前言：
我们既然提到倒排索引，首先就需要了解什么是索引， 倒排索引 与传统索引有什么差别。
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索引：在数据库或搜索引擎中，索引是对数据的快速访问的数据结构。它允许快速定位和查找记录。索引可以基于一个或多个字段，用于加快特定字段上的搜索和排序操作。
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倒排索引：倒排索引是一种特殊类型的索引，它将文档中出现的每个单词映射到包含该单词的文档列表中。在倒排索引中，每个词语都有一个对应的倒排列表，其中包含了包含该词语的文档。倒排索引的使用极大地提高了文本搜索的效率，特别是在处理大规模数据集时。
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倒排索引的结构与传统索引的结构相反： 传统的索引结构是由文档构成的，每个文档包含了若干个词汇，然后根据这些词汇建立索引。 而倒排索引是由词汇构成的，每个词汇对应了若干文档。然后根据这些文档建立索引。
对于一个包含多个词汇的文档,倒排索引将每个词汇作为一个关键字term 然后记录下该词汇所在的文档编号DocumentID 及该词汇所在文档的位置这样，当用户输入的一个关键字时，就可以快速地查找到词汇所在的文档编号，根据文档编号查找文档内容。
倒排索引建立的过程
Elasticsearch建立倒排索引的过程可以简单描述如下：
1. 数据分词：首先，Elasticsearch会对文档中的字符串字段进行分词处理，将它们拆分成一个个词条。分词使用适当的分析器，可以根据需要进行不同级别的处理，比如去除停用词、转换大小写、词干提取等。
2. 构建倒排索引：对于每个词条，Elasticsearch在词典中查找该词条是否已存在。如果不存在，则将该词条添加到词典中；如果已存在，则获取该词条的倒排列表。
3. 更新倒排列表：对于当前处理的文档，Elasticsearch会将文档的标识（如文档ID）添加到倒排列表中，同时记录该词条在文档中的位置信息。位置信息可以用于支持短语查询等高级查询操作。
通过以上过程，Elasticsearch建立了词典和各个词条对应的倒排列表。词典能够快速找到特定词条，并获取对应的倒排列表，倒排列表则记录了包含该词条的文档列表和位置信息，这样就能够高效地进行全文搜索和检索操作。倒排索引的建立是在文档插入、更新或删除时进行的，保持索引与文档的一致性。此外，Elasticsearch还使用了各种优化策略，如合并段、缓存等，以提升倒排索引的性能和查询速度。
