本文主要从概念以及架构层面对Elasticsearch做一个简单的介绍，在介绍ES之前，会先对ES的“发动机”Lucene做一个简单的介绍
1. Lucene介绍为了更深入地理解ElasticSearch的工作原理，特别是索引和查询这两个过程，理解Lucene的工作原理至关重要。本质上，ElasticSearch是用Lucene来实现索引的查询功能的。
1.1 定义Lucene是一个成熟的、高性能的、可扩展的、轻量级的，而且功能强大的搜索引擎包。Lucene的核心jar包只有一个文件，而且不依赖任何第三方jar包。更重要的是，它提供的索引数据和检索数据的功能开箱即用。当然，Lucene也提供了多语言支持，具有拼写检查、高亮等功能。
1.2 架构 1.2.1 术语Lucene中的术语和 <
1.2.2 存储Apache Lucene把所有的信息都写入到一个称为倒排索引的数据结构中，倒排索引的介绍可以参考 <
1.3 数据分析学习ES初期，我经常考虑的问题是，传入到Document中的数据是如何转变成倒排索引的？查询语句是如何转换成一个个Term使高效率文本搜索变得可行？这种转换数据的过程就称为文本分析(analysis)
文本分析工作由analyzer组件负责。analyzer由一个分词器(tokenizer)和0个或者多个过滤器(filter)组成,也可能会有0个或者多个字符映射器(character mappers)组成。
Lucene中的tokenizer用来把文本拆分成一个个的Token。Token包含了比较多的信息，比如Term在文本的中的位置及Term原始文本，以及Term的长度。文本经过tokenizer处理后的结果称为token stream。token stream其实就是一个个Token的顺序排列。token stream将等待着filter来处理。
除了tokenizer外，Lucene的另一个重要组成部分就是filter链，filter链将用来处理Token Stream中的每一个token。这些处理方式包括删除Token,改变Token，甚至添加新的Token。Lucene中内置了许多filter，读者也可以轻松地自己实现一个filter。有如下内置的filter：
Lowercase filter：把所有token中的字符都变成小写
ASCII folding filter：去除tonken中非ASCII码的部分
Synonyms filter：根据同义词替换规则替换相应的token
Multiple language-stemming
filters：把Token(实际上是Token的文本内容)转化成词根或者词干的形式。
所以通过Filter可以让analyzer有几乎无限的处理能力：因为新的需求添加新的Filter就可以了。
1.4 索引和查询索引过程：Lucene用用户指定好的analyzer解析用户添加的Document。当然Document中不同的Field可以指定不同的analyzer。如果用户的Document中有title和description两个Field，那么这两个Field可以指定不同的analyzer。
搜索过程：用户的输入查询语句将被选定的查询解析器(query parser)所解析,生成多个Query对象。当然用户也可以选择不解析查询语句，使查询语句保留原始的状态。在ElasticSearch中，有的Query对象会被解析(analyzed)，有的不会，比如：前缀查询(prefix query)就不会被解析，精确匹配查询(match query)就会被解析。对用户来说，理解这一点至关重要。
对于索引过程和搜索过程的数据解析这一环节，我们需要把握的重点在于：倒排索引中词应该和查询语句中的词正确匹配。如果无法匹配，那么Lucene也不会返回我们喜闻乐见的结果。举个例子：如果在索引阶段对文本进行了转小写(lowercasing)和转变成词根形式(stemming)处理，那么查询语句也必须进行相同的处理。或是查询使用的analyzer必须和索引时使用的analyzer相同。
1.4 查询语言用户使用Lucene进行查询操作时，输入的查询语句会被分解成一个或者多个Term以及逻辑运算符号。一个Term，在Lucene中可以是一个词，也可以是一个短语(用双引号括引来的多个词)。如果事先设定规则：解析查询语句，那么指定的analyzer就会用来处理查询语句的每个term形成Query对象。
具体的语法细节部分，想要描述起来是个庞大的工程，具体可参考对应文档。
在ES中也可以使用Lucene的语法进行查询，使用方法可参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.2/modules-scripting-expression.html
2. ES 介绍 2.1 介绍引用我认为最简洁的一句话来概括ES
**Elasticsearch 是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎.**