官方定义

Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎， 它能让你以一个之前从未有过的速度和规模，去探索你的数据。 它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合。

Elasticsearch 也是使用 Java 编写的，它的内部使用 Lucene 做索引与搜索，但是它的目的是使全文检索变得简单， 通过隐藏 Lucene 的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API。它可以被这样准备地形容：

一个分布式的实时文档存储，每个字段 可以被索引与搜索

一个分布式实时分析搜索引擎

能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据

使用案例

Wikipedia 使用 Elasticsearch 提供带有高亮片段的全文搜索，还有 search-as-you-type 和 did-you-mean 的建议。

卫报 使用 Elasticsearch 将网络社交数据结合到访客日志中，实时的给它的编辑们提供公众对于新文章的反馈。

Stack Overflow 将地理位置查询融入全文检索中去，并且使用 more-like-this 接口去查找相关的问题与答案。

GitHub 使用 Elasticsearch 对1300亿行代码进行查询。

整体架构

如下图：

从以下架构图大概可以了解以下几点：

Elasticsearch底层是基于Lucene的。

与用户交互是通过RESTful API来实现的。

基本概念

如下图：

1，Cluster（集群）与Node（节点）

Cluster（集群）：

在一个分布式系统里面,可以通过多个elasticsearch运行实例组成一个集群,这个集群里面有一个节点叫做主节点(master),elasticsearch是去中心化的,所以这里的主节点是动态选举出来的,不存在单点故障。

在同一个子网内，只需要在每个节点上设置相同的集群名,elasticsearch就会自动的把这些集群名相同的节点组成一个集群。节点和节点之间通讯以及节点之间的数据分配和平衡全部由elasticsearch自动管理。

在外部看来elasticsearch就是一个整体。

Node（节点）：

每一个运行实例称为一个节点,每一个运行实例既可以在同一机器上,也可以在不同的机器上。所谓运行实例,就是一个服务器进程，在测试环境中可以在一台服务器上运行多个服务器进程，在生产环境中建议每台服

器运行一个服务器进程。

2，Index（索引）

类似于sql server中的数据库（database）。

3，Type（类型）

类似于sql server中的数据表（table），es可以在一个Index中建立多个Type，其中每个Type中的数据结构可以是不同的，然后通过mapping进行映射。

4，Document（文档）

类似于sql server中的行（row），es中存储的数据是文档型的， 一条数据对应一个文档即相当于sql server中的一行，一个document可以有多个字段。

5，Field（字段）

类似于sql server数据表中的列（column）。

6，Mapping（映射）

类似于sql server中的schema。

7，Query DSL

类似于sql server中的sql语句，只不过在es中使用JSON格式的查询语句，专业术语就叫：Query DSL

8，PUT/POST/DELETE/GET

RESTful API，分别对应新增，修改，删除和查询。