ranger 查询的时候(适用于数值,日期,字符串类型)，内存里的 B-tree 可以帮助快速定位到满足查询条件的叶子结点块在磁盘上的位置，之后对叶子结点块的读取几乎都是顺序的，即索引和数据分离。
存储文件压缩如下图(from tx 毕杰山)
tx大佬针对底层不同种类文件设计了一套压缩算法选择方案
lucene文件压缩算法
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