倒排索引

倒排索引（Inverted Index）是一种高效的数据结构，主要用于全文搜索。它的核心思想是 建立从词（Term）到文档（Document）的映射关系，从而加速查询过程。

在传统的正向索引中，文档会被存储为 文档ID → 词列表 的形式，例如：

1: 华为手机
2: 小米手机
3: 苹果电脑

如果要查找包含“手机”的所有信息，必须遍历所有文档并检查其中是否包含该词，效率较低，而且，如果title没有添加索引其效率更低。

倒序索引（Reverse Index）是一种特殊的索引结构，通常用于优化某些特定的查询操作。它的核心思想是将数据的顺序反转存储，从而在某些场景下提高查询效率。倒序索引广泛应用于数据库、搜索引擎、字符串处理等领域。

文档（Document）：文档是搜索引擎或数据库中的基本存储单元，它通常是一个结构化的数据对象。
1. 一个网页（搜索引擎）;
2. 一篇文章（文档检索）;
3. 一条日志记录（日志分析）;
4. 一条数据库记录（数据库搜索）。

在 Elasticsearch 中，文档通常以JSON 格式存储，例如

{
  "id": 1,
  "title": "今天天气很好",
  "content": "今天阳光明媚，适合出去散步"
}

每个文档都有一个唯一的 文档 ID，用于在倒排索引中建立映射关系。

词条（Term）：词条是索引中的最小单位，通常指的是经过分词处理后的关键词。例如，在搜索引擎中，用户查询“天气很好”，分词后可能得到两个词条：“天气”和“很好”。

倒排索引的核心作用是建立词条 → 文档的映射。

原始文档：

文档1：今天 天气 很好 适合 散步
文档2：今天 适合 读书
文档3：天气 炎热 适合 游泳

倒排索引（简化表示）：

今天    → [文档1, 文档2]
天气    → [文档1, 文档3]
适合    → [文档1, 文档2, 文档3]
很好    → [文档1]
散步    → [文档1]
读书    → [文档2]
炎热    → [文档3]
游泳    → [文档3]

这样，当搜索“适合”时，只需查找索引表，即可快速找到相关文档，避免逐一扫描所有文档，提高查询效率。