是面向文档的、实时的分布式搜索分析引擎，其中索引和搜索的功能由Lucene实现。
实时：新增的数据在短时间内（1s）内可以搜索到
分布式：可以动态对集群规模进行调整、扩容
Lucene：java写的全文搜索框架，用于处理纯文本的数据，主要用于建立索引、执行搜索，所以并不包括分布式的服务。
全文索引：对于全部的文本数据进行分析并建立索引，使其可以被搜索。
es可以让我们轻易实现搜索引擎的功能如日志分析，配合开源爬虫建立垂直领域搜索引擎等。其聚合功能可以用来进行数据的分析统计。
由_index,_type,_id标识唯一文档。
ps：有些文章里将其和关系型db作对比，把_index比作数据库、_type比作表，这个理解有误，避免混淆，在es后续更新中将弱化、删除_type的概念。在操作数据的时候最好用_index为单位。
单机无法存储海量数据，为了大规模处理、存储，通过增加机器的方式提高系统水平扩展的能力。可以将海量数据分成多块存储到多台机器上。
每个分片可以单独承担读写的功能，集群规模变更时，增加分片，并迁移原分片。
分布式中为了保证高可用，将每个分片设置主从的概念：主分片和副分片，实现读写分离（主写从读，降低集群各节点的压力），但同时由于增加了系统的复杂度，可能会导致数据一致性的问题。
可以设置索引别名，指向一个或多个索引，避免单个索引数据量过大膨胀的问题。
索引和分片的关系：
对于文章建立索引之后，建立了倒排索引的数据结构，而倒排索引在建立以后是不可变的，即不会有并发问题，能被文件系统缓存。
对于每条数据的更新、删除，都只是对其进行一个标记并放到一个单独的位置，并没有真正的做删除。因此被删除的数据依旧在磁盘存在!
es每次产生一个Lucene的新分段，先将其写入文件系统缓存，稍后flush刷入磁盘，而写入内存的操作很快，所以能很快被搜索到。
由于每次刷新不会实时落盘，所以如果宕机小概率会丢失数据，所以要将每次操作记录事务日志，在es启动的时候同步操作的记录。
在Lucene的段数据太多的情况下，由于每次搜索需要遍历所有的段再合并结果，会导致速度变慢。需要对分段进行合并（例如将相似大小的分段合并），在合并操作以后标记为删除的字段才算删除。
在段合并过程中，会需要一定量的磁盘空间，如果没有保证有足够的磁盘空间的话，比如一个段超过了磁盘一半的空间就会导致无法合并，部分数据就无法物理删除。
要通过客户端对集群读写时，有REST接口，JAVA REST API 或者JAVA API。
JAVA REST API 是对REST接口的封装，走9200端口；
JAVA API走9300端口，而JAVA API由于历史包袱等原因，将在7.0、8.0版本逐渐废除。
