正常的索引一般是指关系型数据库里的索引。 把不同的数据存放到不同的字段中。如果要实现baidu或google那种搜索，就需要与一条记录的多个字段进行比对，需要 全表扫描，如果数据量比较大的话，性能就很低。
那反过来，如果把mysql中存放在不同字段中字符串，按一定规则拆分成term【词】存放到 一个字段中【套用mysql中的表结构，实际上不是这样处理的】，然后把这些词存放到一个字段中，并在这个字段建立索引。
这样一来，搜索时，只需要查 带有索引的这列就可以了【这一点和关系型数据库 field_name='xxx'一样了】，这一步解决了效率问题
这个term对应所在记录，中这个term所在的原始记录，这一步解决了获取源内容的问题
正排索引(forward index)与倒排索引(inverted index)
正排索引（前向索引） 正排索引也称为"前向索引"。
正向索引的结构如下：
“文档1”的ID > 单词1：出现次数，出现位置列表；单词2：出现次数，出现位置列表；…………。
“文档2”的ID > 此文档出现的关键词列表。
一般是通过key，去找value。
当用户在主页上搜索关键词“华为手机”时，假设只存在正向索引（forward index），那么就需要扫描索引库中的所有文档，找出所有包含关键词“华为手机”的文档，再根据打分模型进行打分，排出名次后呈现给用户。因为互联网上收录在搜索引擎中的文档的数目是个天文数字，这样的索引结构根本无法满足实时返回排名结果的要求。
所以，搜索引擎会将正向索引重新构建为倒排索引，即把文件ID对应到关键词的映射转换为关键词到文件ID的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现这个关键词。
得到倒排索引的结构如下：
“关键词1”：“文档1”的ID，“文档2”的ID，…………。
“关键词2”：带有此关键词的文档ID列表。
从词的关键字，去找文档。
官网
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.x/analysis.html
官网，提供了很多很多。大家自行去看！
索引分析模块Analyzer
分解器Tokenizer
词元过滤器token filters
经过 Tokenizer
Elasticsearch之IKAnalyzer的过滤停止词
大家，有兴趣，可以看看，英文停用词
http://www.ranks.nl/stopwords
大家，有兴趣，可以看看，中文停用词
Elasticsearch之中文分词器
Elasticsearch之几个重要的分词器
作者：大数据和人工智能躺过的坑
出处：http://www.cnblogs.com/zlslch/
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