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前言

上一章，简单介绍了 ES 的节点类型。
本章，我们要介绍 ES 中非常重要的一个概念：倒排索引。
ES 的全文索引就是基于倒排索引实现的。
本章内容建议重点学习，因为面试也常问。

为什么叫倒排索引

倒排索引指的是将每一个关键字映射到它出现的文档中。如下图所示

因为结构是倒着的，因此被称为倒排索引。

数据结构

倒排索引分为 2 部分：一部分叫 term directory(term 词典)，一部分叫 posting list(倒排列表)。如下图所示

• term directory
  term 字典，存放着每个单词到对应倒排列表的映射关系

• posting list
  Docs 是一个数组。其中 1:2:[2,6] 意思如下

  • 1：文档ID
  • 2：词频(term frequency)
  • [2,6]：出现在文档中的第 2，6 个 term。

如何生成

这里涉及到我们之前讲过的分词器。工作流程如下图所示

大体就包含2部分，根据分词器将文本分词，然后根据分词生成倒排索引。

如何查询

例如我们查询：To do right。
则该文本会先被分词为：to, do, right
对应的结果如下图所示：

TF、IDF

默认情况下，ES 会根据文档与搜索词的相关性得分对结果降序返回。相关性得分与以下 2 个概念有关(稍做了解，后续会出文章做更深入的介绍)

• Term Frequency(TF)：term 在文档中出现的频率，得分正相关。出现频率越高，得分越高
• Inverted Document Frequency(IDF)：term 在 所有文档 中出现的频率，得分负相关。出现频率越高，得分越低。

参考文档

Indexing: Inverted Index