【ElasticSearch教程】--- Elasticsearch倒排序(三)

倒排序

数据格式

Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档。为了方便大家理解，我们将Elasticsearch里存储文档数据和关系型数据库Mysql存储数据的概念进行一个类比

Eslsticsearch	index(索引)	Type(类型)	Document(文档)	Fields(字段)
Mysql	Database(数据库)	Table(表)	Row(行)	Column（列）

ES里面的Index可以看做一个库，而Types相当于表,Documents则相当于表的行。 这里Type的概念已经被逐渐弱化，Elasticsearch6.X中，一个index下已经只能包含一个type，Elasticsearch7.x中，Type的概念已经被删除了。
而弱化、甚至删除整个Type的原因就是其违背了全文检索的思想。

倒排索引

要理解倒排索引我们就要先考虑个问题，那是不是有正排索引？

正排索引

正排序最好的理解其实就是我们的关系型数据库中的mysql innodedb 引擎。例如下列数据。

id	content
1001	my name is zhangsan
1002	my name is lisi

mysql在存储是时候会根据主键索引将数据存放到磁盘上， 也就是主键索引定位到数据行，比如 1001 就能直接查询到 my name is zhangsan这一行数据。
简单来讲就是根据数据是索引直接定位到了数据就是正排（正向）索引。

倒排索引

倒排索引是为能更好的进行检索而诞生的。同样以上面的数据为例。

id	content
1001	my name is zhangsan
1002	my name is lisi

倒排索引的处理会将数据中含有的关键字提出出来作为索引构建key-value的索引表， 而key就是关键字。存储的结构如下。

keyword	id
name	1001,1002
zhang san	1001
san	1001
li si	1002

所以倒排索引强调的是关键字和文档的关联，已经突破了表（Type）的概念。所以也就被弱化掉了。

抛砖引玉

以上是我自己的理解，可能存在问题，欢迎大家指正。