倒排索引优点
相比传统的索引方式，倒排索引的搜索效率更高的原因有以下几点：
1、减少搜索的文档数量： 倒排索引记录了每个单词在哪些文档中出现，因此可以快速地找到包含查询词的文档，从而减少了需要搜索的文档数量。这对于大规模数据的搜索非常有用。
2、提高搜索的精度： 倒排索引还可以记录查询词在文档中出现的位置和频率等信息，从而可以对搜索结果进行更精细的排名和排序。这可以提高搜索的准确性和相关性。
3、支持复杂的查询操作： 倒排索引支持各种复杂的查询操作，如布尔运算、通配符、模糊查询、范围查询、地理位置查询等。这可以帮助用户更精细地控制搜索结果，提高搜索的效率和准确性。
例子
假设有以下 3 个文档：
文档1: "Elasticsearch is a search engine based on Lucene"
文档2: "Elasticsearch provides a distributed search engine"
文档3: "Lucene is a search engine library"
使用倒排索引来索引这些文档，可以得到以下倒排列表：
| 关键词 | 文档编号 | 出现位置 |
|---|---|---|
| Elasticsearch | 1,2 | 0,3 |
| is | 1,2,3 | 1,4,2 |
| a | 1,3 | 2,1 |
| search | 1,2,3 | 2,1,2 |
| engine | 1,2,3 | 2,4,3 |
| based | 1 | 4 |
| on | 1 | 5 |
| Lucene | 1,3 | 6,2 |
| provides | 2 | 1 |
| distributed | 2 | 2 |
| library | 3 | 4 |
可以看到，每个关键词都对应着一个文档列表，记录了该关键词出现在哪些文档中以及在文档中出现的位置。
例如，当用户搜索关键词 “Elasticsearch search” 时，Elasticsearch 会先找到包含这两个关键词的文档，即文档 1 和文档 2。然后再对这两个文档进行评分和排序，最后返回与查询最相关的文档。