倒排索引

搜索的核心要求是全文匹配，倒排索引以单词作为索引的key，对应的值是一个商品记录id的列表。

使用es来存储商品记录，es首先会对需要搜索的字段进行分词，把一段连续的文本按照语义拆分成多个单词，然后es按照单词来给商品记录做索引，就形成了倒排索引。

在搜索的时候，es也会对关键词进行分词，然后es会在倒排索引中去搜索我们输入的每个关键词分词。

构建商品索引

在 ES 里面，数据的逻辑结构类似于 MongoDB，每条数据称为一个 DOCUMENT，简称 DOC。DOC 就是一个 JSON 对象，DOC 中的每个 JSON 字段，在 ES 中称为 FIELD，把一组具有相同字段的 DOC 存放在一起，存放它们的逻辑容器叫 INDEX，这些 DOC 的 JSON 结构称为 MAPPING。这里面最不好理解的就是这个 INDEX，它实际上类似于 MySQL 中表的概念，而不是我们通常理解的用于查找数据的索引。

es和数据库对照关系：

ES 本质上是一个支持全文搜索的分布式内存数据库，特别适合用于构建搜索系统。ES 之所以能有非常好的全文搜索性能，最重要的原因就是采用了倒排索引。倒排索引是一种特别为搜索而设计的索引结构，倒排索引先对需要索引的字段进行分词，然后以分词为索引组成一个查找树，这样就把一个全文匹配的查找转换成了对树的查找，这是倒排索引能够快速进行搜索的根本原因。

前缀索引考虑：suggestion api，非前缀索引考虑：Ngram

此文章为3月Day6学习笔记，内容来源于极客时间《后端存储实战课》