Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示，Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基于Lucene。
------来自百度百科
elasticsearch目前的使用还是非常广泛的，携程、滴滴、今日头条、饿了么、360安全、小米、vivo等等公司都在使用elasticsearch。
许多年前，一个名叫Shay Banon的开发者，带着新婚妻子去伦敦生活，在得知妻子想从事厨师工作后，准备利用自己所学为妻子开发一个食谱搜索引擎，他开始使用Lucene的一个早期版本。但是尝试之后，他发现直接使用Lucene给没有任何开发经验的妻子而言是非常困难的，因此Shay 开始对Lucene进行封装。不久他发布了他的第一个基于Lucene的用java编写的开源项目 Compass。后来Shay找到了一份跟高性能和分布式有关的工作，然后发现这份工作对实时、分布式搜索引擎的需求尤为突出，于是他决定重写Compass，把它变为一个独立的服务并取名Elasticsearch，再到后来Elasticsearch发布了第一个公开版本，从此以后，Elasticsearch已经成为了 Github 上最活跃的开源项目之一。据说，Shay的妻子还在等着她的食谱搜索引擎，而他已经在大公司忙的“一发不可收拾”…
开源的信息检索程序库目前很多很多，而Lucene应该是目前使用最多的一个，目前使用较多的Elasticsearch和Solr，两者都是基于Lucene进行开发的，Lucene是一个很值得深入学习的开源组件，各位感兴趣的童鞋可以自己好好看一看他的实现原理。
这里讲一下其中的核心，倒排索引。
文档a：我是中国人,我爱中国。
文档b：张三是中国人。
补充概念：
分词：我们需要讲一个文档划分成一个一个单词，我爱中国->我,爱,中国，张三是中国人->张三，是，中国，人。划分规则有分词算法和词库来控制，分词算法控制分词力度，而最终划分的单词都应该在词库中存在。
文章a:[我],[是],[爱],[中国],[人]
文章b:[张三],[是],[中国],[人]
有了关键词后，我们就可以建立倒排索引了。平时我们接触到存储与倒排索引不太一致，正常的逻辑通过文档名查找文档内容。而倒排索引则是通过文档内容寻找文档名.
关键词 文章号
我 a
爱 a
中国 a,b
张三 b
是 a,b
人 b
通常仅知道关键词在哪些文章中出现还不够，我们还需要知道关键词在文档中出现次数和出现的位置，通常有两种位置：
a)字符位置，即记录该词是文档中第几个字符（优点是关键词亮显时定位快）
b)关键词位置，即记录该词是文档中第几个关键词（优点是节约索引空间、词组（phase）查询快）
lucene 中记录的就是这种位置。
关键词 文章号[出现频率] 出现位置
我 a[2] 1,5
爱 a[1] 6
中国 a[2],b[1] 3,7,3
张三 b[1] 1
是 a[1],b[1] 2,2
人 a[1],b[1] 4,4
这里解释一下，以中国为例，中国在文档a中出现2次，出现位置为a中的第三个关键词和第7个关键词，在文档b中出现1次，位置为b中的第三个关键词。
以上就是lucene索引结构中最核心的部分。我们注意到关键字是按字符顺序排列的（lucene没有使用B树结构），因此lucene可以用二元搜索算法快速定位关键词。
ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。
形成集群的每个服务器称为节点。
当有大量的文档时，由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户端的请求等，一个节点可能不够。这种情况下，数据可以分为较小的分片。每个分片放到不同的服务器上。
当你查询的索引分布在多个分片上时，ES会把查询发送给每个相关的分片，并将结果组合在一起，而应用程序并不知道分片的存在。即：这个过程对用户来说是透明的。
为提高查询吞吐量或实现高可用性，可以使用分片副本。
副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。ES中可以有许多相同的分片，其中之一被选择更改索引操作，这种特殊的分片称为主分片。
当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片。
全文检索就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于mysql里的like语句。
Index:索引，这里说的索引是名词，相当于mysql中的数据库。
Type:规定的一种存储类型，即归属于这个type中的文档都要满足这个type约定的字段，可以理解成关系数据库中Table。
Document:文档对象，即关系数据库中的一行数据。
elasticsearch使用dsl进行查询，对于基本的增删改查，分组聚合都是满足的。后面会续更一篇dsl和es api的教程。人生有梦，各自精彩。
