前言

1.正排索引

正排索引也称为"前向索引"。它是创建倒排索引的基础，具有以下字段。

• LocalId字段（表中简称"Lid"）：表示一个文档的局部编号。
• WordId字段：表示文档分词后的编号，也可称为"索引词编号"。
• NHits字段：表示某个索引词在文档中出现的次数。
• HitList变长字段：表示某个索引词在文档中出现的位置，即相对于正文的偏移量。

是以文档对象的唯一 ID 作为索引，以文档内容作为记录的结构。

2.倒排索引

倒排索引是一种以关键字和文档编号结合，并以关键字作为主键的索引结构。倒排索引分为两个部分。

• 第1个部分：由不同索引词（index term）组成的索引表，称为"词典"（lexicon）。其中保存了各种中文词汇，以及这些词汇的一些统计信息（例如出现频率nDocs），这些统计信息用于各种排名算法（Ranking Algorithm） [Salton 1989;Witten 1994]
• 第2个部分：由每个索引词出现过的文档集合，以及命中位置等信息构成，也称为"记录表"（posting file）或"记录列表"（posting list）。

指的是将文档内容中的单词作为索引，将包含该词的文档 ID 作为记录的结构。

一、Elasticsearch搜索数据原理

1.倒排索引的生成过程

文档内容：

productTitle:苏州街维亚大厦 
productTitle:桔子酒店苏州街店

倒排索引生成过程：

对文档（苏州街维亚大厦 、桔子酒店苏州街店）进行分词，把分词作为索引对应文档ID建立对应关系建立成链表，就能构成倒排索引。图解如下：

有了倒排索引，能快速、灵活地实现各类搜索需求。整个搜索过程中我们不需要做任何文本的模糊匹配。

例如，如果需要在上述两个文档中查询 苏州街桔子 ，可以通过分词后 苏州街 查到 1、2，通过 桔子 查到 2，然后再进行取交取并等操作得到最终结果。

2.倒排索引的结构

• Term Dictionary：存储单词和文档Id对应关系
• Postings List：记录表，记录文档Id

3.倒排索引磁盘结构

4.倒排索引存储结构

segment 段存储结构

5.倒排索引term索引

term用来存储分词id

6.完整搜索过程