关于Elasticsearch倒排索引的理解1.前言 Elasticsearch是由elastic公司开发的一套搜索引擎

1.前言

Elasticsearch是由elastic公司开发的一套搜索引擎技术，它的搜索效率非常高，多用于一些电商项目或大数据的搜索技术中。elasticsearch之所以有如此高性能的搜索表现，正是得益于底层的倒排索引技术。那么什么是倒排索引呢？

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

我们先来回顾一下正向索引。假设有如下一张MySql的表格。

其中的id字段已经创建了索引，由于索引底层采用了B+树结构，因此我们根据id搜索的速度会非常快。但是其他字段例如title，只在叶子节点上存在。因此要根据title搜索的时候只能遍历树中的每一个叶子节点，判断title数据是否符合要求。

比如用户的SQL语句为：

select * from tb_goods where title like '%手机%';

分析：根据id精确匹配时，可以走索引，查询效率较高。而当搜索条件为模糊匹配时，由于索引无法生效，导致从索引查询退化为全表扫描，效率很差。因此，正向索引适合于根据索引字段的精确搜索，不适合基于部分词条的模糊匹配。而倒排索引恰好解决的就是根据部分词条模糊匹配的问题。

倒排索引中有两个非常重要的概念：

文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息
词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理和应用，流程如下：

此时形成的这张以词条为索引的表，就是倒排索引表，两者对比如下：

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例），如图：

流程描述：

虽然要先查询倒排索引，再查询正向索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。

那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。

文档和字段：elasticsearch是面向文档（Document） 存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中：因此，原本数据库中的一行数据就是ES中的一个JSON文档；而数据库中每行数据都包含很多列，这些列就转换为JSON文档中的字段（Field） 。
索引和映射：随着业务发展，需要在es中存储的文档也会越来越多，比如有商品的文档、用户的文档、订单文档等等：

所有文档都散乱存放显然非常混乱，也不方便管理。因此，我们要将类型相同的文档集中在一起管理，称为索引（Index） 。例如：

因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。

数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping） ，是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

因此我们可以得到如下对比图：