什么是倒排索引

以一本书比作搜索引擎，图书当中的目录页，页码到页码内容的单词关联 —— 就是正排索引图书最后的关键字、内容索引页，页码内容到页码关联 —— 就是倒排索引

正排索引与倒排索引结构的转化

倒排索引的核心组成

倒排索引包含两个部分单词词典 (Term Dictionary),记录所有文档的单词，记录单词到倒排列表的关联关系单词词典一般比较大，可以通过B +树或哈希拉链法实现，以满足高性能的插入与<typo id="typo-221" data-origin="査询" ignoretag="true">査询</typo> 倒排列表 (Posting List)-记录了单词对应的文档结合，由倒排索引项组成倒排索引项（Posting) 文档ID 词频TF-该单词在文档中出现的次数，用于相关性评分（score）位置（Position)-单词在文档中分词的位置。用于语句搜索（phrase query) 偏移（Offset)-记录单词的开始结束位置，实现高亮显示
Elasticsearch 的 JSON 文档中每个字段都有自己的倒排索引
可以指定对某些字段不做索引优点：节省存储空间缺点：字段无法别搜索

倒排索引演示

POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Mastering Elasticsearch"
}

# 输出:
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "mastering",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "elasticsearch",
      "start_offset" : 10,
      "end_offset" : 23,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    }
  ]
}

====================================================

POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Elasticsearch Essentials"
}

# 输出:
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "elasticsearch",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "essentials",
      "start_offset" : 14,
      "end_offset" : 24,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    }
  ]
}