Elasticsearch的倒排索引是什么？

倒排索引（Inverted Index）是Elasticsearch中用于支持全文搜索的核心数据结构之一。它的设计与传统的正排索引（Forward Index）有所不同。

正排索引 vs. 倒排索引：

1. 正排索引（Forward Index）：
   • 正排索引是将文档的标识符（例如文档ID）映射到文档中的实际内容。在正排索引中，可以通过文档ID直接查找文档内容，这是传统数据库中常见的结构。
2. 倒排索引（Inverted Index）：
   • 倒排索引则是将词汇（Terms）映射到包含这些词汇的文档列表。每个词汇都维护了一个指向包含该词汇的文档的引用列表。这种结构允许通过词汇来查找相关文档，实现了高效的全文搜索。

倒排索引的基本原理：

1. 分析文档：
   • 在索引文档之前，Elasticsearch会使用分析器（Analyzer）对文档进行分析，将文档拆分成单词（词汇）。
2. 构建倒排索引：
   • 对于每个单词，倒排索引维护一个词汇到文档ID的映射。如果一个文档包含某个单词，那么该单词将出现在该文档对应的倒排索引中。
3. 检索文档：
   • 当执行搜索查询时，Elasticsearch查询倒排索引而不是整个文档集合。这使得搜索变得非常高效，因为它只需要检索包含查询词汇的文档。

举例说明：

假设有两个文档：

1. 文档1: "Elasticsearch is a search engine"
2. 文档2: "Elasticsearch is distributed and scalable"

对应的倒排索引可能如下：

• "Elasticsearch" -> [1, 2]
• "is" -> [1, 2]
• "a" -> [1]
• "search" -> [1]
• "engine" -> [1]
• "distributed" -> [2]
• "and" -> [2]
• "scalable" -> [2]

如果用户搜索 "Elasticsearch distributed," Elasticsearch会查询倒排索引，找到包含这两个词汇的文档ID列表，然后返回相应的文档。

倒排索引的设计使得Elasticsearch能够在大规模数据集上实现快速和高效的全文搜索。