Elasticsearch 的数据模型如何支持高扩展性？

Elasticsearch 的数据模型通过以下几个方面支持高扩展性：

1. **分布式架构**：Elasticsearch 将数据分割成多个独立的部分，称为分片，这些分片均匀地分布在集群中的多个节点上。这使得随着节点的增加，处理能力和存储容量都可以线性扩展。

2. **分片和副本**：每个索引通常由多个分片组成，每个分片都有一个或多个副本，用于容错和提供高可用性。当请求到来时，可以从任何一个副本响应，提高了系统的并发能力。

3. **动态添加和删除节点**：Elasticsearch 允许在运行时动态添加或移除节点，而无需手动调整索引配置。这意味着可以根据负载需求灵活扩展或收缩资源。

4. **自动负载均衡**：内部的负载均衡机制可以智能地将数据分配到各个节点，确保查询效率和数据访问的均衡。

5. **水平扩展**：通过增加节点的数量和硬件资源，Elasticsearch 可以轻松地提升整体吞吐量和存储能力，而不需要改变现有的索引设计。

6. **Shard 冻结和刷新**：在进行大规模数据迁移或维护操作时，可以暂时冻结部分分片，防止新的写入直到所有操作完成，保持数据的一致性。

综上所述，Elasticsearch 数据模型通过分布式、并行处理和冗余设计，有效地支持了高度扩展的数据存储和处理需求。