elasticsearch 倒排索引原理详解

什么是es

elasticsearch 是面向文档型的nosql数据库，一条数据就是一个文档；因为es的出现就是为了搜索而生的，所以es的核心就是索引，甚至说es中 “一切皆索引” 都不为过；最核心的概念就是“倒排索引”；

什么是倒排索引

有倒排就肯定有正排；所以在了解倒排索引之前，先来了解一下什么是正排索引，通过这2种索引的比较会更容易理解es的核心概念；

正排索引（正向索引）

相信大家都学过关系型数据库，像mysql、oracle、sqlserver等等；这些关系型数据库在查询数据时都是使用正排索引的，比如下面表数据中，如果我们要查询某一条记录，只需要通过主键id来关联到整行数据即可，这种通过主键id来关联整行数据的方式就叫做正排索引

但是，现在有一个需求，我要找friends中有李四的记录，就得用模糊查询来实现，而众所周知，模糊查询的效率是非常低下的，因为模糊查询涉及到全表扫描，如果你的表数据中有上千万的数据，这种查询方式无疑会消耗大量的时间；

倒排索引

而反向索引则是将关键字作为索引去查询，在底层会将一段内容拆开，分成一个个关键字，每个关键子对应了哪个主键id，有了这层关联之后，查询的速度自然快了许多；

分词

把一段文字拆开分成不同的词语，这是怎么做到的呢？这就要说到es一个很重要的功能那就是分词器，但是es默认只支持英文分词，不支持中文，若要使用中文分词，需要自行安装IK分词插件；

es和关系型数据库存储数据的概念对比

es的存储结构其实和关系型数据库差不多，只是有一些名词会有差异化，他们的区别如下

关系型数据库	Elasticsearch
数据库（database）	索引（indices）
表（tables）	（类型）types
行（rows）	documents（文档）
字段（columns）	fields（属性）

去掉Types

这里的Types已经被逐渐弱化，在es6中，一个index下只能包含一个type，而在es7中，types的概念已经被删除，如果我们在一个index下创建2个types的话会报错；

es7以后，以下2个查询的结果是一样的，去掉了types一样可以查询

GET /like/_doc/_search
GET /like/_search