可能是因为lucene的成熟，高性能，可扩展以及强大的功能，得到创始人的青睐，lucene有很多扩展功能，如 多语言处理，拼写检查，高亮显示等
文档（document）,字段(field),词项(term)，词条(token)
lucene将写入索引的所有信息组成一种名为倒排索引的结构，倒排索引是面向词项而不是面向文档，实际的lucene创建的索引更为复杂，也更先进，因为索引中还储存和很多其他信息，如词向量（为单个字段创建的小索引，储存改字段中所有的词条） 各字段的原始信息，文档删除标记
每个段只会被创建一次但是会被查询多次，索引期间，段经创建就不会被修改，例如，文档被删除以后，删除信息被单独的保存在一个文件中，而段本身并没有修改
多个段合并在一起，要么是强制执行，要么是有lucene的内在机制决定在某个时刻执行，段合并非常消耗I/O，且合并期间有些不再使用的信息也将被清理掉，例如:被删除的文档，不要强制执行段合并，只需要配置段合并策略，剩余的事情Lucene会自行搞定
这个转换的过程称为分析（analysis），分析由分析器来执行，分析器由分词器(tokenizer)过滤器（filter）和字符映射器组成(character mapper),分词器用来切割词条，过滤器可以移除，修改词条流中的词条，甚至可以创造新的词条，字符映射器用于调用分词器之前的预处理操作，比如HTML文本去标签
elasticsearch是一个可用于构建搜索应用的成品软件，区别去lucene这种中间件
es将数据储存在一个或多个索引中，就像是sql领域的数据库，es索引可能由一个或多个lucene索引构成，具体细节由es的索引分片，复制机制及其配置决定
是es时间中的主要实体，文档之间可能由各自不同的字段集合，且文档并没有固定的模式或强制的结构，这些规则也适用于lucene文档，事实上，es的文档最后都储存为lucene文档了
es每个文档都有与之对应的类型（type）定义，这允许用户在一个索引中存储多种文档类型，并为不同文档类型提供不同的映射
单个es服务器实例称为节点
多个节点来协同处理
es将数据散步到多个物理lucene索引上，这些索引称为分片，而散步分片的过程叫做分片处理（sharding），es会自动完成分片处理，并且让这些分片呈现出一个大索引的样子
为每个分片创建冗余的副本，处理查询时可以把这些副本用作最初的主分片
合理的默认配置，默认的分布式工作模式，对等架构可以避免单点故障，易于向集群扩充节点
使用广播技术来发现同一个集群中的其他节点并与他们链接，集群中会有一个节点被选为管理节点，该节点复制集群的状态管理以及在集群拓扑变化时做出反应，分发索引分片到集群的相应节点上
对每一个丢失的主分片，一个新的主分片将会从原来的主分片的副本中脱颖而出，新分片和副本的放置策略是可配置的，用户可以根据具体需求进行配置
索引操作只会发生在主分片上，当把一个索引请求发送至某节点时，如果该节点没有对应的主分片或者只有副本，那么这个请求会被转发到拥有正确的主分片的节点
查询并不是一个简答的，单步骤的操作，一般来说，查询分为两个阶段，分散阶段和合并阶段
注：（内容整理自：《深入理解Elasticsearch》）
