Elasticsearch使用一种称为 倒排索引 的结构，他适用于快速的全文搜索。一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含他的文档列表。

例如，假设我们有两个文档，每个文档的content域包含如下内容：

  1. The quick brown fox jumped over the lazy dog
  2. Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer

为了创建倒排索引，我们首先将每个文档的content 域拆分成单独的词（我们称它为词条 或tokens ），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那个文档。结果如下所示：
Term Doc_1 Doc_2
————————————-
Quick | | X
The | X |
brown | X | X
dog | X |
dogs | | X
fox | X |
foxes | | X
in | | X
jumped | X |
lazy | X | X
leap | | X
over | X | X
quick | X |
summer | | X
the | X |
————————————

现在，如果我们想搜索 quick brown ，我们只需要查找包含每个词条的文档：
Term Doc_1 Doc_2
————————————-
brown | X | X
quick | X |
————————————
Total | 2 | 1

两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个匹配度更高。如果我们使用仅计算匹配词条数量的简单相似性算法，那么，我们可以说，对于我们查询的相关性来讲，第一个文档比第二个文档更佳。

但是，我们目前的倒排索引有一些问题：

  1. Quick 和 quick 以独立的词条出现，然而用户可能认为它们是相同的词。
  2. fox 和 foxes 非常相似, 就像 dog 和 dogs ；他们有相同的词根。
  3. jumped 和 leap, 尽管没有相同的词根，但他们的意思很相近。他们是同义词。

使用前面的索引搜索 +Quick +fox 不会得到任何匹配文档。（记住， + 前缀表明这个词必须存在。）只有同时出现 Quick 和 fox的文档才满足这个查询条件，但是第一个文档包含quick fox，第二个文档包含 Quick foxes。

我们的用户可以合理的期望两个文档与查询匹配。我们可以做的更好。

如果我们将词条规范为标准模式，那么我们可以找到与用户搜索的词条不完全一致，但具有足够相关性的文档。例如：

  1. Quick 可以小写化为 quick 。
  2. foxes 可以 词干提取 —变为词根的格式— 为 fox 。类似的， dogs 可以为提取为 dog 。
  3. jumped 和 leap 是同义词，可以索引为相同的单词 jump 。

现在索引看上去像这样：
Term Doc_1 Doc_2
————————————-
brown | X | X
dog | X | X
fox | X | X
in | | X
jump | X | X
lazy | X | X
over | X | X
quick | X | X
summer | | X
the | X | X
————————————
这还远远不够。我们搜索 +QUick +fox仍然会失败，因为在我们的索引中，已经没有Quick了。但是，如果我们对搜索的字符串使用与content 域相同的标准化规则，会变成查询 +quick +fox，这样两个文档都会匹配！

NOTE

这非常重要。你只能搜索在索引中出现的词条，所以索引文本和查询字符串必须标准化为相同的格式。

分词和标准化的过程称为分析，我们会在下个章节讨论。