倒排索引介绍

Elasticsearch的倒排索引（Inverted Index）是其能够快速执行全文搜索查询的关键技术。为了理解倒排索引的工作原理，我们可以将其与传统的正向索引进行比较。

正向索引（Forward Index）

在正向索引中，索引是以文档为中心构建的。每个文档ID映射到它包含的一系列词汇上。例如，如果我们有两个文档，文档1包含“苹果 香蕉 苹果”，文档2包含“苹果 葡萄”，那么正向索引可能看起来像这样：

• 文档1: 苹果, 香蕉, 苹果
• 文档2: 苹果, 葡萄

这种索引方式便于快速确定一个给定文档包含哪些词汇，但要找出包含特定词汇的所有文档则比较低效。

倒排索引（Inverted Index）

相对地，倒排索引是以词汇为中心构建的。它将每个词汇映射到出现该词汇的所有文档ID上。继续上面的例子，倒排索引会是这样的：

• 苹果: 文档1, 文档2
• 香蕉: 文档1
• 葡萄: 文档2

这种方式使得当我们执行搜索查询以找到包含某个特定词汇的文档时，我们可以非常快速地得到结果，因为我们直接知道哪些文档包含这个词汇。

Elasticsearch中的倒排索引

在Elasticsearch中，倒排索引是用来支持复杂搜索查询的，包括全文搜索、短语搜索、近似匹配等。每个索引都由一个或多个分片（Shards）组成，每个分片都包含自己的倒排索引。

Elasticsearch在构建倒排索引时还会进行一些处理，比如文本分析（Tokenization、Normalization、Filtering等），这使得搜索既灵活又强大。例如，它可以对文本进行分词，将文本转换为基础形式，去除停用词等，从而提高搜索的相关性和性能。

总结

倒排索引是Elasticsearch实现快速、高效搜索的基石。通过将关键词映射到包含它们的文档，Elasticsearch能够在庞大的数据集中迅速定位到相关文档。这种索引机制，结合Elasticsearch强大的文本分析和查询能力，使其成为处理全文搜索需求的理想选择。

es索引文档的过程

Elasticsearch 索引文档的过程是将数据存储到 Elasticsearch 中以便之后进行搜索和分析的关键步骤。这个过程可以大致分为以下几个阶段：

1. 文档准备

在索引一个文档之前，首先需要准备文档数据。在 Elasticsearch 中，文档是可以被索引的基本信息单元，通常以 JSON 格式表示。一个文档包含了多个字段，每个字段存储了数据记录的一部分信息。

2. 发送文档到 Elasticsearch

一旦文档准备好，它将被发送到 Elasticsearch 的一个索引中。在 Elasticsearch 中，索引是具有相似特征文档的集合。你可以通过 REST API、Elasticsearch 客户端库等多种方式发送文档。

3. 文档处理

接收到文档后，Elasticsearch 会对其进行处理，这包括以下几个关键步骤：

• 分析（Analysis）: 文档中的文本字段会经过分析过程，该过程通常涉及分词（将文本拆分为独立的词汇或令牌）和标准化（将词汇转换为标准格式，如小写）。这个过程由分析器（Analyzer）执行，它可以是 Elasticsearch 自带的分析器或者自定义的分析器。

• 索引构建（Indexing）: 经过分析处理后，文档的每个字段会被加入到倒排索引中。倒排索引是一个映射，它将词汇映射到包含该词汇的文档列表。这使得 Elasticsearch 能够快速执行搜索查询。

4. 分配和复制

Elasticsearch 的索引可以分为多个分片（Shards），每个分片是索引的一个子集。当文档被索引时，它会被分配到一个或多个特定的分片上。此外，为了提高容错能力，每个分片可以有一个或多个副本（Replicas）。文档的索引过程考虑到了这种分片和复制机制，以确保数据的可用性和冗余。

5. 确认和返回结果

一旦文档被成功索引，Elasticsearch 会将确认信息返回给客户端。这个确认表明文档已经被存储且可被搜索。

总结

Elasticsearch 索引文档的过程涉及文档的准备、发送、处理（包括分析和索引构建）、分配和复制，最后确认索引成功。这个过程充分利用了 Elasticsearch 的分布式架构和倒排索引机制，确保了高效的数据存储和快速的搜索能力。通过灵活的分析和索引策略，Elasticsearch 能够支持复杂的文本搜索和数据分析需求。