文章目录
- 什么是Elasticsearch的正向索引和倒排索引？
- 1.倒排索引（Inverted Index）
- 2.正向索引（Forward Index）
- 3.小结
什么是Elasticsearch的正向索引和倒排索引？
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。
1.倒排索引（Inverted Index）
倒排索引是Elasticsearch中用于实现全文搜索的核心数据结构。它基于单词（term）建立索引，而不是基于文档。这意味着，对于文档中的每个单词，倒排索引都会记录哪些文档包含该单词以及该单词在文档中的位置信息（通常是词频和位置）。
倒排索引的结构：
- 词典（Term Dictionary）：包含所有单词的列表，每个单词指向一个或多个倒排列表。
- 倒排列表（Posting List）：对于每个单词，包含一个列表，其中记录了包含该单词的文档ID和该单词在文档中的位置信息。
示例：
假设有以下两个文档：
文档1: "Elasticsearch is a powerful search engine."
文档2: "Elasticsearch allows you to store, search, and analyze data efficiently."
对应的倒排索引可能如下：
词典：
- Elasticsearch
- is
- a
- powerful
- search
- engine
- allows
- you
- to
- store
- analyze
- data
- efficiently
倒排列表：
- Elasticsearch: [文档1的ID, 位置1; 文档2的ID, 位置1]
- is: [文档1的ID, 位置2]
- a: [文档1的ID, 位置3]
- … (其他单词的倒排列表)
- efficiently: [文档2的ID, 位置11]
2.正向索引（Forward Index）
正向索引是基于文档建立的，它记录文档中每个单词的位置信息。在正向索引中，通过文档ID可以迅速找到文档中的所有单词及其位置。
正向索引的示例：
- 文档1: [“Elasticsearch”, 位置1; “is”, 位置2; “a”, 位置3; …]
- 文档2: [“Elasticsearch”, 位置1; “allows”, 位置2; “you”, 位置3; …]
注意：在Elasticsearch的实际实现中，并不直接使用正向索引进行搜索。正向索引主要用于辅助倒排索引，例如用于支持高亮显示、短语搜索等功能。
Elasticsearch中的正向索引和倒排索引是两种截然不同的索引方式，它们在数据存储和检索方式上有着根本的区别。下面我】将详细解释它们之间的区别，并提供相关的代码片段。
3.小结
正向索引和倒排索引各有其优缺点。正向索引结构简单，但检索效率较低；而倒排索引检索效率高，但结构相对复杂。在实际应用中，倒排索引被广泛用于支持高效的全文搜索和复杂查询操作。然而，在某些特定场景下，如需要快速访问单个文档时，正向索引可能更为适用。
