ElasticSearch特点|B+Tree|lucene倒排索引结构|lucene与elasticsearch的关系|基本概念
ElasticSearch特点
1. 天然分片，天然集群： es 把数据分成多个shard，下图中的P0-P2，多个shard可以组成一份完整的数据，这些shard可以分布在集群中的各个机器节点中。随着数据的不断增加，集群可以增加多个分片，把多个分片放到多个机子上，已达到负载均衡，横向扩展。 这种集群分片的机制造就了elasticsearch强大的数据容量及运算扩展性。
在实际运算过程中，每个查询任务提交到某一个节点，该节点必须负责将数据进行整理汇聚，再返回给客户端，也就是一个简单的节点上进行Map计算，在一个固定的节点上进行Reduces得到最终结果向客户端返回。
2. 天然索引：ES 所有数据都是默认进行索引的，这点和mysql正好相反，mysql是默认不加索引，要加索引必须特别说明，ES只有不加索引才需要说明。
而ES使用的是倒排索引和Mysql的B+Tree索引不同。
倒排索引是怎么处理的 ：
全文搜索引擎目前主流的索引技术就是倒排索引的方式。
传统的保存数据的方式都是
记录→单词
而倒排索引的保存数据的方式是
单词→记录
例如 > 搜索“红海行动”
但是数据库中保存的数据如图：
那么搜索引擎是如何能将两者匹配上的呢？
基于分词技术构建倒排索引：
首先每个记录保存数据时，都不会直接存入数据库。系统先会对数据进行分词，然后以倒排索引结构保存。
然后等到用户搜索的时候，会把搜索的关键词也进行分词，会把“红海行动”分词分成：红海和行动两个词。
这样的话，先用红海进行匹配，得到id=1和id=2的记录编号，再用行动匹配可以迅速定位id为1,3的记录。
那么全文索引通常，还会根据匹配程度进行打分，显然1号记录能匹配的次数更多。所以显示的时候以评分进行排序的话，1号记录会排到最前面。而2、3号记录也可以匹配到。
B+Tree
lucene 倒排索引结构
可以看到 lucene 为倒排索引(Term Dictionary)部分又增加一层Term Index结构，用于快速定位，而这Term Index是缓存在内存中的，但mysql的B+tree不在内存中，所以整体来看ES速度更快，但同时也更消耗资源（内存、磁盘）。
lucene与elasticsearch的关系
咱们之前讲的处理分词，构建倒排索引，等等，都是这个叫lucene的做的。那么能不能说这个lucene就是搜索引擎呢？
还不能。lucene只是一个提供全文搜索功能类库的核心工具包，而真正使用它还需要一个完善的服务框架搭建起来的应用。
好比lucene是类似于发动机，而搜索引擎软件（ES,Solr）就是汽车。
目前市面上流行的搜索引擎软件，主流的就两款，elasticsearch和solr,这两款都是基于lucene的搭建的，可以独立部署启动的搜索引擎服务软件。由于内核相同，所以两者除了服务器安装、部署、管理、集群以外，对于数据的操作，修改、添加、保存、查询等等都十分类似。就好像都是支持sql语言的两种数据库软件。只要学会其中一个另一个很容易上手。
从实际企业使用情况来看，elasticSearch的市场份额逐步在取代solr，国内百度、京东、新浪都是基于elasticSearch实现的搜索功能。国外就更多了 像*、GitHub、Stack Overflow等等也都是基于ES的。