Lucene是一套用于全文检索和搜索的开放源代码程序库。实际上lucene的功能很单一，说到底，就是你给它若干个字符串，然后它为你提供一个全文搜索服务，告诉你你要搜索的关键词出现在哪里。
ElasticSearch（简称ES）是什么？按照 ElasticSearch官网 的定义，Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
后者的形式提供了更多的兼容性（比如短语搜索），但是需要更多的时间和空间来创建。
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。
倒排索引之所以能够提高搜索效率，关键在于其独特的构建方式和数据结构设计。下面，我将对倒排索引的工作原理进行深层解读，并阐述其如何显著提高搜索效率。
集群是有一群配置相同cluster.name的节点组成。它们通过广播通信，所以要放在一个网段的内网。
数字化时代，搜索引擎已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，为我们提供了一个迅速而便捷的途径。 搜索引擎利用复杂的算法来实现高效的搜索，其中一个关键的技术却是倒排索引。 这个看似普通的数据结构却是搜索引擎背后的核心，负责快速、有效地定位相关信息。
首先，要明确的是，Elasticsearch本质上只使用倒排索引来实现高效的搜索和查询功能。正向索引虽然在某些数据库和搜索系统中被提及，但在Elasticsearch的上下文中并不是一个核心概念。下面我详细解释倒排索引，并简要提及正向索引以提供对比。
在关系数据库系统里，索引是检索数据最有效率的方式,。但对于搜索引起，他它并不能满足其特殊要求：
倒排索引是全文搜索引擎的核心数据结构，其主要作用是从文档中提取关键词，并建立关键词到文档的映射关系。这种结构与传统的正排索引（即文档到关键词的映射）相反，因此称为倒排索引。 在倒排索引中，每个关键词都关联着包含该关键词的文档列表，这使得搜索操作能够迅速定位包含特定关键词的文档，从而大幅提高查询效率。
聚合分析的内部原理是什么？当我们使用比如aggs，term，avg 、max等执行一个聚合操作的时候，内部原理是怎样的呢？用了什么样的数据结构去执行聚合？是不是用的倒排索引？
Elasticsearch选择使用倒排索引而不是正排索引，主要是基于倒排索引在处理全文搜索和大规模数据集时的优势。下面将详细解释为什么Elasticsearch更倾向于使用倒排索引，并提供一些简化的代码片段来说明这两种索引结构的基本差异。
在处理非结构化数据时，倒排索引具有显著的优势。非结构化数据，如文本文件、社交媒体帖子、电子邮件等，通常包含大量的文本信息，难以直接进行高效查询。倒排索引通过为文本数据中的每个词条建立索引，提供了一种快速、准确的查询机制。下面将详细描述倒排索引在处理非结构化数据时的优势，并提供Elasticsearch（ES）的源码片段来进一步说明。
本文转载自 https://www.cnblogs.com/zlslch/p/6440114.html
倒排索引是一种数据库的索引形式，存储了 “内容 -> 文档” 映射关系，目的是快速的进行全文搜索。
倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排 索引文件，简称 倒排文件(inverted file)。
倒排索引从逻辑结构和基本思路上来讲非常简单。下面我们通过具体实例来进行说明，使得读者能够对倒排索引有一个宏观而直接的感受。假设文档集合包含五个文档，每个文档内容如图1所示，在图中最左端一栏是每个文档对应的文档编号。我们的任务就是对这个文档集合建立倒排索引。
在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一系列关键词的集合（实际上在搜索引擎索引库中，关键词也已经转换为关键词ID）。例如“文档1”经过分词，提取了20个关键词，每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置。
在以前的博客基于指纹音乐检索于，我们介绍的基本流程，现并未做过多介绍。本博客将详细叙述检索的详细原理和实现。
倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件(inverted file)。
每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。
搜索引擎由众多模块组成，包括数据采集模块、文本分析模块、索引存储模块、搜索模块，那么接下来我们依次分析每个模块的作用
第1章 搜索引擎是如何工作的 搜索引擎的基础是应用于信息检索、数据库等领域的信息技术。 1-1 理解搜索引擎的构成 1-2 实现了快速全文搜索的索引结构 利用全扫描进行全文搜索 grep就是从头到尾扫
单词-文档矩阵是表达两者之间所具有的一种包含关系的概念模型，图3-1展示了其含义。图3-1的每列代表一个文档，每行代表一个单词，打对勾的位置代表包含关系。
综上所述，Elasticsearch之所以这么快，由于其运用多项高效技术，提升数据存储、查询、处理效率，构筑快捷搜索体验。
倒排索引是一种建立索引的方法。是全文检索系统中常用的数据结构。通过倒排索引，就是根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引通常由两个部分组成：单词词典、文档。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的开源搜索引擎，它广泛应用于全文搜索、日志分析等场景。Elasticsearch 中的索引机制是其高效搜索能力的关键所在，主要包括倒排索引和正排索引。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示，Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基于Lucene。
在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一系列关键词的集合（实际上在搜索引擎索引库中，关键词也已经转换为关键词ID）。例如“文档1”经过分词，提取了20个关键词，每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置
搜索引擎通常检索的场景是：给定几个关键词，找出包含关键词的文档。 怎么快速找到包含某个关键词的文档就成为搜索的关键。这里我们借助单词——文档矩阵模型， 通过这个模型我们可以很方便知道某篇文档包含哪些关键词，某个关键词被哪些文档所包含。 单词-文档矩阵的具体数据结构可以是倒排索引、签名文件、后缀树等。
互联网时代，信息纷繁海量，人们通过搜索引擎直达“心中所想”已是常态。那么搜索引擎到底是如何高效查找目标内容呢？本文主要介绍搜索引擎里一个比较重要的结构——倒排索引。 1 倒排索引简介 倒排索引（英文：Inverted Index），是一种索引方法，常被用于全文检索系统中的一种单词文档映射结构。现代搜索引擎绝大多数的索引都是基于倒排索引来进行构建的，这源于在实际应用当中，用户在使用搜索引擎查找信息时往往只输入信息中的某个属性关键字，如一些用户不记得歌名，会输入歌词来查找歌名；输入某个节目内容片段来查找该
毕业以后在网页搜索组，所以抽空就看看了《这就是搜索引擎--核心技术详解》，书比较白话文，对于我这样的入门小白再合适不过了，还有一本《信息检索导论》比较系统和专业化，感兴趣的可以买来看看。
倒排索引中的词条存储和管理是构建高效搜索系统的关键部分。在Elasticsearch（简称ES）这样的现代搜索引擎中，词条的存储和管理被设计得十分复杂且高效，涉及多个组件和优化策略。下面将详细描述在ES中倒排索引的词条是如何存储和管理的，并提供相关的源码片段来帮助理解。
现在有了 ElasticSearch，就可以直接使用基于 Lucene 的各种检索功能，ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的分布式全文检索框架，在 Lucene 类库的基础上实现，可以避免直接基于 Lucene 开发，这一点和 Java 中 Netty 对 IO/NIO 的封装有些类似。
主楼搜索引擎的主流算法 倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来记录，这种只能怪索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录开确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称之为倒排索引inverted index。带有倒排索引的文件我们称之为倒排索引文件，简称倒排文件inverted file tf-idf概念 倒排索引待解决的问题 1 大小写转换的问题，如python PYTHON应该为一个词 2 题干抽取，looking和look应该处理成一个词 3 分词，若屏
首先，我们需要了解传统的正向索引。在正向索引中，文档是按照它们在磁盘上的顺序进行存储的，每个文档都有一个与之关联的文档ID。如果我们要查找某个词在哪些文档中出现，就需要遍历整个文档集合，这显然是非常低效的。
2019年常见ElasticSearch 面试题解析（上）
面试官：想了解应聘者之前公司接触的ES使用场景、规模，有没有做过比较大规模的索引设计、规划、调优。 解答： 如实结合自己的实践场景回答即可。 比如：ES集群架构13个节点，索引根据通道不同共20+索引，根据日期，每日递增20+，索引：10分片，每日递增1亿+数据， 每个通道每天索引大小控制：150GB之内。
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。
还没开始的同学，建议先读一下系列攻略目录：Springboot2.x整合ElasticSearch7.x实战目录
假设我们的文章的储存结果如上，对于关系型数据库mysql来说，普通的索引结构就是“id->题目->内容”，在我们搜索的时候，如果我们知道id或者题目，那么检索效率是很高效的，因为“id”、“题目”是很方便创建索引的。
Doc Values 是 Elasticsearch 中的一个内部数据结构，用于在字段级别存储排序和聚合所需的数据。与传统的行存储（将文档的每个字段值作为文档的一部分存储）不同，Doc Values 采用列式存储，这意味着它们按字段组织数据，而不是按文档。这种结构优化了读取性能，特别是当执行排序、聚合或脚本计算等操作时。
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
最近知识星球里几个问题都问到了 doc values、store field、fielddata 等的概念。
倒排索引（Inverted Index）也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。通俗地来讲，正向索引是通过key找value，反向索引则是通过value找key。
Elasticsearch（以下称之为ES）是一款基于Lucene的分布式全文搜索引擎，擅长海量数据存储、数据分析以及全文检索查询，它是一款非常优秀的数据存储与数据分析中间件，广泛应用于日志分析以及全文检索等领域，目前很多大厂都基于Elasticsearch开发了自己的存储中间件以及数据分析平台。
SQLite的全文搜索（Full-Text Search，简称FTS）是一种高效的全文搜索技术，基于倒排索引（Inverted Index）实现，用于在大量文本数据中快速找到包含特定词汇的记录。FTS在SQLite中作为一个虚拟表（Virtual Table）模块实现，支持多种版本，如FTS3、FTS4和FTS5。
思考：我们通过搜索引擎搜索一个关键字，搜索引擎怎样查找它抓取到的那些文档中包含这个关键字。
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