倒排索引（Inverted Index）是 Elasticsearch 及其他全文搜索引擎的核心数据结构，用于高效地进行全文检索。它将文档中的内容映射到文档的位置，类似于书中词表索引，可以快速找到某个词在哪些章节中出现过。
倒排索引&正排索引
- 倒排：即
词项=>包含当前词项的doc_id的列表的映射。倒排索引的优势是可以快速查找包含某个词项的文档有哪些。如果用倒排来确定哪些文档中是否包含某个词项就很鸡肋。 - 正排：即
doc_id=>当前文档包含的所有词项的映射。正排索引的优势在于可以快速的查找某个文档里包含哪些词项。同理，正排不适用于查找包含某个词项的文档有哪些。
倒排索引的组成
倒排索引由以下两部分组成：
- 词典（Term Dictionary）：存储所有在索引中出现的词。
- 倒排列表（Posting List）：对于每个词，记录该词在哪些文档中出现，以及它在文档中的位置。
举个例子，假设我们有以下三个文档：
- 文档1：
"Elasticsearch 是一个搜索引擎" - 文档2：
"搜索引擎 基于 Lucene" - 文档3：
"Elasticsearch 使用倒排索引"
倒排索引生成的结果可能如下：
| 词语 | 文档ID | 出现位置 |
|---|---|---|
| Elasticsearch | 文档1, 文档3 | 1, 1 |
| 是 | 文档1 | 2 |
| 一个 | 文档1 | 3 |
| 搜索 | 文档1, 文档2 | 4, 1 |
| 引擎 | 文档1, 文档2 | 5, 2 |
| 基于 | 文档2 | 3 |
| Lucene | 文档2 | 4 |
| 使用 | 文档3 | 2 |
| 倒排索引 | 文档3 | 3 |
在此例中，当你搜索“搜索引擎”时，Elasticsearch 可以直接在倒排索引中查找这两个词的倒排列表，然后找出它们同时出现在哪些文档中，并返回文档1和文档2。
倒排索引的优点
- 高效的搜索：倒排索引使得全文检索非常高效，因为它直接按词存储，并能快速查找某个词在哪些文档中出现。
- 支持布尔查询：通过倒排索引，可以轻松实现布尔查询，例如“词A AND 词B”，或者“词A OR 词B”等。
- 支持词频和位置：倒排索引不仅记录词在哪些文档中出现，还记录词在文档中的具体位置（位置向量），这对于短语匹配和相似度计算非常重要。
Elasticsearch 如何使用倒排索引
- 文档分词：当文档被索引时，Elasticsearch 会使用分词器（Analyzer）将文档的文本内容切分成单词（词条，Token）。
- 词条映射到文档：Elasticsearch 将每个词条加入倒排索引，并记录该词条在哪些文档中出现。
- 查询过程：当用户发起搜索请求时，Elasticsearch 使用倒排索引快速找到相关文档，并根据词频、位置等信息进行评分，返回最相关的结果。
实际应用
在大规模文本搜索场景中，倒排索引是关键的技术基础，例如：
- 全文搜索：搜索引擎通过倒排索引快速定位关键词所在的文档。
- 日志分析：如 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）体系中，Elasticsearch 可以通过倒排索引在大量日志中迅速定位关键字或模式。
优化与挑战
虽然倒排索引对于搜索很高效，但它在处理非常高频率的词（如“the”）时可能会导致索引膨胀，因此 Elasticsearch 采用了不同的技术（如压缩算法）来优化索引的大小和访问速度。
倒排索引是理解 Elasticsearch 搜索效率的核心概念，在处理大规模数据的搜索需求时，倒排索引结构能显著提升性能。
