• Lucene是一个Java库*。您可以将它包含在项目中，并使用函数调用来引用它的函数。

Elasticsearch是一个 * 基于JSON* 的，* 分布式 *，*Web服务器 *，构建在Lucene之上。虽然实际上是Lucene在做下面的工作，但是Elasticsearch为我们提供了一个在Lucene之上的方便的层。在Elasticsearch中创建的每个碎片都是一个单独的Lucene示例。所以总结一下

1. Elasticsearch构建于Lucene之上，并提供了一个***基于JSON的REST API***来引用Lucene特性。
2. Elasticsearch提供了一个***基于Lucene的分布式系统***。Lucene并不知道分布式系统，也不为分布式系统而构建。Elasticsearch提供了分布式结构的抽象。
3. Elasticsearch还提供其他支持功能，如线程池、队列、节点/集群监控API、数据监控API、集群管理等。

此外**@Vineeth Mohan**还有一句话：

**高可用性：**Elasticsearch是分布式的，因此它可以管理数据复制，这意味着您的群集中有多个数据副本。这可以实现高可用性。
强大的查询DSL：Elasticsearch为我们提供了JSON接口，用于在Lucene上阅读查询。多亏了Elasticsearch，你可以在不知道Lucene语法的情况下编写复杂的查询。
Schemaless（Schema-Free）：schema的字段（名称，值对）不需要预先定义。当您索引数据时，elasticsearch可以在运行时自动创建模式，就像变魔术一样。

我将从使用的Angular 来回答。
Lucene是一个搜索引擎库。你可能想用它来构建你自己的搜索引擎：新的Elasticsearch或Solr竞争对手，或者针对您的用例的一些小东西（例如文本分析）。
Elasticsearch是一个搜索引擎。大多数人使用它进行日志聚合、产品搜索或这两者的变体（例如，社交媒体分析或根据某些搜索条件查找相关人员）。它构建在Lucene之上，因此公开了它的大部分（尽管不是全部）特性。它还在上面添加了很多功能，最重要的是：

• REST API
• 查询DSL
• 分布式系统（分片、复制、群集管理）
• 刻面/aggregations
• 其他通用功能（例如ingest处理）和管理功能（用于监控其relevant metrics、备份和恢复等的API）

我会从另一个Angular 来讨论。

ElasticSearch索引与Lucene索引。

Elasticsearch索引是一个文档块，就像关系世界中的数据库由表组成一样。

为了实现扩展，我们将Elasticsearch索引分布到多个物理节点/服务器中。
为此，我们将ElasticSearch索引分解为更小的单元，称为碎片。

问题：它与Lucene索引有何关系？

如果我们要搜索特定的术语（例如：“Cake”或“Cookie”），我们将必须检查每个碎片并查找它（先不考虑碎片是如何在每个节点上定位和复制的）。
这个操作将花费很多时间--所以我们需要使用高效的数据结构来进行搜索-这就是Lucene的索引发挥作用的地方。
每个Elasticsearch碎片都基于Lucene索引结构，并存储有关术语的统计信息，以使基于术语的搜索更加高效。
（！）这是相当令人困惑的，因为单词“索引”和事实上，ElasticSearch碎片是ElasticSearch索引的一部分，但它是基于Lucene索引的数据结构。

Bonus - Lucene的索引作为倒排索引

从下面的示例中可以看出，Lucene的索引存储了原始文档的内容以及附加信息，如术语词典和术语频率，这提高了搜索效率：

Term           Document                 Frequency
Cake           doc_id_1, doc_id_8       4 (2 in doc_id_1, 2 in doc_id_8)
Cookie         doc_id_1, doc_id_6       3 (2 in doc_id_1, 1 in doc_id_6)
Spaghetti      doc_id_12                1 (1 in doc_id_12)

Lucene的索引福尔斯倒排索引家族，因为它可以列出包含某个术语的文档。
这与文档列出术语的自然关系相反。

（提醒）我们是如何从碎片到达术语的？

(1)Shard是包含文档的文件目录。
(2)文档是一系列字段。
(3)字段是一个命名的术语序列。