Elasticsearch 入门到精通-ElasticSearch技术原理之倒排索引的数据结构

1、Elasticsearch倒排索引的精髓

倒排索引压缩储存空间，减少磁盘读取次数；严格储存结构，节省搜索时间。

 简单的来说，Elasticsearch将磁盘里的东西尽量搬进内存，减少磁盘随机读取次数(同时也利用磁盘顺序读特性)，结合各种奇技淫巧的压缩算法，用极其苛刻的态度使用内存。

倒排索引（Inverted Index）也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。通俗地来讲，正向索引是通过key找value，反向索引则是通过value找key。

Elasticsearch能够通过倒排索引来达到实时、高效的搜索是怎么实现的呢？下面我从时间和空间的概念来谈谈倒排索引的原理。

先来回忆一下我们是怎么插入几条索引记录的：

POST _bulk
{
  "index": {
    "_index": "school",
    "_id": "1"
  }
}
{
  "stuName": "Rose",
  "age": 24,
  "gender": "Male"
}
{
  "index": {
    "_index": "school",
    "_id": "2"
  }
}
{
  "stuName": "John",
  "age": 24,
  "gender": "Female"
}
{
  "index": {
    "_index": "school",
    "_id": "3"
  }
}
{
  "stuName": "Bill",
  "age": 29,
  "gender": "Female"
}

其实就是直接PUT一个JSON的对象，这个对象有多个字段，在插入这些数据到索引的同时，Elasticsearch还为这些字段建立索引——倒排索引，因为Elasticsearch最核心功能是搜索。 

创建了如下三条数据

 每个字段对于的倒排索引的信息

stuName

age

gender

那么，倒排索引是个什么样子呢？

Posting List
Posting List是Elasticsearch中为每个字段field自动提供的索引集合，比方说24,29 这些叫做 term，而 [1,2] 就是 posting list。Posting list 就是一个 int 的数组，存储了所有符合某个 term 的文档 id。

Term Dictionary
Elasticsearch中为了能够快速的找到某个term，也就是我们经常用某个字段来快速查询，为了实现这一功能，Term Dictionary就产生了。Term Dictionary的实现底层就是B+Tree，使用二分法进行查询term， logN 次磁盘查找效率，就像字典查询一样，首字母是什么，就先检索什么，然后再看第二个字母是什么，检索第二个字母，…，一直到检索到这个term为止。

Term Index
由于磁盘随机读的存在，就必须将一部分数据存在缓存内存中，但是Term Dictionary磁盘存储空间的巨大，又不能将Term Dictionary完整的放到内存里。因此就有了Term Index，它就像字典里一个更大的章节一样，每个大的章节再对应着多个小的章节Term Dictionary，这样就能实现速的找到某个term。

Term Index、Term Dictionary和Posting List个关系
如下图 所示：“A”, “to”, “tea”, “ted”, “ten”, “i”, “in”, 和 “inn” 这些单词是如何储存在Elasticsearch里的呢？Term Index就像一棵倒挂的树一样，它就是这棵树的根节点，也就是这本字典；Term Dicitionary是根节点的子节点，存放着“t”、“A”、“i”，也就是所储存单词的前缀；然后Posting List就是相同前缀的单词（term）集合，里面装着我们要检索的单词（term）。因此通过 term index能够快速精确的检索到我们所需要的term

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