Elasticsearch使用什么数据结构存储Posting list

Elasticsearch使用倒排索引（Inverted Index）数据结构来存储Posting list。倒排索引是一种反向索引，它将词汇表中的每个单词映射到包含该单词的文档列表中。它可以快速地回答诸如“包含单词A的所有文档”或“包含单词A和B的文档”的查询。在倒排索引中，每个文档都有一个唯一的标识符（如文档ID），并且在索引中引用该标识符而不是文档本身。这使得索引更加紧凑，并且可以更快地执行查询。在Elasticsearch中，每个索引都有一个对应的倒排索引，用于存储其文档的相关信息。

相关问题

elasticsearch的数据结构

Elasticsearch的数据结构是基于倒排索引（Inverted Index）的，它用于实现高效的全文搜索和分布式检索。

在Elasticsearch中，数据被组织成一个或多个索引（Index），每个索引包含多个文档（Document）。每个文档由一个唯一的标识符（ID）进行标识，并包含一个或多个字段（Field）。

每个字段可以存储不同类型的数据，例如文本、数值、日期等。字段可以被分析（Analyzed）或者不分析（Not Analyzed），分析的字段会被分词器（Tokenizer）进行处理，将文本拆分成单词或者词条。分析的结果会被存储在倒排索引中。

倒排索引是Elasticsearch的核心数据结构，它由每个词条（Term）和包含该词条的文档列表（Posting List）组成。通过倒排索引，可以快速地定位到包含指定词条的文档。

此外，Elasticsearch还支持多种数据类型和数据结构，如嵌套对象、数组、地理位置等。这些特性使得Elasticsearch能够灵活地处理各种类型的数据，并支持复杂的查询和聚合操作。

总结起来，Elasticsearch的数据结构是基于倒排索引的，它通过索引、文档和字段来组织数据，并支持多种数据类型和数据结构，以满足不同的搜索和分析需求。

elasticsearch 什么是倒排索引

倒排索引（Inverted Index）是一种将词汇单元映射到文档的索引方式，是 Elasticsearch 中最核心的索引结构之一。与传统的正排索引不同，倒排索引将所有文档的词汇单元进行统一处理，然后将每个词汇单元与包含它的文档进行关联，形成一个词汇表和一个文档表。具体来说，倒排索引包括以下两个结构：

1. 词汇表（Term Dictionary）：记录了所有文档中出现过的词汇单元，以及每个词汇单元出现的文档数、文档频率、逆文档频率等信息。

2. 文档表（Posting List）：记录了每个词汇单元出现的文档列表，以及每个文档中出现该词汇单元的位置信息。

倒排索引的优点在于它可以快速地定位包含指定词汇的文档，从而实现快速的全文搜索。在 Elasticsearch 中，所有的文本数据都会被分词后，生成倒排索引，然后存储在分片中，以支持高效的搜索和聚合操作。