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这也许是你全网你能找到的最详细的倒排索引的底层解读。博主把倒排索引的讲解划分为以下七个部分，理解难度递增，可根据自身需要选择依次阅读或者针对性阅读。通常来说，应付一般的面试，理解第一部分即可。如果需要面试搜索相关业务的岗位，需要深层次理解倒排索引，可根据自身情况选择阅读。本文花费了作者大量的精力来论证和整理，如果你喜欢作者的文章，请帮忙点个赞和关注吧 O(∩_∩)O ~。谢谢大家的支持。提到ES，大多数爱好者想到的都是搜索引擎，尽管这是个误区，但是也不得不提。大数据搜索最重要的三个要素分别是 “快”、“准”

每个Block内部又保存了Block Header、Suffix和Stats信息以及Metadatas信息，其中Block Header中存储了当前Block中的Pending Block和Pending Term的总计数，也就是EntryCount，Sufix则是保存了当前Block后缀的个数以及分别是什么，如block b的SufixLength=2，为f、g。Stats则保存了当前Term的词频和文档频率，参见org.apache.lucene.index.TermsEnum.TermStats。..

网上你能搜到的大部分解决方法都是让你把`max_result_window`参数阈值调大。没错，这的确能解决眼前问题，但是会带来严重的后果，最常见的就是后期频繁的 OOM，而且很难发现原因。

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DFS、BFS在ES中的应用

文章目录1、ES 的写入过程1.1 ES支持四种对文档的数据写操作1.2 写流程1.3 写一致性策略2、ES 的写入原理2.1 图解文档的写入原理2.2 Translog2.3 Refresh2.3.1 概念和原理2.3.2 设置刷新间隔2.3.3 强制对索引刷新2.4 Flush2.5 Merge3、写入性能调优3.1 基本原则3.2 优化手段3.2.1 增加 flush 时间间隔3.2.2 增加refresh_interval的参数值3.2.3 增加Buffer大小3.2.4 关闭副本3.2.5 禁用s

文章目录1、引言2、相关度概率模型3、Okapi BM25 函数3.1 逆文档频率：IDF(qi)IDF(q_i)IDF(qi​)3.1.1 函数公式及参数3.1.2 函数曲线3.1.3 总结3.2 词频相关性函数：S(qi,D)S(q_i,D)S(qi​,D)3.2.1 函数及参数3.2.2 相关性曲线3.2.3 k1k_1k1​值的作用：3.3 文档长度相关性：KKK4、最终函数公式1、引言BM25（全称：Okapi BM25） 其中 BM 指的 Best Matching 的缩写，是搜索引擎常用的

文章目录1、正排索引和倒排索引1.1 正排索引1.2 倒排&正排2、一张图看懂正排&倒排2.1 图解2.2 区别3、一个通俗易懂的比喻4、正排索引的数据结构4.1 doc values4.2 fielddata：5、总结1、正排索引和倒排索引1.1 正排索引从广义来说，doc values 本质上是一个序列化的 列式存储 。列式存储 适用于聚合、排序、脚本等操作，所有的数字、地理坐标、日期、IP 和不分词（ not_analyzed ）字符类型都会默认开启，不支持text和annota

1、什么是深度分页（Deep paging）？1.1 ES中from+size分页分页问题是Elasticsearch中最常见的查询场景之一，正常情况下分页代码如实下面这样的：GET order_2290w/_search{ "from": 0, "size": 5}输出结果如下图：很好理解，即查询第一页的5条数据。图中数字2即返回的五条文档数据。但是如果我们查询的数据页数特别大，达到什么程度呢？当from + size大于10000的时候，就会出现问题，如下图报错信息所示：报