🔥本文简要🔥

同学们好！本篇文章主要是介绍Elasticsearch的自动补全功能，以及提供一个小案例给大家。

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一、解释

二、问题抛出

三、原理解释

四、倒排索引的视觉表示

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一、解释

倒排索引的英文：Inverted Index。其实翻译过来叫倒置索引更加的贴切，因为倒排索引很多人以为是数据库倒排order by desc。。。。😂🤣

二、问题抛出

Elasticsearch 中的索引实际上就是所谓的倒排索引，它是所有搜索引擎工作的机制。

看看百度百科的定义：倒排索引_百度百科

倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。

在我们百度搜索资料的时候，大家是经常看到搜索不仅仅是局限于标题，大多数时候是搜索到内容的对吧？

三、原理解释

从上面可以看出，如果让我们自己去设计数据结构，肯定不能按照以往的那种（查询标题）去设计对吧

正常的mysql：

Goods表：ID addTime goodsName goodsDetails、goodsSEO

我们去设计索引是将goodsName去拆分出词，按照商品名称搜索到该条记录值

但是我们将这条记录放到互联网，那么搜索范围是不是就小太多了？

我如果想根据goodsSEO、goodsDetails中的关键词搜索，是不是范围就大了很多，那如何设计呢？

有同学肯定说，那就把goodsSEO、goodsDetails中的词也索引了不就得了，一了百了

对的，搜索引擎就是这么干的，他把标题、内容都给索引了

这么做，就是倒排/倒置索引，正常的数据数据是：key/value形式，按照key索引即可

倒排索引是按照value去索引

当然了，es是将每个字段都给索引了，也就是每个字段都给你整了一套分词、索引，是不是很贴心？

很low？😂

四、倒排索引的视觉表示

将文档内容进行索引，后面的Document代表该条记录的ID值，也就是整条数据

比如找到了Term中butterfly就找到了Document1了