大白话告诉你倒排索引是个啥

引子

很多搜索引擎都是基于倒排索引，比如luncene，solr以及elasticsearch

正排索引

聊倒排搜索之前先来看看正排索引，正排其实就是数据库表，他通过id和数据进行关联，如下：

数据id	数据内容
1001	苹果公司发布iPhone
1002	地球引力起源于苹果
1003	iPhone屏幕碎了
1004	我在苹果商店维修屏幕
1005	我刚刚吃了苹果

我们可以通过搜索id，来获得相应的数据，也能删除数据。你买了一本书，书的目录其实也是正排搜索。

假设现在我要搜苹果俩字，那么他会对这张表格中每一行的数据做匹配，去查找一下，是否包含苹果这两个字，从第一条匹配到最后一条，如果一张表中数据量不多，几万，十几万，那么问题不大，但是一旦数据量有上百万，上千万，那么全表扫描这种的搜索性能就会有影响。

其次，这个时候我想搜索苹果iPhone，那么我们无法把这词汇拆开再到数据库去搜索。

• 优点：使用起来方便，原理也简单，比较入门
• 缺点：检索效率低下，适合简单场景使用，比如传统项目，数据量较小的项目。不支持分词搜索。

倒排索引

与正排是反着来的，他会把文档内容进行分词，比如苹果公司发布iPhone是一个文档数据，当我们把他存入到搜索引擎中去的时候，会有一个文档id，这个文档id就类似于数据库主键。但是这文档存储的时候和数据库不一样，他会进行一个分词，参照上面的表格，分词后的结果如下：

文档数据	分词结果
苹果公司发布iPhone	苹果，公司，发布，iPhone
地球引力起源于苹果	地球，引力，起源，于，苹果
iPhone屏幕碎了	iPhone，屏幕，碎了
我在苹果商店维修屏幕	我，在，苹果，商店，维修，屏幕
我刚刚吃了苹果	我，刚刚，吃了，苹果

每一个词汇都会和文档id关联起来，可以根据词汇来找到所有出现的id列表，如下：

词汇	文档ids
苹果	1001，1002，1004，1005
iPhone	1001，1003
公司	1001
发布	1001
地球	1001
引力	1001
起源	1001
于	1001
屏幕	1003，1004
碎了	1003
我	1004，1005
在	1004
商店	1004
维修	1004
刚刚	1005
吃了	1005

假设现在我要搜索iPhone，如果是数据库搜索，假设有1亿条数据，那么会匹配1亿次，全表扫描。最后再把数据返回出来。
如果是搜索引擎，那么有可能第一次就把所有文档数据给查出来，当然也有可能是第N次，当然他肯定要比数据库的搜索效率更高。如图中位置，他会直接把1001，1003两个文档返回。

可能会有同学会问，数据库和搜索引擎都是1000万数据，搜索的词汇在搜索引擎中正好是第1000万条，那么会不会慢，其实这个肯定会比数据库更快，数据库要匹配是一个文本中的内容和关键词匹配，而搜索引擎是直接把关键字做匹配，效率肯定后者更快。

• 有点：搜索更快，耗时短，用户体验高，精装度也高
• 缺点：维护成本高，索引新建后要修改，必须先删除，前期需要很好地规划