目录
在Elasticsearch中，倒排索引的设计无疑是惊为天人的，下面看下倒排索引的结构。
倒排索引分为词项索引【term index】、词项字典【term dictionary】、倒排表【posting list】
数据写入过程
先看一个原始数据录入的过程，原始数据录入的过程包含切词、规范化、去重、字典化等这么几个步骤，
I am going to bejing这句话，
切词就是将这段英文按照空格进行字段切分，这个就是所谓的分词器的功能，中文也有自己的分词器，当然还可以自定义分词器
分完词以后就是规范化，规范化的过程就是去掉一些语气词，过去分词、现在分词转换成同义词，比如将going转换成go
去重很简单，就是去掉一些重复的词项
字典化就是将这个数据保存起来，用一个id做出对应的映射
词项字典 term dictionary
就是将一段话进行分词以后得到的结果，比如上面的话就会得到go 、bejing等基础信息，可以看到词项字典的数量是原始数据的很多倍
词项字典的数据结构是FST
在介绍FST之前，先介绍下prefix Tree，前缀树的优点是能充分的利用数据空间，比如abc，和abcd这两个词，底层可以共用abc，这样就能大大的节省数据存储占用的空间
但是前缀树有一个缺点就是比如fbcd，这个词的bcd和abcd的后四位是相同的，但是因为前缀树的特点，后四位不能充分利用
而FST是在前缀树的基础上做了改进，能够充分的利用相同的字符来存储，大大提升存储的效率。
倒排表 posting list
倒排表的数据结构是一个有序的数组，数组中记录的是当前词项对应原始数据的id，比如bejing这个词项有很多原始数据对应，id有1,3,5,7
倒排表有两种常见的压缩算法
FOR算法
FOR算法的全称是frame of reference，这个算法的流程大致如下
- 原始数据比如是[1,3,6,7]这样，可能很长，在java中一个int是占用4个字节，可能通过切分词以后，倒排表的数据占用空间比原始数据还要大
- 这个时候，因为数组是有序的，可以将数组的每一项都减去前一项来代替当前的值，比如[1,2,3,1]
- 可以看到，通过这个简单的变形，倒排表的数组中的数据都减小了
- 然后就可以通过更小的bit来表示一个int的数，比如我可以用3个bit来表示上面的每一个数，这样的数据占用空间就会小很多，极限的情况下数组是连续的，可以使用一个bit来表示一个int数，可以减少到原来的1/32
- 当然实际情况下，数组不一定是连续的，这个时候可能就会使用分组了，比如3,5,7我使用4个bit来表示，6787，35465，,44656使用14bit来表示，这样想比使用32bit可以节省不少空间
从网上找到一张图，可以很好的说明这个算法
通过上面的案例可以发现，FOR算法的适用场景是，倒排表的数据排列比较稠密，即相邻元素之间的差值比较小，差值比较小，就可以使用更少的bit来表示一个int的数字了。
RBM算法
记住是RBM，不是RMB，不是RMB，不是RMB
RBM算法的全称是roaringBitMap
可以考虑倒排表中的元素大小是N，N的范围是【0,2^32-1】，因为int是32bit
那么将N/65536这个结果M是多少呢？他的余数K是多少呢
65536是2的16次幂，那么这个M的范围就是[0,65535]，毫无疑问N的范围也是[0,65535]
可以看到M就是当前元素N的高16位，K就是当前元素N的低16位
那么，可以设置这样一个数据类型
short在java中是占用2个字节，也就是2*8=16bit，16位bit最大能表示就是65535
ArrayContainer
Map
解释下这个数据结构
key存储的是当前N的的高16位，即M，然后将这个倒排表中所有高位都是M的其他元素的低16位K汇总，聚集成一个数组，因为有合并和压缩，很显然，这种数据结构能节省不少空间，实际占用的空间随着元素的个数成正比
BitMapContainer
Map
解释下这个数据结构，key一样的含义，就不说了，因为低16位的值的范围是[0,65535]不重复的，可以通过一个bit数组来表示，这个bit数组的长度是65535，当一个元素经过计算命中了，就将对应下标的bit数组的值改成1
可以看到通过这种方式，占用的空间是固定的，65536/8/1024等于8k
从网上扒来一张图，能很好的说明这两个容器的差异点
以上两个容器，当元素的个数在4096个的时候，达到了平衡，当大于4096个，使用bitMap这个数据结构更加合理，在元素的个数小于4096个时候，使用array这个数据结构更加合理。
这个算法使用的场景是，数组中的元素比较大，同时两个元素之间的间隔很大
词项索引 term index
词项索引的设计是为了更快的找到对应的词项字典
评论记录：
回复评论：