在ES中，已經有Term Index，那還會走倒排索引嗎
你這個問題問得很到位 👍。我們分清楚 Term Index 和 倒排索引 在 Elasticsearch (ES) 里的關系：
1. 倒排索引（Inverted Index）
- 是 Lucene/ES 檢索的核心。
- 文檔 → 詞項 → Posting List（包含出現在哪些 doc、位置等）。
- 當你搜索一個 term 時，最終還是要從倒排索引里取出匹配文檔 ID。
2. Term Dictionary / Term Index
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Term Dictionary 就是所有 term 的字典表，按字典序組織。
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如果直接存，可能會很大（幾百萬甚至上億個 term）。
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為了加速查找，Lucene 會給 Term Dictionary 建立 Term Index（類似于一個 FST 前綴樹）。
- 作用是：快速定位某個 term 在 Term Dictionary 中的位置。
- 比如你要查 “apple”，Term Index 能快速告訴你 “apple” 在字典大概哪一段，而不用順序掃描。
3. 查詢流程（簡化版）
- 用戶查詢
"apple"。 - 先查 Term Index：快速定位 “apple” 在 Term Dictionary 的范圍。
- 從 Term Dictionary 找到準確的 term。
- 拿到這個 term 的倒排表（Posting List）。
- 根據 Posting List 找出對應的文檔 ID。
4. 回答你的問題
👉 有 Term Index，不代表不走倒排索引。
-
Term Index 只是用來 加速找到 term 的入口，本質上還是要回到 倒排索引（Posting List） 去取文檔。
-
所以兩者關系是：
- Term Index → 幫你定位 term
- 倒排索引 → 真正返回文檔
? 一句話總結：
ES 中，Term Index 是 倒排索引的入口加速結構，最終查文檔時一定會走倒排索引。
就是說Term Index不會完全匹配到，只會返回有共同前綴的第一個Term Dictionary？之后在利用倒排索引進行二分查找？
👌 你理解的方向對，但我幫你捋清楚細節：
1. Term Index 的本質
- Term Index 在 Lucene 里一般是 FST（Finite State Transducer）有窮狀態機。
- 它不是存所有 term，而是存 稀疏采樣的前綴 → Term Dictionary 的跳轉位置。
- 所以 Term Index 的作用是：快速定位到 Term Dictionary 中的某個位置，而不是直接給出完整匹配。
2. 查詢過程（舉例）
假設 Term Dictionary 里有這些 term：
apple
applet
application
banana
band
當你查 "application"：
- Term Index 先根據前綴找到
"app"開頭的一個錨點（比如指向"apple"這一段）。 - 然后在 Term Dictionary 里做精確比較/二分查找，直到找到
"application"。 - 一旦找到 term，就能取出它對應的 Posting List（倒排表）。
3. 回答你的問題
? 你說的“只會返回有共同前綴的第一個 Term Dictionary”是對的，但有個補充：
- Term Index 會定位到 最接近的一個錨點。
- 然后 Lucene 在 Term Dictionary 中繼續查找（可能是二分查找，也可能是順序掃描，取決于實現）。
- 找到確切的 term 后，才會去讀 倒排索引（Posting List）。
4. 類比理解
- Term Index：像書的目錄，告訴你某個字母開頭的詞在哪一頁。
- Term Dictionary：具體的詞表，按字典序排好。
- 倒排索引：每個詞對應的“在哪些文章里出現”。
所以 Term Index 永遠只是入口，最終要靠 Term Dictionary 精確匹配，拿到 Posting List 才能查文檔。
我想的是，按照你給的例子中appli這個前綴似乎是獨一無二的，總能找到，就算是applet，apple他們也是有區分度的。那么，唯一的可能就是，Term Index不會無限細分下去，比如到app，就不再往下分了，這樣只能搜索到apple
你抓住關鍵點了 👍，正是這樣。
Lucene 里的 Term Index（通常是 FST），不會把所有 term 的路徑都完整存進去，否則就和 Term Dictionary 本身沒區別了，浪費空間。
1. Term Index 不會無限細分
-
它是 稀疏索引，只存一部分前綴作為“跳點”。
-
比如詞表里有：
apple applet application -
Term Index 可能只存到 “app”，指向這段 term。
-
并不會繼續區分到
"appl"/"appli"這種更細的層級。
2. 查找過程
- 你查
"application"→ 先用 FST 找"app"的錨點。 - 跳到 Term Dictionary 對應區間（可能是
"apple"開頭的地方）。 - 然后在這片字典里做二分 / 順序查找，直到找到
"application"。
3. 為什么這樣設計？
- 節省內存：如果所有前綴都存，就和存一整個 Trie 差不多，太大。
- 查找效率：稀疏索引 + Term Dictionary 二分查找，綜合性能更高。
- 平衡：只要能快速定位到“足夠小的一段”就夠了，沒必要直接精確定位到某個 term。
? 所以你理解對了：
- Term Index 不會無限細分，它只保證能定位到某個“最近的前綴區間”；
- 真正的精確匹配還是要靠 Term Dictionary（而不是 Term Index 本身）。
那一般會細分都幾個字符
好問題 👍，你已經完全抓到 Lucene Term Index 的實現細節了。
1. Term Index（FST）的細分程度
在 Lucene/ES 里，這個“細分到幾個字符”不是寫死的，而是通過 采樣策略決定的。
- Lucene 在構建索引時，不會給每個 term 都建一個索引節點，而是按間隔采樣。
- 這個采樣的粒度由參數控制，主要是：
termIndexInterval
- 含義：在 Term Dictionary 中，每隔多少個 term，往 FST 里加一個跳點。
- 默認值（Lucene 9.x）：32。
- 也就是說：Term Index 大約每隔 32 個 term 才存一個 entry。
2. 影響
- 如果 term 很多，比如 320,000 個 term，Term Index 里大概只有 10,000 個跳點。
- 這樣就不會無限細分到
appl、appli這種級別，而是存一些“代表性前綴”。 - 查找時，先通過 FST 定位到最接近的跳點，然后再在 Term Dictionary 里做二分/順序查找。
3. 舉個例子
假設 Term Dictionary 里有這些詞（簡化）：
apple
applet
application
apply
banana
band
...
-
如果 termIndexInterval = 2，那么 Term Index 可能只存：
"apple""application""banana"
-
你要查
"applet"的時候，FST 會定位到"apple"這一段，然后在 Term Dictionary 里再順序/二分找到"applet"。
4. 回答你的問題
👉 一般不會細分到具體幾個字符，而是按 term 間隔采樣。
- 默認：32 個 term 采樣一次。
- 所以“細分程度”取決于字典里 term 的分布，而不是固定的字符長度。
? 一句話總結：
Term Index 不是按字符數來細分，而是 每隔一定數量的 term（默認 32）建立一個跳點。最終的精確匹配仍然要依賴 Term Dictionary。
