倒排索引概念
举例子：
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为了创建倒排索引，我们通过分词器将每个文档的内容域拆分成单独的词（我们称它为词条或 Term），创建一个包含所有不重复词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档。
这种结构由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词都有一个文档列表与之关联。这种由属性值来确定记录的位置的结构就是倒排索引。带有倒排索引的文件我们称为倒排文件。
词条（Term）： 索引里面最小的存储和查询单元，对于英文来说是一个单词，对于中文来说一般指分词后的一个词。
词典（Term Dictionary）： 或字典，是词条 Term 的集合。搜索引擎的通常索引单位是单词，单词词典是由文档集合中出现过的所有单词构成的字符串集合，单词词典内每条索引项记载单词本身的一些信息以及指向“倒排列表”的指针。
倒排表（Post list）： 一个文档通常由多个词组成，倒排表记录的是某个词在哪些文档里出现过以及出现的位置。每条记录称为一个倒排项（Posting）。倒排表记录的不单是文档编号，还存储了词频等信息。
倒排文件（Inverted File）： 所有单词的倒排列表往往顺序地存储在磁盘的某个文件里，这个文件被称之为倒排文件，倒排文件是存储倒排索引的物理文件。
倒排索引主要由两个部分组成：
- 词典
- 倒排文件
词典和倒排表是 Lucene 中很重要的两种数据结构，是实现快速检索的重要基石。词典和倒排文件是分两部分存储的，词典在内存中而倒排文件存储在磁盘上。
不管是 Solr 还是 Elasticsearch 底层都是依赖于 Lucene，而 Lucene 能实现全文搜索主要是因为它实现了倒排索引的查询结构。
倒排索引的底层实现是基于： FST（ Finite State Transducer） 数据结构
