内容摘要：上一篇文章 ElasticSearch 术语中提到了倒排索引，那么这篇文章就来讲解下什么是倒排索引，倒排索引的数据结构以及 ElasticSearch 中的倒排索引。倒排索引倒排索引(Inverted

 上一篇文章 ElasticSearch 术语中提到了倒排索引，搜索那么这篇文章就来讲解下什么是引擎引浅倒排索引，倒排索引的排索数据结构以及 ElasticSearch 中的倒排索引。

倒排索引

倒排索引(Inverted Index) 也常被称为反向索引，搜索是引擎引浅搜索引擎中非常重要的数据结构，为什么说它重要呢，排索我们首先拿一本书《重构 改善既有代码的搜索设计》举个例子：

如果一本书没有目录的话，理论上也是引擎引浅可以读的，只是排索合上书下次再次阅读的时候，就有些耗费时间了。搜索

通过给一本书加目录页，引擎引浅可以快速了解这本书的排索大致内容分布以及每个章节的页码数，这样在查询内容的搜索时候效率就会非常高了，所以书的引擎引浅目录就是书本内容的简单索引。

目录页

想象一下你要搜索 case语句 这个关键词在这本书的排索页码，你应该怎么办呢?有些技术类的亿华云书籍会在最后提供索引页，这本书的索引页如下：

索引页

只需要从索引页中查找 case语句，就可以查找到关键词在书本中的页码位置了。

看完这个例子，让我们来把图书和搜索引擎做个简单的类比：

图书当中的目录页就相当正向索引(Forward Index)，索引页就相当于倒排索引的简单实现，在搜索引擎中，正向索引指的是文档 ID 到文档内容和单词的关联，倒排索引就是单词到文档 ID 的关系。

下面来看一个很简单的例子：

如上有三篇文档，每篇文档的内容都是关于 ElasticSearch 的三本书，那我们思考下怎么样变为一个倒排索引呢?

把书中内容出现所以的词都分成不同的关键词(Term)，排列在第一栏，分别是 ElasticSearch，Mastering，Server 和 Essentials;第二栏是云南idc服务商统计了关键词在所有内容中出现的次数，比如 ElasticSearch 在内容中出现了三次，就记为 3;第三栏标注的是文档 ID 和文档出现的位置，比如 ElasticSearch 在第 1,2,3 文档中都出现了，在第一个文档所处的位置是第二个，所以标注的为 1。

以上就是简单的正排索引和倒排索引的结构，下面让我们来看下倒排索引的数据结构：

倒排索引数据结构

倒排索引的核心分为两部分，第一部分为单词词典(Term Dictionary)，记录所有文档的单词以及单词到倒排列表的关联关系。在前面的例子中，单词的量并不是很多，但是在实际生产中，单词量会非常大，所以实际会采用 B+ 树和哈希拉链法去存储单词的源码库词典，以满足高性能的插入与查询。

第二部分是倒排列表(Posting List)，它记录了单词对应文档的结合，倒排列表是由倒排索引项(Posting) 组成，倒排索引项包含：

文档 ID：用于获取原始信息 词频(TF，Term Frequency)：该单词在文档中出现的次数，用于相关性评分 位置(Position)：单词在文档中分词的位置，用于语句搜索(Phrase Query) 偏移(Offset)：记录单词的开始结束位置，实现高亮显示(比如用 GitHub 搜索的时候，搜索的关键词会高亮显示)

下面我们来用一张图来整体看下倒排索引：

一个倒排索引是由单词词典(Term Dictionary)和倒排列表(Posting List)组成的，单词词典会记录倒排列表中每个单词的偏移位置。比如当搜索 Allen 的时候，首先会通过单词词典快速定位到 Allen，然后从 Allen 这里拿到在倒排列表中的偏移，快速定位到在倒排列表中的位置，从而真正拿到倒排索引项 [12,15](这里只是列了下 Document ID，其实是像上面讲的包含 4 项信息的项)，拿到这个项可以去索引上拿到原始信息，可以去计算打分排序返回给用户。

再了解了倒排索引的数据结构后，让我们来看下 ES 中的倒排索引吧!

ElasticSearch 倒排索引

那么在 ElasticSearch 中的文档是基于 Json 格式的，其中一个文档包含多个字段，每个字段都会有自己的倒排索引。在 Mapping 中可以去设置对某些字段不做索引，这样做可以节省存储空间，但同时也会导致这个字段无法搜索了。

比如一个文档，其中包含两个字段 username 和 job：

{     "username":"wupx",     "job":"programmer" } 

在构建索引的时候是根据字段构建的，那么 ES 中 username 会有一个倒排索引，job 也会有一个倒排索引。

总结

这篇文章主要介绍了什么是倒排索引以及它的数据结构，下一篇文章将会学习如何在 ES 中分词来形成倒排索引。

参考文献

Elasticsearch核心技术与实战

https://dwz.cn/ELv7FvuX