倒排索引
倒排索引(Inverted Index) 也常被称为反向索引，是搜索引擎中非常重要的数据结构，为什么说它重要呢，我们首先拿一本书《重构改善既有代码的设计》举个例子：
如果一本书没有目录的话，理论上也是可以读的，只是合上书下次再次阅读的时候，就有些耗费时间了。
通过给一本书加目录页，可以快速了解这本书的大致内容分布以及每个章节的页码数，这样在查询内容的时候效率就会非常高了，所以书的目录就是书本内容的简单索引。
目录页
想象一下你要搜索 case语句 这个关键词在这本书的页码，你应该怎么办呢?有些技术类的书籍会在最后提供索引页，这本书的索引页如下：
索引页
只需要从索引页中查找 case语句，就可以查找到关键词在书本中的页码位置了。
看完这个例子，让我们来把图书和搜索引擎做个简单的类比：
图书当中的目录页就相当正向索引(Forward Index)，索引页就相当于倒排索引的简单实现，在搜索引擎中，正向索引指的是文档 ID到文档内容和单词的关联，倒排索引就是单词到文档 ID 的关系。
下面来看一个很简单的例子：
如上有三篇文档，每篇文档的内容都是关于 ElasticSearch 的三本书，那我们思考下怎么样变为一个倒排索引呢?
把书中内容出现所以的词都分成不同的关键词(Term)，排列在第一栏，分别是 ElasticSearch，Mastering，Server 和Essentials;第二栏是统计了关键词在所有内容中出现的次数，比如 ElasticSearch 在内容中出现了三次，就记为 3;第三栏标注的是文档 ID和文档出现的位置，比如 ElasticSearch 在第 1,2,3 文档中都出现了，在第一个文档所处的位置是第二个，所以标注的为 1。
以上就是简单的正排索引和倒排索引的结构，下面让我们来看下倒排索引的数据结构：
倒排索引数据结构
倒排索引的核心分为两部分，第一部分为单词词典(TermDictionary)，记录所有文档的单词以及单词到倒排列表的关联关系。在前面的例子中，单词的量并不是很多，但是在实际生产中，单词量会非常大，所以实际会采用B+ 树和哈希拉链法去存储单词的词典，以满足高性能的插入与查询。
第二部分是倒排列表(Posting List)，它记录了单词对应文档的结合，倒排列表是由倒排索引项(Posting) 组成，倒排索引项包含：
下面我们来用一张图来整体看下倒排索引：
一个倒排索引是由单词词典(Term Dictionary)和倒排列表(PostingList)组成的，单词词典会记录倒排列表中每个单词的偏移位置。比如当搜索 Allen 的时候，首先会通过单词词典快速定位到 Allen，然后从 Allen这里拿到在倒排列表中的偏移，快速定位到在倒排列表中的位置，从而真正拿到倒排索引项 [12,15](这里只是列了下 Document ID，其实是像上面讲的包含4 项信息的项)，拿到这个项可以去索引上拿到原始信息，可以去计算打分排序返回给用户。
再了解了倒排索引的数据结构后，让我们来看下 ES 中的倒排索引吧!
ElasticSearch 倒排索引
那么在 ElasticSearch 中的文档是基于 Json格式的，其中一个文档包含多个字段，每个字段都会有自己的倒排索引。在 Mapping中可以去设置对某些字段不做索引，这样做可以节省存储空间，但同时也会导致这个字段无法搜索了。
比如一个文档，其中包含两个字段 username 和 job：
在构建索引的时候是根据字段构建的，那么 ES 中 username 会有一个倒排索引，job 也会有一个倒排索引。
总结
参考文献
Elasticsearch核心技术与实战