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前言

你用过Elasticsearch么？那你知道Elasticsearch底层是基于什么技术演化而来的么？相信用过ES并深入了解过ES的都知道，ES是基于Lucene，隐藏复杂性，提供简单易用的restful api接口、java api接口、其他语言的接口。现在Lucene从诞生到现在已经20年了，Happy Birthday ， Lucene！ES官网还特意为Lucene庆生，链接：https://www.elastic.co/cn/celebrating-lucene 。

ES作者基于Lucene的传说

关于elasticsearch的一个传说，有一个程序员失业了，陪着自己老婆去英国伦敦学习厨师课程。程序员在失业期间想给老婆写一个菜谱搜索引擎，觉得lucene实在太复杂了，就开发了一个封装了lucene的开源项目，compass。后来程序员找到了工作，是做分布式的高性能项目的，觉得compass不够，就写了elasticsearch，让lucene变成分布式的系统。今天我们乘着Lucene的20岁生日一起温习一下Lucene和ES的核心概念。

Lucene 的核心概念

1. IndexWriter

lucene中最重要的的类之一，它主要是用来将文档加入索引，同时控制索引过程中的一些参数使用。

2. Analyzer

分析器,主要用于分析搜索引擎遇到的各种文本。常用的有StandardAnalyzer分析器,StopAnalyzer分析器,WhitespaceAnalyzer分析器等。

3. Directory

索引存放的位置;lucene提供了两种索引存放的位置，一种是磁盘，一种是内存。一般情况将索引放在磁盘上；相应地lucene提供了FSDirectory和RAMDirectory两个类。

4. Document

文档;Document相当于一个要进行索引的单元，任何可以想要被索引的文件都必须转化为Document对象才能进行索引。

5. Field

类似于数据库中的一个字段，存储了key-value值。

6. IndexSearcher

是lucene中最基本的检索工具，所有的检索都会用到IndexSearcher工具;

7. Query

Query类似关系型数据库中的SQL语句。与关系型数据库类似，Lucene提供了以下的基本查询：精确查询xxx = ? TermQuery、范围查询 xxx BETWEEN? AND ? PointRangeQuery、模糊查询 xxx LIKE ‘%?%’ PrefixQuery、RegexpQuery、组合查询 (…) AND (…) OR (…) BooleanQuery

8. QueryParser

是一个解析用户输入的工具，可以通过扫描用户输入的字符串，生成Query对象。

9. Hits

在搜索完成之后，需要把搜索结果返回并显示给用户，只有这样才算是完成搜索的目的。在Lucene中，搜索的结果的集合是用Hits类的实例来表示的。

ES 的核心概念

1. Near Realtime（NRT）：近实时，两个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；基于es执行搜索和分析可以达到秒级

2. Cluster：集群，包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是elasticsearch）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常。

3. Node：节点，集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个elasticsearch集群，当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群

4. Document&field：文档，es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。

5. Index：索引，包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。

6. Type：ES 7.x 版本已经废除Type,关于为什么取消，可以参考 ：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/removal-of-types.html 类型，每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type。

7. shard：单台机器无法存储大量数据，es可以将一个索引中的数据切分为多个shard，分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。

8. replica：任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时shard可能就会丢失，因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引时一次设置，不能修改，默认5个），replica shard（随时修改数量，默认1个），默认每个索引10个shard，5个primary shard，5个replica shard，最小的高可用配置，是2台服务器。