在 Elasticsearch 中，查询一个词时，会使用倒排索引（Inverted Index）来查找包含该词的文档。倒排索引是一种数据结构，用于存储词汇与文档之间的映射关系。以下是 Elasticsearch 根据一个词找到对应倒排索引的过程：
- 文本分析：首先，对查询中的词进行文本分析。文本分析的目的是将词标准化，使其与索引时的格式一致。文本分析包括分词（Tokenization）、过滤停用词（Stopword Filtering）、词干提取（Stemming）等步骤。这些步骤由分析器（Analyzer）执行，可以根据需求定制。
- 查询词典：在文本分析完成后，得到的标准化词将作为查询词。Elasticsearch 的倒排索引包含一个词典（Dictionary），其中存储了所有出现过的词及其相关信息。Elasticsearch 会在词典中查找查询词，以获取该词的倒排列表（Posting List）。
- 获取倒排列表：倒排列表是一个包含所有包含查询词的文档 ID 的有序列表。每个文档 ID 还与词在文档中出现的位置、词频（Term Frequency）、文档频率（Document Frequency）等信息相关联。通过词典查找到查询词的倒排列表后，Elasticsearch 可以获取到包含该词的所有文档。
- 评分和排序：对于包含查询词的文档，Elasticsearch 会根据评分模型（如 TF-IDF、BM25 等）计算文档的相关性分数。然后，根据分数对文档进行排序，将最相关的文档返回给用户。
总之，在 Elasticsearch 中，根据一个词找到对应的倒排索引涉及到文本分析、词典查询和倒排列表查找等步骤。通过倒排索引，Elasticsearch 能够高效地查找包含特定词的文档，实现快速的全文搜索功能。
上次更新时间 21 3 月, 2023 at 06:15 下午