ES权威指南[官方文档学习笔记]-56 Inverted index

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内容：

es使用称为倒排索引的结构达到快速全文搜索的目的。

一个倒排索引包含一系列不同的单词，这些单词出现在任何一个文档，
对于每个单词，对应着所有它出现的文档。

比如说，我们有2个文档，每个文档有一个conteng字段。
内容如下：
“ The quick brown fox jumped over the lazy dog”
“ Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer”

为了创建倒排索引，
我们首先对每个字段进行分词，我们称之为terms或者tokens,创建了一些列有序列表，
然后列举了每个单词所出现的文档，结果如下：

Term      Doc_1  Doc_2
-------------------------
Quick   |       |  X
The     |   X   |
brown   |   X   |  X
dog     |   X   |
dogs    |       |  X
fox     |   X   |
foxes   |       |  X
in      |       |  X
jumped  |   X   |
lazy    |   X   |  X
leap    |       |  X
over    |   X   |  X
quick   |   X   |
summer  |       |  X
the     |   X   |
------------------------
现在，如果我们想搜索"quick brown",我们只需要找到每个单词出现的文档。

Term      Doc_1  Doc_2
-------------------------
brown   |   X   |  X
quick   |   X   |
------------------------
Total   |   2   |  1

两个文档都匹配，但是第一个文档有更高的匹配度，
如果我们采用一个简单的相似算法，我们可以说，第一个文档比第2个文档有更高的匹配度。
也更相关。


但是，仍然有一些问题。

"Quick"和"quick"看起来是不同的单词，但是用户通常认为是一样的。

"fox"和"foxes"更相似，还有"dog"和"dogs"，具有共同的词根。

"jumped"和"leap"，尽管不具备相同的词根，意思上是一样的。它们是同义词。

对于以上的索引，一个搜索"+Quick + fox"不可能匹配任何文档。

单词"Quick" 和单词 "fox"必须在同一个文档里以满足查询要求，
但是第一个文档包括"quick fox" 而第2个文档包含 "Quick foxes".

我们的用户有理由希望两个文档都匹配，我们可以做的更好。

如果我们把单词归一化到标准格式，我们就可以达到上面的目标。
这种情况下，虽然单词不是完全一致，但是也足够相似保证相关性。比如：


"Quick" 可以小写为 "quick".
"foxes" 可以提取词根成为 "fox". 
类似的 "dogs" 可以成为 "dog".
"jumped" 和 "leap" 是同义词，可以索引为一个单词 "jump".

那么，现在的索引就是:

Term      Doc_1  Doc_2
-------------------------
brown   |   X   |  X
dog     |   X   |  X
fox     |   X   |  X
in      |       |  X
jump    |   X   |  X
lazy    |   X   |  X
over    |   X   |  X
quick   |   X   |  X
summer  |       |  X
the     |   X   |  X
------------------------

我们的搜索 "+Quick +fox" 仍然失败,因为我们不再有Quick在索引里，
尽管如此，如果我们采用同样的归一化规则，
我们可以用在查询字符串上，它就变为 "+quick +fox",
这样就可以匹配到文档。

这一点非常重要，你只能找到那些在你的索引里出现的单词，所以，索引过的文本和查询字符串都需要遵循同一种归一化规则。

分词和归一化叫做分析，下一节讨论。