倒排索引（Inverted Index）是搜索引擎和数据库管理系统中常用的一种数据结构，用于快速检索文档集合中的文档。在全文搜索场景中，倒排索引是一种非常高效的手段，因为它能够快速定位到包含特定关键词的所有文档。
1、基本概念
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正向索引：在传统的文档存储中，文档是按其ID或创建时间等属性组织的。如果通过这种方式来查找包含特定关键词的所有文档，则效率较低。
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倒排索引：与正向索引相反，倒排索引是以"词到文档"的方式存储数据，即对于每个出现在文档中的词，记录下包含该词的所有文档的列表。这使得查询某个词出现在哪些文档中变得非常高效。
2、倒排索引的组成
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词典（Dictionary）：包含了所有唯一词汇的列表。
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倒排列表（Posting List）：对于词典中的每个词条，倒排列表记录了包含该词条的所有文档的ID（Document ID），以及在这些文档中的位置信息。
例如，我们有以下文档：
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Doc1: "I love programming"
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Doc2: "Programming is fun"
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Doc3: "I love to program"
那么，基于这三个文档构建的倒排索引可能如下所示：
| 词条 | 倒排列表 |
|---|---|
| I | [Doc1, Doc3] |
| love | [Doc1, Doc3] |
| programming | [Doc1, Doc2] |
| is | [Doc2] |
| fun | [Doc2] |
| to | [Doc3] |
| program | [Doc3] |
3、工作原理
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构建索引（分词）：首先分析文档集合，提取出每个文档中的所有单词，并为这些单词建立索引。每个单词都对应一个文档列表（称为倒排列表），列表中包含该单词在各个文档中的位置信息。
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存储：将构建好的倒排索引存储起来，通常会进行优化以减少存储空间并加快检索速度，比如使用压缩技术或者分级存储策略。
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查询处理：当用户输入查询词时，系统会在倒排索引中查找对应的文档列表，并根据一定的排序规则返回结果给用户。排序规则可能包括相关性评分、文档排名等因素。
4、应用场景
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搜索引擎：Google、Bing等搜索引擎使用倒排索引来加速对网页内容的搜索。
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数据库：某些数据库管理系统也会使用类似的概念来提高查询性能。
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自然语言处理：在文本挖掘、信息检索等领域也有广泛应用。
5、在Elasticsearch中的应用
在Elasticsearch中，倒排索引的概念被广泛应用于全文搜索功能。Elasticsearch内部自动为文本字段构建倒排索引，以便于高效地处理搜索请求。
5.1 Elasticsearch中的倒排索引特点
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分词器 （Analyzer）：Elasticsearch允许用户配置不同的分析器来对文本进行分词和标准化处理，从而影响倒排索引的构建。ik_max_word 分词器: 最细粒度拆分，ik_smart分词器: 粗粒度的拆分
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动态映射：Elasticsearch可以根据索引的数据动态地生成映射，确定哪些字段应该被索引。
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索引优化：Elasticsearch会定期合并小文件，减少磁盘碎片，提高搜索性能。
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搜索增强：Elasticsearch支持多种搜索方式，比如前缀搜索、模糊搜索等，这些都是基于倒排索引来实现的。
5.2 创建倒排索引的例子
在Elasticsearch中，可以通过定义字段的analyzer属性来指定如何对文本进行分析，从而决定倒排索引的具体构建方式。例如，使用ik_max_word分析器来进行中文分词：
PUT /shop
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"type": "ik_max_word"
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "my_analyzer"
},
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "my_analyzer"
},
"price": {
"type": "float"
},
"stock": {
"type": "integer"
}
}
}
}
5.3 验证
首先，确保你的映射已经被正确设置，并且索引已经被创建。可以通过以下命令来查看索引的映射：
确保文档已经被正确插入到了索引中，通过之前的批量插入命令来插入文档，或者单独插入文档来验证：
现在，可以尝试搜索文档来验证倒排索引是否正常工作。例如，可以搜索包含"小米手机"的文档：
检查倒排索引的状态，可以使用_stats API来获取索引的状态信息，包括倒排索引的大小和其他统计信息：
