在ES的倒排索引機制中有四個重要的名詞：Term、Term Dictionary、Term Index、Posting List。

• Term（詞條）：詞條是索引里面最小的存儲和查詢單元。一段文本經過分析器分析以后就會輸出一串詞條。一般來說英文語境中詞條是一個單詞，中文語境中一個詞條是分詞后的一個詞組。

  此處涉及到分詞器，分詞器的作用是將一段文字分解為若干個詞組，不同的分詞器使用的分詞算法不同，得到的分詞結果也不同。

• Term Dictionary（詞典）：詞典是詞條的集合，顧名思義，詞典中維護的是Term。詞典一般是由文本集合中出現過的所有詞條所組成的集合。

• Term Index（詞條索引）：由于詞典中維護著文本中所有的詞條，為了在其中更快的找到某個詞條，我們為詞條建立索引。通過壓縮算法，詞條索引的大小只有所有詞條的幾十分之一，因此詞條索引可以存儲在內存中，因此可以提供更快的查找速度。

• Posting List（倒排表）：倒排表記錄的是詞條出現在哪些文檔里，以及出現的位置和頻率等信息。倒排表中的每條記錄稱為一個倒排項（posting）。

將以上概念類比到詞典中，Term相當于詞典中的詞語，Term Dictionary相當于詞典本身，Term Index相當于詞典的目錄。

舉個栗子，假設現在我們輸入系統多段文本，經過分詞器分詞后得到以下詞條：

• elastic
• flink
• hadoop
• kafka
• spark

我們使用ES進行全文搜索時，如圖所示，系統首先會通過Term Index找到該Term在Term Dictionary中的位置，再通過倒排索引結構找到對應的Posting，從而定位到該詞組在文本中的位置，完成一次搜索。

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