Elasticsearch倒排索引机制概述
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Elasticsearch在生产环境中通常有两个主要应用，搜索工具和nosql数据库。本文将深入探讨Elasticsearch是如何利用倒排索引机制快速执行搜索操作。以查询包含“疫情”关键词的文章为例，阐述ES内部如何在数千万级数据中实现高效检索。
以以下数据为例，演示数据在ES中的存储方式。在存储之前，数据会经过分词处理，同时进行字符过滤、同义词处理及停顿词处理。分词后，将每个词语存储为term，实现对数据的精准索引。
分词后得到结果，如“疫情”等关键词。
ES中引入Term Dictionary概念来优化term检索。由于term数量庞大，利用内存存储Term Dictionary，减少磁盘IO操作，显著提升性能。但由于Term Dictionary大小受限，FST数据结构被引入，实现更高效的数据存储与检索。
倒排列表(Posting List)用于记录包含特定关键词（如“疫情”）的文章ID，构建倒排索引，提升搜索速度。
FST数据结构基于字典树原理，通过共享前缀减少磁盘IO，同时共享term后缀，进一步优化内存使用，实现更紧凑的数据存储，提高查询效率。
字典树通过空间换取时间，利用字符串的公共前缀减少查询时间。FST数据结构在此基础上，利用更紧凑的存储方式，减少内存占用，达到高效数据检索的目的。
综上所述，Elasticsearch通过分词、Term Dictionary、倒排列表以及FST数据结构等机制，实现对大量数据的高效搜索与检索，显著提升搜索性能。
