核心概念
写入es（此时生成倒排索引），分词器，分词（词项/词典），倒排索引（包含词典和倒排列表），
词项与稳定映射（俗称倒排列表），词项：文档ID：在文档中出现的位置和频率
Elasticsearch（ES）倒排索引原理是其核心的搜索和查询效率基础。倒排索引是一种数据结构，用于快速查找包含特定词项的文档。在 Elasticsearch 中，倒排索引是用来加速搜索的主要方式。
1. 倒排索引基本概念
倒排索引的基本思想是：对于每个词项（term），记录它在哪些文档中出现过，并且记录它在这些文档中的位置。倒排索引通常由两个主要部分组成：
- 词典（Dictionary）：包含所有出现过的词项（term）。
- 倒排列表（Posting list）：每个词项对应的文档ID列表，表示哪些文档包含该词项。它通常还包含该词项在文档中的位置或频率等信息。
2. 倒排索引构建过程
构建倒排索引的过程一般包括以下几个步骤：
文档解析： Elasticsearch 将文档分词。文档中的每个字段（如标题、正文）都会经过分析器（Analyzer）分词，得到一系列的词项（term）。比如，“The quick brown fox” 会被分词成：["the", "quick", "brown", "fox"]。
词项标准化： Elasticsearch 在分词时，会对每个词项进行标准化处理，例如转换为小写、去除停用词（如“the”、“a”等）、词干提取（如将“running”转为“run”）等。
生成倒排索引：
- 对于每个词项，Elasticsearch 会记录包含该词项的文档ID，称为倒排列表（posting list）。
- 如果一个文档包含多个相同的词项，Elasticsearch 还会记录该词项在文档中的频率和位置，帮助后续查询优化。
例如，对于文档集合：
json
[ { "id": 1, "content": "quick brown fox" }, { "id": 2, "content": "lazy dog" }, { "id": 3, "content": "quick fox jumps" } ]分词后的内容为：
- 文档 1: ["quick", "brown", "fox"]
- 文档 2: ["lazy", "dog"]
- 文档 3: ["quick", "fox", "jumps"]
倒排索引的结果是：
- quick → 文档 ID: [1, 3]
- brown → 文档 ID: [1]
- fox → 文档 ID: [1, 3]
- lazy → 文档 ID: [2]
- dog → 文档 ID: [2]
- jumps → 文档 ID: [3]
3. 倒排索引的结构
倒排索引包含两个主要部分：
- 词典（Dictionary）：存储所有独特的词项。
- 倒排列表（Posting List）：存储每个词项的文档ID（以及其他信息，如位置、频率等）。
具体来说，倒排索引结构通常包括：
- 词项（term）：是搜索的基本单位，例如“quick”。
- 文档ID（doc ID）：该词项出现的文档的唯一标识。
- 词项的频率（term frequency, TF）：该词项在文档中出现的次数。
- 词项的位置（term position）：该词项在文档中的位置（如偏移量）。
4. 倒排索引的查询过程
倒排索引的查询过程通常如下：
- 查询解析：用户发起的查询会被解析成一系列的词项。例如，查询
quick fox会被解析为包含quick和fox的查询。 - 查找倒排索引：查询系统会根据每个词项在倒排索引中的位置，快速找到包含该词项的文档ID。
- 合并结果：系统将所有词项的倒排列表合并，得到包含所有词项的文档集合（交集查询）。如果是布尔查询（OR、AND），则会进行不同的集合操作。
- 评分和排序：最后，Elasticsearch 会根据相关性算法（如 TF-IDF 或 BM25）对这些文档进行排序，返回最相关的文档。
5. 倒排索引的优缺点
优点：
- 查询速度快：倒排索引可以在O(log N)时间内快速找到包含某个词项的所有文档。相比于线性扫描文档，倒排索引的查询速度要快得多。
- 适用于文本搜索：倒排索引非常适合于全文搜索，尤其是文本中的词项查询。
缺点：
- 索引空间开销大：对于大规模数据，倒排索引会占用较大的存储空间，因为需要为每个词项保存大量的信息。
- 索引更新慢：倒排索引的更新比较复杂，尤其是在数据频繁更新的情况下，可能需要重新构建索引。
6. 优化与改进
Elasticsearch 在倒排索引的基础上做了很多优化，例如：
- Doc values：为每个文档的字段值建立一种高效的存储结构，支持快速排序和聚合。
- 反向文档频率（IDF）：通过统计词项在文档中的出现频率，优化搜索相关性。
- 分片和副本：为了支持高可用性和横向扩展，Elasticsearch 会将倒排索引分片，每个分片可以有多个副本。
总结
倒排索引是 Elasticsearch 中非常重要的一个概念，它通过记录每个词项对应的文档ID和相关信息，极大提高了文本搜索的效率。通过倒排索引，Elasticsearch 能够快速定位到包含特定词项的文档，并进行高效的查询和排序操作。
倒排索引什么时候进行的，数据写入esb时吗
在 Elasticsearch 中，倒排索引的构建通常是在数据 写入 Elasticsearch 时进行的，而不是在查询时进行的。具体来说，倒排索引的创建过程通常发生在以下几个阶段：
1. 数据写入时（索引过程）
当你将数据（文档）写入到 Elasticsearch 时，Elasticsearch 会对这些文档进行分析和索引。这个过程包括以下几个步骤：
- 文档接收：Elasticsearch 会接收并存储你提交的文档。文档通常以 JSON 格式提交到特定的索引和类型中。
- 分词和分析：每个字段会经过一个或多个分析器（Analyzer）进行分词，生成一系列的词项（tokens）。分析器会执行包括分词、词干化、去除停用词等操作。
- 生成倒排索引：在分词的基础上，Elasticsearch 会为每个词项生成倒排索引。这意味着 Elasticsearch 会记录哪些文档包含该词项，并建立词项到文档的映射（即倒排列表）。这个过程发生在数据写入时，而不是查询时。
2. 倒排索引的细节
- 字段映射（Mapping）：在创建索引时，你通常会定义一个映射（mapping），指定哪些字段需要建立倒排索引（如文本字段）。某些字段（如数字、日期类型）可能不需要倒排索引，而是直接存储在字段数据结构中。
- 实时索引：Elasticsearch 会将数据实时索引，这意味着数据写入之后，倒排索引会立即更新，以便后续的搜索请求可以使用最新的数据。虽然 Elasticsearch 使用了分布式的设计，但每个文档都在局部节点进行索引和写入。
3. 索引更新
- 新文档：对于新文档，Elasticsearch 会直接为其创建新的倒排索引并添加到现有的倒排索引结构中。
- 更新文档：当文档被更新时，Elasticsearch 会删除旧文档的倒排索引并为更新后的文档重新生成倒排索引。需要注意的是，Elasticsearch 并不会直接修改原有的索引，而是通过删除并重新创建索引来更新倒排索引。
4. 数据写入到 ES 集群时的工作流
当数据写入到 Elasticsearch 时，一般的工作流程是：
- 客户端发送请求：客户端（如应用程序、Logstash 等）发送一个 HTTP 请求，包含要写入的文档。
- 分片选择：Elasticsearch 根据索引的分片策略决定将数据写入哪个分片。
- 文档分析和分词：文档的字段会使用定义的分析器进行分词，生成一个或多个词项（tokens）。
- 创建倒排索引：生成倒排索引并将文档ID及词项的映射存储到倒排索引中。
- 写入存储：倒排索引被写入到 Elasticsearch 的内部存储中，并对用户提供查询服务。
5. 总结
倒排索引的构建是在数据写入到 Elasticsearch 时进行的。每当文档被添加、更新或删除时，Elasticsearch 会根据文档的内容构建或更新相应的倒排索引。这使得 Elasticsearch 能够快速响应基于词项的查询，而不是在查询时才进行倒排索引的生成。
在实际使用中，Elasticsearch 会通过实时索引的方式在写入时完成倒排索引的生成，这样可以确保查询时总是能够基于最新的索引来执行。