es 倒排索引_倒排索引树-优快云博客

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本文介绍了Elasticsearch中用于高速搜索的倒排索引树结构，包括分词、索引词项和构建树的过程。通过Lucene的底层支持，用户无需直接操作，可快速查询包含特定词项的文档。

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es 倒排索引TRee

倒排索引树（TRee）通常指的是Elasticsearch中用于支持高速搜索的一种数据结构。它是一种树状结构，可以通过特定的词项（terms）来快速定位包含这些词项的文档。

在Elasticsearch中，倒排索引树是用于文本字段的，它允许你根据词项快速查询包含这些词项的文档。这是通过以下步骤实现的：

分词：文本内容被分解成独立的词项（tokens）。
索引词项：为每个词项创建一个节点，并链接到包含该词项的文档ID列表。
构建树：将词项节点组织成树形结构，通常是为了优化搜索效率，如通过前缀组织词项以支持模糊查询。

由于Elasticsearch是基于Lucene的，实际上是Lucene提供了倒排索引的结构和算法。在Elasticsearch中，你不需要直接操作倒排索引树，因为这些是由Elasticsearch的索引过程在后台自动创建的。

// 假设有以下文档集合：
// doc1: "quick brown fox"
// doc2: "quick brown fox"
// doc3: "quick red rabbit"
// doc4: "jumped over the lazy dog"
 
// 创建一个倒排索引树
TRee invertedIndexTree = new TRee();
 
// 对每个文档进行分词，并为每个词项创建节点
for(Document doc : documents) {
    for(String token : doc.tokens) {
        //token 是分词   doc.id是es中文的的id
        invertedIndexTree.addToken(token, doc.id);
    }
}
 
// 现在可以根据词项快速查询包含这些词项的文档了
List<Integer> docIds = invertedIndexTree.search("quick"); // 返回 [doc1, doc2, doc3]

luence中可以自定义倒排索引的数据接口