update elastic docs

docs/05.数据更新与修改.md

@@ -0,0 +1,27 @@
+## 前言
+
+在 Elasticsearch 中文档是**不可改变**的，不能修改它们。如果想要更新现有的文档，需要重建索引或者进行替换，我们可以使用相同的 index API 进行实现。
+
+```
+
+PUT /website/blog/123
+{
+  "title": "My first blog entry",
+  "text":  "I am starting to get the hang of this...",
+  "date":  "2014/01/02"
+}
+```
+
+在内部，Elasticsearch已将旧文档标记为已删除，并增加一个全新的文档。 尽管你不能再对旧版本的文档进行访问，但它并不会立即消失。
+
+当继续索引更多的数据，Elasticsearch会在后台清理这些已删除文档。
+
+
+它似乎对文档直接进行了修改，但实际上Elasticsearch按前述完全相同方式执行以下过程：
+
+- 从旧文档构建JSON
+- 更改该JSON
+- 删除旧文档
+- 索引一个新文档
+
+唯一的区别在于, update API 仅仅通过一个客户端请求来实现这些步骤，而不需要单独的 get 和 index 请求。

docs/07.分片和副本.md

@@ -5,10 +5,15 @@ Elasticsearch集群允许系统存储的数据量超过单机容量，实现这
 在一个索引index中，数据（document）被分片处理（sharding）到多个分片上。Elasticsearch屏蔽了管理分片的复杂性，使得多个分片呈现出一个大索引的样子。
 
 
+
 有点类似于数据库的分库分表，将一个索引里的数据分到不同的分片中。
 
 在写入过程中，通过相应的路由手段（默认规则是分片编号=hash(_id)%总分片数）写入相应的分片。
 
+在进行写入数据的时候，会通过路由来确定具体写到哪个分片上，所以在创建索引的时候就要确定好分片数量，并且一旦确定不可更改。
+
+索引数据在经过分片后，在数据管理和性能上都有很大提升，并且每一个分片都是一个Lucende的索引，每个分片都必须有一个主分片和零到多个副分片。
+
 在查询过程中，会分别查询所有分片并将结果汇总得到最终查询结果，这样就可以将非常大量的索引数据分散到不同的分片中，由于每个分片的查询都使用一个线程，这样可以有效地减小单次查询的时延。
 
 ## 副本（replica）