ElasticSearch 实战：倒排索引核心原理

我们看看下面2个doc是怎么建立倒排索引的

doc1：I really liked my small dogs, and I think my mom also liked them.
doc2：He never liked any dogs, so I hope that my mom will not expect me to liked him.

word	doc1	doc2
I	*	*
really	*
liked	*	*
my	*	*
small	*
dogs	*
and	*
think	*
mom	*	*
also	*
them	*
He		*
never		*
any		*
so		*
hope		*
that		*
will		*
not		*
expect		*
me		*
to		*
him		*

此时我们全文检索mother like little dog，是搜索不到结果的

那这是不是我们想要的？绝对不是。因为在我们看来monther和mom有区别吗？都是妈妈的意思，同义词。like和liked有区别吗？没有，都是喜欢的意思，只不过一个是现在时，一个是过去时。little和small有区别吗？都是小的，同义词。dog和dogs有区别吗？够，只不过一个单数一个复数。

所以如果是这样的建立索引和检索的话就是很失败的

因此，es其实在建立倒排索引的时候会进行一个操作(normalization)，也就是对拆分出来的各个单词进行相应的处理（时态的转换，单复数的转换，同义词的转换，大小写的转换），以提升后面搜索的时候能够搜索到相关联的文档的概率

针对上面2个doc，建立索引时会进行下面的转换

liked —> like
small —> little
dogs —> dog

加入normalization操作后，真实的倒排索引是这样的

word	doc1	doc2	normalization
I	*	*
really	*
like	*	*	liked --> like
my	*	*
little	*		small --> little
dog	*	*	dogs --> dog
and	*
think	*
mom	*	*
also	*
them	*
He		*
never		*
any		*
so		*
hope		*
that		*
will		*
not		*
expect		*
me		*
to		*
him		*

接下来我们进行全文检索mother like little dog，会先进行分词和normalization操作

mother	--> mom
like	--> like
little	--> little
dog	--> dog

此时doc1和doc2都会搜索出来了

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