很多搜尋引擎都是基於倒排索引，比如luncene，solr以及elasticsearch
聊倒排搜尋之前先來看看正排索引，正排其實就是資料庫表，他通過id和資料進行關聯，如下：
資料id
資料內容
1001
蘋果公司發布iphone
1002
地球引力起源於蘋果
1003
iphone螢幕碎了
1004
我在蘋果商店維修螢幕
1005
我剛剛吃了蘋果
我們可以通過搜尋id，來獲得相應的資料，也能刪除資料。你買了一本書，書的目錄其實也是正排搜尋。
假設現在我要搜蘋果倆字，那麼他會對這張**中每一行的資料做匹配，去查詢一下，是否包含蘋果這兩個字，從第一條匹配到最後一條，如果一張表中資料量不多，幾萬，十幾萬，那麼問題不大，但是一旦資料量有上百萬，上千萬，那麼全表掃瞄這種的搜尋效能就會有影響。
其次，這個時候我想搜尋蘋果iphone，那麼我們無法把這詞彙拆開再到資料庫去搜尋。
與正排是反著來的，他會把文件內容進行分詞，比如蘋果公司發布iphone是乙個文件資料，當我們把他存入到搜尋引擎中去的時候，會有乙個文件id，這個文件id就類似於資料庫主鍵。但是這文件儲存的時候和資料庫不一樣，他會進行乙個分詞，參照上面的**，分詞後的結果如下：
文件資料
分詞結果
蘋果公司發布iphone
蘋果，公司，發布，iphone
地球引力起源於蘋果
地球，引力，起源，於，蘋果
iphone螢幕碎了
iphone，螢幕，碎了
我在蘋果商店維修螢幕
我，在，蘋果，商店，維修，螢幕
我剛剛吃了蘋果
我，剛剛，吃了，蘋果
每乙個詞彙都會和文件id關聯起來，可以根據詞彙來找到所有出現的id列表，如下：
詞彙文件ids
蘋果1001，1002，1004，1005
iphone
1001，1003
公司1001
發布1001
地球1001
引力1001
起源1001
於1001
螢幕1003，1004
碎了1003
我1004，1005
在1004
商店1004
維修1004
剛剛1005
吃了1005
假設現在我要搜尋iphone，如果是資料庫搜尋，假設有1億條資料，那麼會匹配1億次，全表掃瞄。最後再把資料返回出來。
如果是搜尋引擎，那麼有可能第一次就把所有文件資料給查出來，當然也有可能是第n次，當然他肯定要比資料庫的搜尋效率更高。如圖中位置，他會直接把1001，1003兩個文件返回。
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