Elasticsearch是建立在全文搜索引擎库Lucene基础上的搜索引擎，它隐藏了Lucene的复杂性，取而代之的提供了一套简单一致的RESTful API。Elasticsearch的倒排索引，其实就是Lucene的倒排索引。
为什么叫倒排索引
在没有搜索引擎时，我们在搜索框输入文本，这时我们的行为是document->to->words
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 |
| ... | ... | ... |
我们希望能够输入一个单词，找到含有这个单词，或者和这个单词有关系的文章：word->to->documents
| 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 |
倒排索引就好比书签：
倒排索引的内部结构
Lucene的倒排索引增加了最左边的一层字典树，它不存储所有的单词，只存储单词前缀，通过字典树找到单词所在的块，也就是单词的大概位置，再再块里二分查找，找到对应的单词，再找到单词对应的文档列表。
Lucene的操作都在内存中，内存寸土寸金，能省则省，所以Lucene还用了FST(Finite State Transducers)对它进一步压缩。最右边的Postig List只是存一个文档ID数组，但是再设计时，遇到的问题可不少。
FST
原生的Posting List有两个痛点：
- 如何压缩以节省磁盘空间
- 如何快速求交并集
压缩
假设我们有这样一个数组：
73, 300, 302, 332, 343 372
Lucene里，数据是按Segment存储的，每个Segment最多存65536个文档ID，所以文档ID的范围，从0到2^16-1，所以每个元素都会占用2bytes，对应上面的数组，就是6*2 = 12bytes。
第一步：Delta-encode--增量编码
我们只记录元素与元素之间的增量，于是数组变成了：
73,227,2,30,11,29
第二步：Split into blocks--分割成快
Lucene里每个块是256个文档ID，这样可以保证每个块，增量编码后，每个元素都不会超过256(1byte).
为了方便演示，我们假设每个块是3个文档ID：
73,227,2\],\[30,11,29
第三步：Bit packing--按序分配空间
对于第一个块,73,227,2,最大元素是227，需要8bits，那么我就给这个块的每个元素，都分配8bits的空间。
但是对于第二个块，30,11,29，最大元素才30，只需要5bits，那我就给你每个元素只分配5bits的空间，足矣。
以上三个步骤，共同组成一项编码技术，Frame Of Reference(FOR):
Roaring bitmaps
Posting List的第二个痛点：如何快速求交并集。
在Lucene中查询，通常不只有一个查询条件，比如我们想搜索：
- 含有"生存"相关词语的文档
- 文档发布事件在最近一个月
- 文档发布者是平台的特约作者
这样就需要根据三个字段，去三颗倒排索引里去查，我们首先要把数据进行反向处理，即解压，才能还原成原始的文档ID，然后把这三个文档ID数组在内存中做一个交集。
把这个问题简化成一道算法题：
假设有下面三个数组：
64, 300, 303, 343
73, 300, 302, 303, 343, 372
303, 311, 333, 343
求它们的交集。
方式一：Integer数组
直接使用原始的文档ID，将数组逐个遍历一遍，遍历完就知道交集是什么了。
其实对于有序的数组，用跳表可以更加高效。假设有100M个文档ID，每个文档ID占2bytes，那已经是200MB，而这些数据是要放到内存中进行处理的，把这么大量的数据，从磁盘解压后丢到内存，内存肯定撑不住。
方式二：Bitmap
假设有这样一个数组：
3,6,7,10
那么我们可以这样来表示：
0,0,1,0,0,1,1,0,0,1
我们用0表示角标对应的数字不存在，用1表示存在。
两个好处：
- 节省空间：既然我们只需要0和1，那每个文档ID就只需要1bit，还是假设有100M个文档，那只需要100M bits = 100M * 1/8bits = 12.5MB，比之前用Integer数组的200MB，优秀太多了。
- 运算更快：0 和 1，天然就适合进行位运算，求交集，「与」一下，求并集，「或」一下，一切都回归到计算机的起点
方式三：Roaring Bitmaps
bitmap有个 硬伤，就是不管你有多少个文档，你占用的空间都是一样的，之前说过，Lucene Posting List的每个Segement最多放65536个文档ID，举一个极端的例子，有一个数组，里面只有两个文档ID：
0, 65535
用Bitmap，要怎么表示？
1,0, 0, 0,......(超级多个0),......,0,0,1
你需要65536个bit，也就是65536/8=8192bytes，而用Integer数组，你只需要2*2bytes=4bytes。
可见在文档数量不多的时候，使用Integer数组更加节省内存。
我们来算一下临界值，很简单，无论文档数量多少，bitmap都需要8192bytes，而Integer数组和文档数量成线性关系，每个文档ID占2bytes，所以：
8192 / 2 = 4096
当文档数量少于4096时，用Integer数组，否则用bitmap
总结
很多业务上、技术上要解决的问题，最后都可以抽象为一道算法题，复杂问题简单化。