什么是倒排索引?
假设有这么几条数据
| ID | Name | Age | Sex |
|---|---|---|---|
| 1 | Kate | 24 | Female |
| 2 | John | 24 | Male |
| 3 | Bill | 29 | Male |
ID是Elasticsearch自建的文档id，那么Elasticsearch建立的索引如下:
Name:
| Term | Posting List |
|---|---|
| Kate | 1 |
| John | 2 |
| Bill | 3 |
Age:
| Term | Posting List |
|---|---|
| 24 | [1,2] |
| 29 | 3 |
Sex:
| Term | Posting List |
|---|---|
| Female | 1 |
| Male | [2,3] |
有必要解释一下几个名词
Term（单词）：一段文本经过分析器分析以后就会输出一串单词，这一个一个的就叫做Term（直译为：单词）
Term Dictionary（单词字典）：顾名思义，它里面维护的是Term，可以理解为Term的集合
Term Index（单词索引）：为了更快的找到某个单词，我们为单词建立索引
Posting List（倒排列表）：倒排列表记录了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息，每条记录称为一个倒排项(Posting)。根据倒排列表，即可获知哪些文档包含某个单词。
（PS：实际的倒排列表中并不只是存了文档ID这么简单，还有一些其它的信息，比如：词频（Term出现的次数）、偏移量（offset）等，可以想象成是Python中的元组，或者Java中的对象）
（PS：如果类比现代汉语词典的话，那么Term就相当于词语，Term Dictionary相当于汉语词典本身，Term Index相当于词典的目录索引）
为了更进一步理解，下面从网上摘了两张图来具现化这一过程：
