倒排序
数据格式
Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档。为了方便大家理解，我们将Elasticsearch里存储文档数据和关系型数据库Mysql存储数据的概念进行一个类比
| Eslsticsearch | index(索引) | Type(类型) | Document(文档) | Fields(字段) |
|---|---|---|---|---|
| Mysql | Database(数据库) | Table(表) | Row(行) | Column（列） |
ES里面的Index可以看做一个库，而Types相当于表,Documents则相当于表的行。 这里Type的概念已经被逐渐弱化，Elasticsearch6.X中，一个index下已经只能包含一个type，Elasticsearch7.x中，Type的概念已经被删除了。
而弱化、甚至删除整个Type的原因就是其违背了全文检索的思想。
倒排索引
要理解倒排索引我们就要先考虑个问题，那是不是有正排索引？
正排索引
正排序最好的理解其实就是我们的关系型数据库中的mysql innodedb 引擎。例如下列数据。
| id | content |
|---|---|
| 1001 | my name is zhangsan |
| 1002 | my name is lisi |
mysql在存储是时候会根据主键索引将数据存放到磁盘上， 也就是主键索引定位到数据行，比如 1001 就能直接查询到 my name is zhangsan这一行数据。
简单来讲就是根据数据是索引直接定位到了数据就是正排（正向）索引。
倒排索引
倒排索引是为能更好的进行检索而诞生的。同样以上面的数据为例。
| id | content |
|---|---|
| 1001 | my name is zhangsan |
| 1002 | my name is lisi |
倒排索引的处理会将数据中含有的关键字提出出来作为索引构建key-value的索引表， 而key就是关键字。存储的结构如下。
| keyword | id |
|---|---|
| name | 1001,1002 |
| zhang san | 1001 |
| san | 1001 |
| li si | 1002 |
所以倒排索引强调的是关键字和文档的关联，已经突破了表（Type）的概念。所以也就被弱化掉了。
抛砖引玉
以上是我自己的理解，可能存在问题，欢迎大家指正。
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