Elasticsearch 是一种分布式搜索和分析引擎，专为快速、可扩展的信息检索 (IR) 而设计。 其核心是使用倒排索引结构来实现高效的全文本搜索。 当文档被添加到 Elasticsearch 中时，它们在索引期间会被分解成标记（单词、数字等）。 这些标记存储在倒排索引中，该索引将每个术语映射到包含它的文档。 例如，包含文本 “quick brown fox” 的文档将在索引中包含将 “quick”、“brown” 和 “fox” 链接到该文档的条目。 这种结构允许 Elasticsearch 快速定位与搜索词匹配的所有文档，而无需扫描每个文档。
执行查询时，Elasticsearch 解析请求，对输入进行标记化（使用与索引期间应用的分析器相同的分析器），并在倒排索引中搜索匹配项。 它采用诸如 TF-IDF 或 BM25 之类的评分算法，按相关性对结果进行排序。 例如，搜索 “brown dog” 将匹配包含 “brown”、“dog” 或两者的文档，对于包含两个术语或在邻近位置使用它们的文档，得分更高。 在查询后应用过滤器（例如，日期范围或分类约束）以有效地细化结果。 Elasticsearch 还支持诸如模糊匹配、短语搜索和用于汇总数据的聚合之类的功能，使其在复杂的 IR 任务中具有通用性。
Elasticsearch 通过将数据分布到分片（索引的子集）和节点（服务器）上来实现水平扩展。 每个分片都是一个独立的 Lucene 索引，允许并行查询执行。 副本提供冗余并提高读取性能。 例如，日志记录系统可能会将索引拆分为 5 个分片，并具有 1 个副本，从而可以在多个节点上进行并发搜索。 近实时索引（通常延迟约为 1 秒）可确保新数据可以快速搜索。 开发人员通过 REST API 与 Elasticsearch 交互，使用 JSON 定义查询、映射（模式定义）和设置。 其灵活性和性能使其广泛用于诸如日志分析（通过 ELK 堆栈）、电子商务产品搜索和内容推荐系统之类的应用程序中。