es的查询逻辑是采用倒序索引
| id | name |
|---|---|
| 1 | 深圳第一人民医院 |
| 2 | 深圳图书馆 |
| 3 | 深圳儿童医院 |
| 4 | 南山图书馆 |
| 分词term | posting list |
|---|---|
| 深圳 | [1,2,3] |
| 图书馆 | [2,4] |
| 儿童 | [3] |
| 南山 | [4] |
如上实例：倒序索引表就是将key-value中的value作为索引的表。
查询速度：如果倒排索引表中的term之非常多，遍历查找则会十分的慢。所以针对所有的term，在内存中建立B+树形结构的索引，相比关系行数据库在磁盘上建立索引要快的多。
分类索引的索引
索引存储 ：但是在内存建立索引接口必须考虑存储的问题。使用FST（Finite-status transduer）技术
如果term是性别，posting list则会特别的大，存储可能是个问题，为了优化存储要求：
1、id的list必须为递增的排序方式
2、采用索引帧和增量编码的方式，压缩id的存储长度
例如：
增量编码
es的查询逻辑是采用倒序索引 1、倒排索引表 索引表实例 idname1深圳第一人民医院2深圳图书馆3深圳儿童医院...
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1.正序 2.倒序
本文标题：倒序索引
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