Elasticsearch底层的倒排索引技术是什么？

倒排索引

倒排索引 的概念是基于MySQL这样的 正向索引 而言的。

技术应用在Elasticsearch，得益于倒排索引，用来实现高性能的搜索功能

正向索引

例如有一张名为 tb_goods 的表：

id	title	price
1	小米手机	3499
2	华为手机	4999
3	华为小米充电器	49
4	小米手环	49
...	...	...

其中的 id 字段已经创建了索引，由于索引底层采用了B+树结构，因此我们根据id搜索的速度会非常快。但是其他字段例如 title ，只在叶子节点上存在。

因此要根据 title 搜索的时候只能遍历树中的每一个叶子节点，判断title数据是否符合要求。

比如用户的SQL语句为：

select * from tb_goods where title like '%手机%';

那搜索的大概流程如图：

说明：

• 1）检查到搜索条件为 like '%手机%' ，需要找到 title 中包含 手机 的数据
• 2）逐条遍历每行数据（每个叶子节点），比如第1次拿到 id 为1的数据
• 3）判断数据中的 title 字段值是否符合条件
• 4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃
• 5）回到步骤1

综上，根据id精确匹配时，可以走索引，查询效率较高。而当搜索条件为模糊匹配时，由于索引无法生效，导致从索引查询退化为全表扫描，效率很差。

因此，正向索引适合于根据索引字段的精确搜索，不适合基于部分词条的模糊匹配。

而倒排索引恰好解决的就是根据部分词条模糊匹配的问题。

倒排索引

倒排索引中有两个概念

• 文档（ Document ）：每一条数据就是一个文档。

例如一个网页、一个商品信息

• 词条（ Term ）：文档按照语义分成的词语

例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

倒排索引创建流程

创建倒排索引 是对正向索引的一种特殊处理和应用，流程如下

1. 先把文档进行分词，形成词条与文档的ID对应关系，为词条建立索引，而且具备唯一性
2. 对搜索内容进行分词，把分词后的关键字列表，更具关键字去词条中匹配，再找到对应的文档ID
3. 让后根据文档ID列表，找到对应的文档信息

此时形成的这张以词条为索引的表，就是倒排索引表，两者对比如下：

正向索引

id（索引）	title	price
1	小米手机	3499
2	华为手机	4999
3	华为小米充电器	49
4	小米手环	49
...	...	...

倒排索引

词条（索引）	文档id
小米	1，3，4
手机	1，2
华为	2，3
充电器	3
手环	4

倒排索引的搜索流程

倒排索引的 搜索流程 如下（以搜索"华为手机"为例）

流程描述：

1）用户输入条件 "华为手机" 进行搜索。

2）对用户输入条件 分词 ，得到词条： 华为 、 手机 。

3）拿着词条在倒排索引中查找（ 由于词条有索引，查询效率很高 ），即可得到包含词条的文档id： 1、2、3 。

4）拿着文档 id 到正向索引中查找具体文档即可（由于 id 也有索引，查询效率也很高）。

虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。

正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

• 正向索引 是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是 根据文档找词条的过程 。
• 而 倒排索引 则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是 根据词条找文档的过程 。

正向和倒排优缺点

正向索引 ：

• 优点：
  • 可以给多个字段创建索引
  • 根据索引字段搜索、排序速度非常快
• 缺点：
  • 根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。

倒排索引 ：

• 优点：
  • 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
• 缺点：
  • 只能给词条创建索引，而不是字段
  • 无法根据字段做排序