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査询
 
 - 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
 
 
 - 文档ID          
 
 - 倒排索引项(Posting)        
 
 - 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      
 -  
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
    }
  ]
}  
 作者:锐玩道
 链接:https://juejin.cn/post/6993579025604018213
 来源:掘金
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