第2章 Elasticsearch原理与实现

Elastic官方对Elasticsearch的定义是这样的：Elasticsearch is a highly scalable open-source full-text search and analytics engine。可见在官方定义中，Elasticsearch被视为一种高度可伸缩的全文检索（Full-text Search）和分析引擎，这体现了Elasticsearch具有强大的文档检索和分析能力。Elasticsearch底层基于Apache Lucene，而Lucene本身是一种早就闻名于世的全文检索引擎和工具包。Elasticsearch在此基础之上进行了封装，不仅继承了Lucene所有优点，还大大降低了使用和开发的复杂度。所以从这个角度来说，Elasticsearch是一种全文检索和分析引擎。

但事实上，Elasticsearch也包含了强大的数据存储能力，它所检索的数据不依赖于外部数据源，而由Elasticsearch统一管理。不仅如此，Elasticsearch还具备创建数据分片（Shard）和数据副本（Replica）的能力，可以满足大数据量下的高可用性和高性能要求。所以在许多文献中，Elasticsearch也被归类为一种基于文档的NoSQL数据库，类似于MongoDB。事实上，正是这种优秀的存储能力，才使Elasticsearch具备了强大的检索和分析能力。

对于初学者来说，上述内容中或许有不少术语不容易理解，比如全文检索、分片、副本等。不仅如此，Elasticsearch中还有许多独特概念，比如索引、映射、类型、文档、字段等。如果不能正确理解这些概念的含义，学习后面的内容就会很吃力。本章会首先将这些概念及其背后的原理与实现介绍清楚，为后续实际应用Elasticsearch做好准备。