elasticsearch之所以有如此高性能的搜索表现，正是得益于底层的倒排索引技术。那么什么是倒排索引呢？
倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。
1.正向索引
我们先来回顾一下正向索引。
例如有一张名为tb_goods的表：
其中的id字段已经创建了索引，由于索引底层采用了B+树结构，因此我们根据id搜索的速度会非常快。但是其他字段例如title，只在叶子节点上存在。
因此要根据title搜索的时候只能遍历树中的每一个叶子节点，判断title数据是否符合要求。
比如用户的SQL语句为：
select * from tb_goods where title like '%手机%';
那搜索的大概流程如图：
说明：
- 1）检查到搜索条件为like '%手机%'，需要找到title中包含手机的数据
- 2）逐条遍历每行数据（每个叶子节点），比如第1次拿到id为1的数据
- 3）判断数据中的title字段值是否符合条件
- 4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃
- 5）回到步骤1
综上，根据id精确匹配时，可以走索引，查询效率较高。而当搜索条件为模糊匹配时，由于索引无法生效，导致从索引查询退化为全表扫描，效率很差。
因此，正向索引适合于根据索引字段的精确搜索，不适合基于部分词条的模糊匹配。
而倒排索引恰好解决的就是根据部分词条模糊匹配的问题。
2. 倒排索引
倒排索引中有两个非常重要的概念：
- 文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息
- 词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条
创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理和应用，流程如下：
- 将每一个文档的数据利用分词算法根据语义拆分，得到一个个词条
- 创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
- 因为词条唯一性，可以给词条创建正向索引
此时形成的这张以词条为索引的表，就是倒排索引表，两者对比如下：
倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例），如图：
流程描述：
1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。
2）对用户输入条件分词，得到词条：华为、手机。
3）拿着词条在倒排索引中查找（由于词条有索引，查询效率很高），即可得到包含词条的文档id：1、2、3。
4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档即可（由于id也有索引，查询效率也很高）。
虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。
3. 正向和倒排
那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？
- 正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。
- 而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。
是不是恰好反过来了？
那么两者方式的优缺点是什么呢？
正向索引：
- 优点：
- 可以给多个字段创建索引
- 根据索引字段搜索、排序速度非常快
- 缺点：
- 根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。
倒排索引：
- 优点：
- 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
- 缺点：
- 只能给词条创建索引，而不是字段
- 无法根据字段做排序
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