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学习来源：https://i12pc3nf6d.feishu.cn/wiki/FnPwwGXGli1ANGkaMz5chvhmn2e#share-OYKJdYhehotnMgxrBiUcZSJJnCb
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简介
是一个开源的搜索引擎。
它介于应用和数据之间，只要将数据写入 es，应用就可以通过一些关键词搜索到数据。效果就像某度搜索一样。
原理
基础概念
正排：依次遍历文本匹配是否含有关键词
倒排：遍历关键词去搜索对应原始数据的id
分词：对文本进行切分
词项term：分词后的每部分。词项非常多，时间复杂度为O(N)，按字典序从小到大排序，二分查找O(lgN)
排好序的词项Term Dictionary：包括term（词项）和对应的文档id（其实还包括词频、偏移量等等）
数据量很大，放内存并不现实，因此必须放在磁盘中。但查询磁盘是个较慢的过程
==》term index
提取词项相同的前缀，构成目录树term index
搜索出来的是文档id，获取文档内容本身==》Stored Fields（行式存储）存放文档id和对应的文档内容
根据某个字段排序文档，但是字段散落在文档中==》空间换时间的思路，再构造一个列式存储结构，将散落在各个文档的某个字段，集中存放
lucene总结
倒排索引用于搜索
Term Index 用于加速搜索【相同前缀，目录树】
Stored Fields 用于存放文档的原始信息
Doc Values 用于排序和聚合。
这些结构共同组成了一个复合文件segment，segment 一旦生成，则不能再被修改，所以旧的segment只负责读，新的segment 负责读和写；segment 一旦变多就有segment merging段合并
而多个segment组成lucene，一个单机的文本检索库
es的进步
es就是在lucene 的基础上实现了
高性能：对数据进行分类写入不同的lucene，把多操作分摊到多个分片shard 中去
高扩展：把shard 分散部署在多台机器
高可用：在不同node添加shard 的副本
涉及到集群部分：
Node角色分化：主节点负责管理集群；数据节点负责存储管理数据，协调节点负责接受客户端搜索查询请求
去中心化：选主，在 Node 间引入协调模块，用类似一致性算法 Raft 的方式，在节点间互相同步数据
实现过程
写入流程
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当客户端应用发起数据写入请求，请求会先发到集群中协调节点。
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协调节点根据 hash 路由，判断数据该写入到哪个分片(Shard)，找到主分片并写入到 lucene 库里的 segment 内，将数据固化为倒排索引和 Stored Fields 以及 Doc Values 等多种结构。
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主分片 写入成功后会将数据同步给 副本分片。
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副本分片 写入完成后，主分片会响应协调节点 ACK
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最后，协调节点响应客户端应用写入完成。
搜索过程
- 查询阶段
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当客户端应用发起搜索请求，请求会先发到集群中的协调节点。
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协调节点根据 index name 的信息，可以了解到 index name 被分为了几个 分片，以及这些分片 分散哪个数据节点上，将请求转发到这些数据节点的 分片 上面。
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搜索请求到达分片后，分片 底层的 lucene 库会并发搜索多个 segment，利用每个 segment 内部的倒排索引获取到对应文档 id，并结合 doc values 获得排序信息。分片将结果聚合返回给协调节点。
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协调节点排序聚合多个分片中拿到的数据，舍弃大部分不需要的数据。
- 获取阶段
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协调节点再次拿着文档 id 请求数据节点里的 分片，分片 底层的 lucene 库会从 segment 内的 Stored Fields 中取出完整文档内容，并返回给协调节点。
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协调节点最终将数据结果返回给客户端。完成整个搜索过程