es写入数据的工作原理是什么啊？es查询数据的工作原理是什么啊？底层的lucene介绍一下呗？倒排索

ES（Elasticsearch）写入数据的工作原理主要涉及以下几个步骤：

1. 接收数据：客户端通过RESTful API向Elasticsearch发送数据，这些数据通常以JSON格式表示文档。

2. 解析与分析：接收到的数据首先通过分析器（Analyzer）进行处理。分析过程包括分词（Tokenization）、转换（Normalization，如小写转换）、过滤（去除停用词等）等，将文本转换为标准化的词汇单元，以便索引。

3. 建立索引：经过分析的文档被存储到Lucene索引中。Elasticsearch底层使用Apache Lucene构建倒排索引（Inverted Index）。倒排索引是一种数据结构，它将文档中的词语映射到包含该词语的文档列表及词语在文档中的位置。这一过程极大加速了搜索速度，因为查询时只需查找词语对应的文档ID而非遍历所有文档。

4. 复制与分布：为了高可用性和水平扩展，Elasticsearch可以配置为多节点集群。数据会在主分片和副本分片之间复制和分配，确保即使部分节点失败也能访问数据。

ES查询数据的工作原理简述如下：

1. 接收查询请求：用户通过发送一个查询请求给Elasticsearch，同样采用RESTful API形式，请求中包含查询条件。

2. 解析查询：Elasticsearch解析查询语句，根据查询条件准备执行计划。这一步可能包括语法分析、布尔逻辑组合查询项等。

3. 查询优化与执行：利用Lucene的查询引擎，Elasticsearch对查询进行优化，并执行查询计划。查询过程中，会利用倒排索引来快速定位包含查询关键词的文档。

4. 结果排序与聚合：根据查询需求，Elasticsearch会对匹配的文档进行排序（如基于相关性评分），并可执行聚合操作来汇总数据，如计数、分组统计等。

5. 返回结果：最终，Elasticsearch将查询结果按照指定格式（通常是JSON）返回给客户端。

关于Lucene，它是Elasticsearch的核心搜索引擎库，提供全文检索功能。Lucene实现了高效的倒排索引机制，使得在大量数据中快速查找包含特定关键词的文档成为可能。它支持复杂的查询语法、文本分析、高性能的索引和搜索算法，以及多种高级特性，如近实时搜索、分布式搜索等。

倒排索引是信息检索系统中一种基础且高效的数据结构。在倒排索引中，传统文档到词语的映射关系被反转，变为词语到文档ID的映射。这意味着，对于每个词语，系统维护了一个包含该词语的所有文档ID的列表，这样在搜索时，可以直接根据词语查找到相关的文档，大大提高了搜索效率。