在业界，“不可变数据类型”有以下常见叫法：

1. Immutable Type / Immutable Data（不可变类型 / 数据）：这是最通用和标准的叫法，语言无关，文档和代码中都很常见。

2. Persistent Data Structure（持久化数据结构）：在函数式编程领域常见，强调数据结构在变更操作后旧版本仍然可用（例如 Clojure）。

3. Value Object（值对象）：在领域驱动设计（DDD）中，一个没有标识、不可变的对象。

4. Read-only Data（只读数据）：常见于系统设计、数据库访问、缓存等上下文，强调数据不可修改。

5. Const（常量）：在一些语言（如 C/C++、JavaScript）中对不可变变量的叫法，虽然不是严格的“不可变类型”，但语义接近。

你可以 Google 的关键词包括：
immutable data type、persistent data structure、value object DDD、readonly data。

是否需要我帮你列一些语言中的实际例子？

“Immutable” 的词根分析如下：

• im-：前缀，表示“否定”、“不”
  来自拉丁语 in-，在辅音 m, p, b 前写作 im-。

• mut：词根，表示“change（变化）”
  来源于拉丁语 mutare，意为“to change”。相关词如 mutate（变异）、mutation（变异）、mutual（互相改变 → 共同的）。

• -able：后缀，表示“可以……的”、“具有……性质的”
  表示形容词，说明具备某种能力或性质。

合起来：im + mut + able = 不可改变的、有不能被改变性质的

类似词根联想：

• mutable：可变的

• mutate：变异

• commute：交换、通勤（com- 共同 + mut 变化）

是否需要我提供更多带 mut 的英语单词？

在 Elasticsearch（ES）中，“数据只读”的架构设计方式，业界常见的术语或设计理念包括以下几种：

1. Immutable Data Architecture（不可变数据架构）
   数据一旦写入不可更改，所有变更通过追加（append）新数据实现。

2. Append-Only / Write-Once（只追加 / 写一次）
   数据不会被更新或删除，仅通过追加方式扩展；常见于日志系统、审计系统。

3. Event Sourcing（事件溯源）
   系统状态由一系列不可变事件构成，每个事件记录一次状态变更，不直接修改实体状态。

4. Log-Structured Storage（日志结构存储）
   底层以类似日志的结构写入数据，追加写入优于随机修改；如 Lucene、LSM-Tree。

5. Snapshot & Reindexing Strategy（快照与重建）
   通过保留原始数据状态，并在需要时重新索引、重建，而非原地修改。

这些理念强调可追溯、可恢复、高并发场景下的数据一致性和性能。

可用的 Google 关键词包括：
immutable data architecture elasticsearch、append-only index elasticsearch、event sourcing elasticsearch。

需要我展开某一种设计吗？