Elasticsearch 原理——倒排索引

最新推荐文章于 2025-10-27 11:24:03 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-27 11:24:03 发布 · 472 阅读 · 2 ·
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微信公众号看了一篇不错的文章，通俗易懂的讲解了Elasticsearch 的工作原理，漫画如下所示：

 

 

 

【Elasticsearch】倒排索引原理
九师兄
07-04 1275
1.概述 转载：elasticsearch 倒排索引原理 本文写的不错。 网上看到的一篇文章，对Lucene的倒排索引是如何执行的，说的比较易懂，就转过来分享下。 Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？ 笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。当我们不需要支持快速的更新的
ElasticSearch倒排索引原理 数据的写入与查询过程
B-Duck-No1
08-26 2183
Elasticsearch在生产中充当的角色 业务上，最早启用Elasticsearch（下称ES）是为了解决模糊查询的问题。具体业务场景为大量抓取回来的短视频内容、热门微博、公众号文章、小红书笔记、信息流新闻文章等，需要支持用户模糊查找，而随着每日新增的内容越来越多，这些信息已经积累到单个媒体数千万近亿的数量，因此依靠MySQL的模糊查询是无法满足性能上的要求，考虑引入对应的搜索引擎来解决，于是...
ElasticSearch之倒排索引
wang0907的博客
02-06 3375
分词：analysis，即将一句话分为多个词（term）的过程。分词器：analyzer，完成分词这个操作的工具。如下图：所以，分词是个动词，分词器是个名词。分词器在我们写入数据构建倒排索引的时候会用到，在输入一句话进行搜索的时候也会用到。https://blog.youkuaiyun.com/weixin_28906733/article/details/106610972 如果希望自定义一个与standard类似的analyzer,只需要在原定义自定义一个与standard类似的analyzer。
ElasticSearch系列 - 倒排索引
Aaron_涛
09-11 673
文章目录ElasticSearch系列 - 倒排索引倒排索引ElasticSearch 索引结构概述ElasticSearch 索引原理 ElasticSearch系列 - 倒排索引 倒排索引 MySQL是存储结构化数据的数据库，所以MySQL中的索引是正向索引，key->value,需要注意的是，MySQL中的scheme定义了表的结构，我们定义B-tree索引也只能定义在表字段上，从某种...
Elasticsearch 倒排索引底层实现原理
最新发布
onlymscn的博客
10-27 841
倒排索引是文本检索的核心，通过“词→文档”映射实现高效搜索。Lucene的多层数据结构（FST、Posting List、Skip List），保证了存储压缩和查询速度。分词与mapping设计直接影响倒排索引的质量和查询性能。写入与segment合并策略需根据业务场景灵活调整。Doc Values与倒排索引协同，支持复杂聚合和排序。分片规划、分词器选择、索引参数调优是大规模集群性能的关键。
es倒排索引原理，强烈推荐
huzechen的博客
10-21 4976
网上看到的一篇文章，对Lucene的倒排索引是如何执行的，说的比较易懂，就转过来分享下。 Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？ 笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代
Elasticsearch-倒排索引原理
迷路剑客个人博客
12-16 7290
转载声明 本文大量内容系转载自以下文章，有删改，并参考其他文档资料加入了一些内容： 时间序列数据库的秘密(2)——索引 作者：陶文 出处：infoq 1 概述 Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？ 笼统的来说，b-tree索引是为读优化化的索引结构。当我们不需要支持快速的更新的时
机器学习基础——倒排索引与搜索引擎
TechFlow的博客
01-08 414
今天的文章，我们继续探讨搜索引擎，和大家聊聊搜索引擎最重要的一环——倒排索引。 在介绍倒排索引之前，我们先来看看什么是索引。索引是数据库当中的概念，维基百科中的说法是“数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据”。可以简单地把索引当成是字典里的检索目录，我们比如我们要查一个叫“index”的单词，通过目录，可以快速地找到字母i开始的位置。索引也是一样，不过...
ES倒排索引
C18298182575的博客
12-18 982
倒排索引是 Elasticsearch 中非常重要的一个概念，它通过记录每个词项对应的文档ID和相关信息，极大提高了文本搜索的效率。通过倒排索引，Elasticsearch 能够快速定位到包含特定词项的文档，并进行高效的查询和排序操作。
ES之倒排索引详解
热门推荐
wh柒八九的博客
07-17 2万+
本文来说下ES的倒排索引，如果你说使用过ES，那么倒排索引大概率是问你的第一个关于ES的问题，然后根据你的回答，会深入提问。 文章目录概述 概述
Elasticsearch原理详解：倒排索引与搜索机制
.docx" 这一文档以生动的叙事方式深入浅出地讲解了Elasticsearch的核心工作原理，尤其聚焦于其底层索引机制——倒排索引（Inverted Index），并通过类比“飞花令”这一诗词游戏帮助读者理解复杂的大数据搜索机制。...
Elasticsearch 倒排索引原理
weixin_42767757的博客
12-03 2329
Elasticsearch 倒排索引原理 倒排索引也是索引的一种。索引，本质上就是为了快速检索我们存储的数据。 每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。 对于 MySQL 来说，使用 B+ tree 索引是为了优化已有数据的存储结构，对于不需要快速更新的时候，采用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度，但同时，由于每次更新都需要对 B+ 树进行调整，导致更新比较慢。Elasticsea
Elasticsearch倒排索引的原理介绍
DayDayUp的博客
07-24 1074
Elasticsearch倒排索引的原理介绍
ElasticSearch（ES）倒排索引原理
weixin_37804469的博客
06-28 778
转载自：https://www.jianshu.com/p/323547de1bb2 ElasticSearch（ES）倒排索引原理 Elasticsearch 使用一种称为倒排索引的结构，它适用于快速的全文搜索。一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表。 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。 倒排索引建立的是分词（Term）和文档（Document
elasticsearch-倒排索引原理
haijingjituan的博客
08-18 3818
Elasticsearch使用一种称为倒排索引的结构，它适用于快速的全文搜索。一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表。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。倒排索引建立的分词（Term）和文档（Document）之间的映射关系，在倒排索引中，数据是面向词（Term）而不是面向文档的。...
20.Elasticsearch倒排索引原理
IT云清
05-31 1147
本文讲解Elasticsearch中倒排索引的原理。 Elasticsearch 使用一种称为倒排索引的结构，它适用于快速的全文搜索。 一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表。 假设有两个文档，每个文档的 content 域包含如下内容： The quick brown fox jumped over the lazy dog Quick b...
Elasticsearch中的倒排索引
qq_57494486的博客
09-29 1161
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的开源、分布式、RESTful 搜索和分析引擎。Elasticsearch 之所以能在海量数据中快速搜索，得益于其内部采用的倒排索引技术。倒排索引（Inverted Index）是相对于传统的正向索引（Forward Index）而言的。在正向索引中，数据是以文档（Document）为单位进行存储的，每个文档包含了多个字段（Field），字段则是由词条（Term）组成。
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