这里我们就引出了一个概念，也是我们今天的要剖析的重点 - 倒排索引。也是 ES 的核心知识点。
如果你了解 ES 应该知道，ES 可以说是对 Lucene 的一个封装，里面关于倒排索引的实现就是通过 lucene 这个 jar 包提供的 API 实现的，所以下面讲的关于倒排索引的内容实际上都是 lucene 里面的内容。
三、倒排索引
首先我们还不能忘了我们之前提的搜索需求，先看下建立倒排索引之后，我们上述的查询需求会变成什么样子，
这样我们一输入“前”，借助倒排索引就可以直接定位到符合查询条件的古诗。
当然这只是一个很大白话的形式来描述倒排索引的简要工作原理。在 ES 中，这个[倒排索引是具体是个什么样的](()
1. 几个概念
在进入下文之前，先描述几个前置概念。
term
关键词这个东西是我自己的讲法，在 ES 中，关键词被称为 term。
postings list
还是用上面的例子，{静夜思, 望庐山瀑布}是 “前” 这个 term 所对应列表。在 ES 中，这些被描述为所有包含特定 term 文档的 id 的集合。由于整型数字 integer 可以被高效压缩的特质，integer 是最适合放在 postings list 作为文档的唯一标识的，ES 会对这些存入的文档进行处理，转化成一个唯一的整型 id。
再说下这个 id 的范围，在存储数据的时候，在每一个 shard 里面，ES 会将数据存入不同的 segment，这是一个比 shard 更小的分片单位，这些 segment 会定期合并。在每一个 segment 里面都会保存最多 2^31 个文档，每个文档被分配一个唯一的 id，从0到(2^31)-1。
相关的名词都是 ES 官方文档给的描述，后面参考材料中都可以找到出处。
2. 索引内部结构
上面所描述的倒排索引，仅仅是一个很粗糙的模型。真的要在实际生产中使用，当然还差的很远。
在实际生产场景中，比如 ES 最常用的日志分析，日志内容进行分词之后，可以得到多少的 term？文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-404667.html
那么如何快速的在海量 term 中查询到对应的 term 呢？遍历一遍显然文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-404667.html
到了这里，关于Elasticsearch 如何做到快速检索 - 倒排索引的秘密的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
