es的索引搜索是以lucene为底层的，但是lucene是没有实现分布式,lucene提供了核心的索引和搜索引擎，ES则提供分布式和高可用。
lucene的工作原理可以见下面的这一篇博文：
ElasticSearch工作原理与插件
ElasticSearch 是一个基于lucene构建的开源的，分布式的，restFul全文本搜索引擎。
1. 基本概念
Index(索引)
ES中的索引类似于传统数据库中的数据库，ES中数据存储于索引中，索引是具有类似特性的文档的集合。
Type(类型)
类型类似于传统库中的表，类型是索引内部的逻辑分区，类型就是为那些拥有相同的域的文档做的预定义。
document(文档)
文档是Lucene索引和搜索的原子单位，它是包含了一个或多个域的容器，基于JSON格式进行表示。
mapping(映射)
所有的文档在存储之前都要首先进行分析。用户可根据需要定义如何将文本分割成token，哪些token应该被过滤掉，以及哪些文本需要进行额外处理等等。
shard(分片)，replica(副本)
将一个索引内部的数据分布地存储于多个节点，它通过将一个索引切分为多个底层物理的Lucene索引完成索引数据的分割存储功能，这每一个物理的Lucene索引称为一个分片(shard)。
每个分片其内部都是一个全功能且独立的索引，因此可由集群中的任何主机存储。创建索引时，用户可指定其分片的数量，默认数量为5个。
Shard有两种类型：primary和replica，即主shard及副本shard。
Primary shard用于文档存储，每个新的索引会自动创建5个Primary shard，当然此数量可在索引创建之前通过配置自行定义，不过，一旦创建完成，其Primary shard的数量将不可更改。
Replica shard是Primary Shard的副本，用于冗余数据及提高搜索性能。
每个Primary shard默认配置了一个Replica shard，但也可以配置多个，且其数量可动态更改。ES会根据需要自动增加或减少这些Replica shard的数量。
ES集群可由多个节点组成，各Shard分布式地存储于这些节点上。
ES可自动在节点间按需要移动shard，例如增加节点或节点故障时。简而言之，分片实现了集群的分布式存储，而副本实现了其分布式处理及冗余功能。
ES的restFul
ElasticSearch提供了易用但功能强大的RESTful API以用于与集群进行交互，这些API大体可分为如下四类：
(1) 检查集群、节点、索引等健康与否，以及获取其相关状态与统计信息；
(2) 管理集群、节点、索引数据及元数据；
(3) 执行CRUD操作及搜索操作；
(4) 执行高级搜索操作，例如paging、filtering、scripting、faceting、aggregations及其它操作；
ES的读写原理
es读写底层原理
（1）es写数据过程
1）客户端随机选择一个node发送请求过去，这个node就是coordinating node（协调节点）
2）coordinating node，对document进行路由，将请求转发给对应的node（有primary shard）
3）实际的node上的primary shard处理请求，然后将数据同步到replica node
4）coordinating node，如果发现primary node和所有replica node都搞定之后，就返回响应结果给客户端
在写primary的过程中同时还要持久到本地 ：
1）先写入buffer，在buffer里的时候数据是搜索不到的；同时将数据写入translog日志文件
2）如果buffer快满了，或者到一定时间，就会将buffer数据refresh到一个新的segment file中，但是此时数据不是直接进入segment file的磁盘文件的，而是先进入os cache的。这个过程就是refresh。
每隔1秒钟，es将buffer中的数据写入一个新的segment file，每秒钟会产生一个新的磁盘文件，segment file，这个segment file中就存储最近1秒内buffer中写入的数据
但是如果buffer里面此时没有数据，那当然不会执行refresh操作咯，每秒创建换一个空的segment file，如果buffer里面有数据，默认1秒钟执行一次refresh操作，刷入一个新的segment file中
操作系统里面，磁盘文件其实都有一个东西，叫做os cache，操作系统缓存，就是说数据写入磁盘文件之前，会先进入os cache，先进入操作系统级别的一个内存缓存中去
只要buffer中的数据被refresh操作，刷入os cache中，就代表这个数据就可以被搜索到了
为什么叫es是准实时的？NRT，near real-time，准实时。默认是每隔1秒refresh一次的，所以es是准实时的，因为写入的数据1秒之后才能被看到。
可以通过es的restful api或者java api，手动执行一次refresh操作，就是手动将buffer中的数据刷入os cache中，让数据立马就可以被搜索到。
只要数据被输入os cache中，buffer就会被清空了，因为不需要保留buffer了，数据在translog里面已经持久化到磁盘去一份了
3）只要数据进入os cache，此时就可以让这个segment file的数据对外提供搜索了
4）重复1~3步骤，新的数据不断进入buffer和translog，不断将buffer数据写入一个又一个新的segment file中去，每次refresh完buffer清空，translog保留。随着这个过程推进，translog会变得越来越大。当translog达到一定长度的时候，就会触发commit操作。
buffer中的数据，倒是好，每隔1秒就被刷到os cache中去，然后这个buffer就被清空了。所以说这个buffer的数据始终是可以保持住不会填满es进程的内存的。
每次一条数据写入buffer，同时会写入一条日志到translog日志文件中去，所以这个translog日志文件是不断变大的，当translog日志文件大到一定程度的时候，就会执行commit操作。
5）commit操作发生第一步，就是将buffer中现有数据refresh到os cache中去，清空buffer
6）将一个commit point写入磁盘文件，里面标识着这个commit point对应的所有segment file
7）强行将os cache中目前所有的数据都fsync到磁盘文件中去
translog日志文件的作用是什么？就是在你执行commit操作之前，数据要么是停留在buffer中，要么是停留在os cache中，无论是buffer还是os cache都是内存，一旦这台机器死了，内存中的数据就全丢了。
所以需要将数据对应的操作写入一个专门的日志文件，translog日志文件中，一旦此时机器宕机，再次重启的时候，es会自动读取translog日志文件中的数据，恢复到内存buffer和os cache中去。
commit操作：1、写commit point；2、将os cache数据fsync强刷到磁盘上去；3、清空translog日志文件
8）将现有的translog清空，然后再次重启启用一个translog，此时commit操作完成。默认每隔30分钟会自动执行一次commit，但是如果translog过大，也会触发commit。整个commit的过程，叫做flush操作。我们可以手动执行flush操作，就是将所有os cache数据刷到磁盘文件中去。
不叫做commit操作，flush操作。es中的flush操作，就对应着commit的全过程。我们也可以通过es api，手动执行flush操作，手动将os cache中的数据fsync强刷到磁盘上去，记录一个commit point，清空translog日志文件。
9）translog其实也是先写入os cache的，默认每隔5秒刷一次到磁盘中去，所以默认情况下，可能有5秒的数据会仅仅停留在buffer或者translog文件的os cache中，如果此时机器挂了，会丢失5秒钟的数据。但是这样性能比较好，最多丢5秒的数据。也可以将translog设置成每次写操作必须是直接fsync到磁盘，但是性能会差很多。
实际上你在这里，如果面试官没有问你es丢数据的问题，你可以在这里给面试官炫一把，你说，其实es第一是准实时的，数据写入1秒后可以搜索到；可能会丢失数据的，你的数据有5秒的数据，停留在buffer、translog os cache、segment file os cache中，有5秒的数据不在磁盘上，此时如果宕机，会导致5秒的数据丢失。
如果你希望一定不能丢失数据的话，你可以设置个参数，官方文档，百度一下。每次写入一条数据，都是写入buffer，同时写入磁盘上的translog，但是这会导致写性能、写入吞吐量会下降一个数量级。本来一秒钟可以写2000条，现在你一秒钟只能写200条，都有可能。
10）如果是删除操作，commit的时候会生成一个.del文件，里面将某个doc标识为deleted状态，那么搜索的时候根据.del文件就知道这个doc被删除了
11）如果是更新操作，就是将原来的doc标识为deleted状态，然后新写入一条数据
12）buffer每次refresh一次，就会产生一个segment file，所以默认情况下是1秒钟一个segment file，segment file会越来越多，此时会定期执行merge
13）每次merge的时候，会将多个segment file合并成一个，同时这里会将标识为deleted的doc给物理删除掉，然后将新的segment file写入磁盘，这里会写一个commit point，标识所有新的segment file，然后打开segment file供搜索使用，同时删除旧的segment file。
es里的写流程，有4个底层的核心概念，refresh、flush、translog、merge
当segment file多到一定程度的时候，es就会自动触发merge操作，将多个segment file给merge成一个segment file。
（2）es读数据过程
查询，GET某一条数据，写入了某个document，这个document会自动给你分配一个全局唯一的id，doc id，同时也是根据doc id进行hash路由到对应的primary shard上面去。也可以手动指定doc id，比如用订单id，用户id。
你可以通过doc id来查询，会根据doc id进行hash，判断出来当时把doc id分配到了哪个shard上面去，从那个shard去查询
1）客户端发送请求到任意一个node，成为coordinate node
2）coordinate node对document进行路由，将请求转发到对应的node，此时会使用round-robin随机轮询算法，在primary shard以及其所有replica中随机选择一个，让读请求负载均衡
3）接收请求的node返回document给coordinate node
4）coordinate node返回document给客户端
（3）es搜索数据过程
1）客户端发送请求到一个coordinate node
2）协调节点将搜索请求转发到所有的shard对应的primary shard或replica shard也可以
3）query phase：每个shard将自己的搜索结果（其实就是一些doc id），返回给协调节点，由协调节点进行数据的合并、排序、分页等操作，产出最终结果
4）fetch phase：接着由协调节点，根据doc id去各个节点上拉取实际的document数据，最终返回给客户端
（4）搜索的底层原理，倒排索引，画图说明传统数据库和倒排索引的区别
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