一、Elasticsearch与Apache Lucene对比

1、Elasticsearch

优点：

1. 对Lucence的封装，完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索
2. 通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单
3. 分布式实时文件存储，可以扩展到上百台服务器
4. 能够处理PB级别的结构化或非结构化数据
5. es采用gateway的概念，使备份更简单
6. 有一系列熔断器，es节点发生故障时，可以进行自动分配其它节点替代
7. 支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等

缺点：

1. 需要搭建es服务和集群，前期需要做好节点、分片、内存等设计，运维成本高，需要服务器支持
2. 不支持数据聚合后分页，原因可概括为： 性能角度——聚合分页会在大量的记录中产生性能问题；正确性角度——聚合的文档计数不准确

2、Apache Lucene

优点：

1. 提供简单易用、开放源代码的全文检索引擎工具包，由java编写
2. 由开发者在此基础上开发搜索引擎，代码透明，易定位错误，比较灵活

缺点：

1. 较底层，需要额外的开发工作，所有的扩展，分布式，可靠性等都需要自己实现
2. 非实时，从建索引到可以搜索中间有一个时间延迟

3、Lucene与ES关系

1. Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
2. Elasticsearch使用Java开发，并使用Lucene作为其核心，来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

二、ES核心概念

1、Cluster：集群。

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。

2、Node：节点。

形成集群的每个服务器称为节点。

3、Shard：分片。

当有大量的文档时，由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快地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。

4、Replia：副本。

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（例如该分片数据所在的服务器不可用时），集群将副本提升为新的主分片。

5、全文检索。

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。 
全文索引就是：根据词的意义，对内容进行分词，分别创建索引。例如，”你们的激情是因为什么事情来的” 可能会被分词成：“你们“、”激情“、“什么事情“、”来“ 等token，这样当你搜索“你们” 或者 “激情”时， 都会把这句搜出来。

6、ES架构与Mysql数据库对比

三、工作原理

1、启动过程

     当ElasticSearch的节点启动后，它会利用多播(multicast)(或者单播，如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点，并与之建立连接。 

    在集群中，一个节点被选举成主节点(master node)。这个节点负责管理集群的状态，当群集的拓扑结构改变时把索引分片分派到相应的节点上。

    从用户的角度来看，主节点在ElasticSearch中并没有占据着重要的地位，这与其它的系统(比如数据库系统)是不同的。实际上用户并不需要知道哪个节点是主节点；所有的操作需求可以分发到任意的节点，ElasticSearch内部会完成这些让用户感到不明觉历的工作。在必要的情况下，任何节点都可以并发地把查询子句分发到其它的节点，然后合并各个节点返回的查询结果。最后返回给用户一个完整的数据集。所有的这些工作都不需要经过主节点转发(节点之间通过P2P的方式通信)。

    

2、探测失效节点

1. 关系型数据库中的数据库（DataBase），等价于ES中的索引（Index） 
2. 一个数据库下面有N张表（Table），等价于1个索引Index下面有N多类型（Type）， 
3. 一个数据库表（Table）下的数据由多行（ROW）多列（column，属性）组成，等价于1个Type由多个文档（Document）和多Field组成。 
4. 在一个关系型数据库里面，schema定义了表、每个表的字段，还有表和字段之间的关系。 与之对应的，在ES中：Mapping定义索引下的Type的字段处理规则，即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。 
5. 在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改_update、查GET.

    在正常工作时，主节点会监控所有的节点，查看各个节点是否工作正常。如果在指定的时间里面，节点无法访问，该节点就被视为出故障了，接下来错误处理程序就会启动。集群需要重新均衡——由于该节点出现故障，分配到该节点的索引分片丢失。其它节点上相应的分片就会把工作接管过来。换句话说，对于每个丢失的主分片，新的主分片将从剩余的分片副本(Replica)中选举出来。重新安置新的分片和副本的这个过程可以通过配置来满足用户需求。

    由于只是展示ElasticSearch的工作原理，我们就以下图三个节点的集群为例。集群中有一个主节点和两个数据节点。主节点向其它的节点发送Ping命令然后等待回应。如果没有得到回应(实际上可能得不到回复的Ping命令个数取决于用户配置)，该节点就会被移出集群。

    主节点会去读取集群状态信息；在必要的时候，会进行恢复工作。在这个阶段，主节点会去检查哪些分片可用，决定哪些分片作为主分片。处理完成后，集群就会转入到黄色状态。

    这意味着集群已经可以处理搜索请求了，但是还没有火力全开(这主要是由于所有的主索引分片(primary shard)都已经分配好了，但是索引副本还没有)。接下来需要做的事情就是找到复制好的分片，并设置成索引副本。当一个分片的副本数量少了，主节点会决定将缺少的分片放置到哪个节点中，并且依照主分片创建副本。所有工作完成后，集群就会变成绿色的状态(表示所有的主分片的索引副本都已经分配完成)。

四、相关文档

es结构和工作原理概述

Elasticsearch学习，请先看这一篇！

ElasticSearch查询—分页查询详解