【Elasticsearch专栏 03】深入探索：Elasticsearch的倒排索引是如何提高搜索效率的？

倒排索引是如何提高搜索效率的？

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。

分词与索引构建

首先，搜索引擎会对文档内容进行分词处理，将文本拆分成独立的单词或词组。然后，为每个单词或词组创建一个倒排列表，该列表记录了包含该单词或词组的所有文档的ID和该单词在文档中的位置信息（如偏移量、词频等）。
索引存储与优化

接下来，搜索引擎会将这些倒排列表存储在磁盘上，并进行一系列的优化操作，如压缩、合并等，以减少存储空间和提高查询效率。这些优化操作使得倒排索引在保持高效查询性能的同时，也具有良好的可扩展性和稳定性。
查询处理

当用户发起搜索请求时，搜索引擎会对查询语句进行分词处理，并生成一个查询词列表。然后，根据这个查询词列表在倒排索引中查找对应的倒排列表，并将这些倒排列表进行交集运算，以找到同时包含所有查询词的文档。最后，根据一定的排序算法对结果进行排序，并返回给用户。

减少扫描范围

正排索引需要扫描整个文档集来确定是否包含查询关键词，而倒排索引则可以直接定位到与查询关键词相关的文档，从而大大减少了扫描范围，提高了搜索效率。
快速查找与匹配

倒排索引使用高效的数据结构（如B-Tree、哈希表等）来存储和查询倒排列表，使得关键词的查找和匹配操作变得非常快速。这种快速查找与匹配的能力是倒排索引提高搜索效率的关键。
支持复杂查询

倒排索引不仅可以支持简单的关键词匹配查询，还可以方便地支持布尔查询、短语查询、模糊查询等复杂查询操作。这些复杂查询操作在正排索引中难以实现或效率较低，而在倒排索引中则可以轻松实现并保持较高的效率。
优化搜索结果

通过对倒排索引中的关键词进行权重设置、停用词过滤等操作，搜索引擎可以优化搜索结果，提高搜索的准确性和用户满意度。这些优化操作在正排索引中难以实现或效果有限，而在倒排索引中则可以发挥出更大的作用。
分布式处理与负载均衡

在大规模搜索引擎中，倒排索引可以很容易地进行分布式处理和负载均衡。通过将倒排索引分片并存储在多个节点上，可以实现高效的并行处理和负载均衡，进一步提高搜索效率。