一、背景
在ElasticSearch中，通过关键字/关键词去查找对应文本的过程，是由全文检索引擎实现的。
全文检索引擎就是对非结构化文本进行解析、搜索的技术，而非结构化文本的处理关键在于分词与倒排索引。
二、什么是倒排索引？
在ElasticSearch中，倒排索引是一种常用的数据结构，用于快速检索文档中的某个词汇。
在传统的索引结构中，是通过哈希表或B+树的数据结构来实现的，存储的是文档ID与对应文档的映射。而在倒排索引中，存储的是关键词与对应文档ID的映射，所以可以快速定位到包含指定关键词的文档列表。
传统索引结构：
| ID | 文档 |
|---|---|
| 1 | 深入理解Java虚拟机 |
| 2 | Java编程思想 |
倒排索引结构：
| 关键词 | 文档ID |
|---|---|
| 深入 | 1 |
| 理解 | 1 |
| Java | 1,2 |
| 虚拟机 | 1 |
| 编程 | 2 |
| 思想 | 2 |
三、怎么使用倒排索引？
1、分词
分词指的是将文档中的原始文本拆分成一个个词项，在ElasticSearch中默认使用标准分词器（Standard Analyzer）进行分析。如"深入理解Java虚拟机"在经过分词之后就会拆分成["深入","理解","Java","虚拟机"]
2、排序
排序指的是搜索结果中会根据每个文档不同得分进行排序，一般会根据相似度算法（TF-IDF和BM25）进行算分。
得分排序规则：
- 优先按得分排序，得分高的排前面
- 得分相同的按文档长度排序，文档短的排前面
- …
