通过每秒自动刷新创建新的段，用不了多久段的数量就爆炸了。有太多的段是一个问题。每个段消费文件句柄，内存，CPU资源。更重要的是，每次搜索请求都需要依次检查每个段。段越多，查询越慢。
ES通过后台合并段解决这个问题。小段被合并成大段，再合并成更大的段。这是旧的文档从文件系统删除的时候。旧的段不会再复制到更大的新段中。这个过程你不必做什么。当你在索引和搜索时ES会自动处理。这个过程如图：两个提交的段和一个未提交的段合并为了一个更大的段所示：
- 索引过程中，refresh会创建新的段，并打开它。
- 合并过程会在后台选择一些小的段合并成大的段，这个过程不会中断索引和搜索。
图1：两个提交的段和一个未提交的段合并为了一个更大的段
- 下图描述了合并后的操作：
- 新的段flush到了硬盘。
- 新的提交点写入新的段，排除旧的段。
- 新的段打开供搜索。
- 旧的段被删除。
图2：段合并完后，旧的段被删除
合并大的段会消耗很多IO和CPU，如果不检查会影响到搜素性能。默认情况下，ES会限制合并过程，这样搜索就可以有足够的资源进行。
optimize API
optimize API最好描述为强制合并段API。它强制分片合并段以达到指定max_num_segments参数。这是为了减少段的数量（通常为1）达到提高搜索性能的目的。
警告
不要在动态的索引（正在活跃更新）上使用
optimize API。后台的合并处理已经做的很好了，优化命令会阻碍它的工作。不要干涉！
在特定的环境下，optimize API是有用的。典型的场景是记录日志，这中情况下日志是按照每天，周，月存入索引。旧的索引一般是只可读的，它们是不可能修改的。 这种情况下，把每个索引的段降至1是有效的。搜索过程就会用到更少的资源，性能更好:
POST /logstash-2014-10/_optimize?max_num_segments=1 <1>
- <1> 把索引中的每个分片都合并成一个段
下一节：对于准确值，你需要使用过滤器。过滤器的重要性在于它们非常的快。它们不计算相关性（避过所有计分阶段）而且很容易被缓存。我们今后再来讨论过滤器的性能优势【过滤器缓存】，现在，请先记住尽可能多的使用过滤器。