Elasticsearch学习笔记——倒排索引
索引的本质
索引的本质，其实是描述了一个事物到另一个事物之间的关联关系，我们可以通过这种关联关系，即索引，方便快速的从一个事物找到另一个事物。正常来讲，我们通常是以一个事物具备哪些特征来描述一个事物的，比如：博主是一个帅气、阳光、乐观、向上的人。也就是说，我们从博主出发，能找到帅气、阳光、乐观、向上等四个关键词，这其实就是一个正序索引。如下：博主——帅气博主——阳光博主——乐观博主——向上那么什么倒排索引呢？就是把正序索引反过来。帅气——博主阳光——博主乐观——博主向上——博主
ES中的倒排索引
先回忆几个基本概念。文档：通常情况下，我们会把一个具体的目标进行一定的整理，然后以JSON的形式交给ES。比如商品，通常我们会把商品名称，描述，价格，库存等一系列内容整理好，交给ES。那么，对于ES来说，这个具体的目标就是文档，JSON是ES喜欢的文档表现形式。文档ID：为了便于对文档进行标识，ES会将接收到的文档进行编号，这个编号可以由ES自动生成，也可以由客户端指定。单词：文档交给ES后，ES会根据设定的规则，对文档进行分析和拆分，文档将会被拆分成一个个单词。换句话说，对于ES来说，分析后的文档就是由单词组成的。单词ID：和文档一样，ES也会对单词进行标识，标识的方式同样也是对单词进行编号。有了以上几个概念，我们再来解释倒排索引。倒排索引，描述了从单词到文档的关联关系。利用倒排索引，可以快速的通过单词找到和该单词关联的文档列表。倒排索引由两部分组成，一个是单词词典，一个是倒排列表。一个文档由许多的单词组成，我们交给ES的文档的越多，分析拆分后得到的单词就越多，这些单词被整理组织成一个集合，集合中的每个元素记录了单词本身的一些相关信息以及一个指定倒排列表的指针。通过单词，我们会在倒排列表中找到一个倒排项，该倒排项中，记录了出现过该单词的所有文档ID，以及单词在文档中的位置信息。也就是说，倒排列表，是倒排项的集合。倒排列表会以文件的形式，具体的存储在磁盘中的某个位置，这个文件，称之为倒排文件。
单词词典的数据结构
当我们通过ES来查询某个关键字时，ES会先从单词词典中找到这个关键字对应的元素，然后，从元素中的指针定位到倒排列表中的某个倒排项，就能从倒排项中，快速知道，所有包含该关键字的文档列表。所以，单词词典采用什么样的数据结构来存储，是关系到查询速度的重要因素之一。一般来说，单词词典通常的数据结构有两种，一种是哈希+链表，另一种是树。
哈希+链表
哈希+链表这种形式，和JAVA中老的HashMap的数组结构形式是一样的。在创建索引时，会根据单词的哈希值，计算出单词所在位置，然后存放到该位置的链表中。
树
树是另外一种ES经常用在单词词典中的数据结构，通常是B或B+树。这种数据结构，和MySQL数据库的索引是同样的，也是一种查询高效的数据结构。关于数据结构更多的内容，可以