#使文本可以被搜索 第一個不得不解決的挑戰是如何讓文本變得可搜索。在傳統的數據庫中，一個字段存一個值，但是這對于全文搜索是不足的。想要讓文本中的每個單詞都可以被搜索，這意味這數據庫需要存多個值。 支持一個字段多個值的最佳數據結構是[倒排索引](052_Mapping_Analysis/35_Inverted_index.md)。倒排索引包含了出現在所有文檔中唯一的值或詞的有序列表，以及每個詞所屬的文檔列表。 Term | Doc 1 | Doc 2 | Doc 3 | ... ------------------------------------ brown | X | | X | ... fox | X | X | X | ... quick | X | X | | ... the | X | | X | ... > 注意 >當討論倒排索引時，我們說的是把文檔加入索引。因為之前，一個倒排索引是用來索引整個非結構化的文本文檔。ES中的文檔是一個結構化的JSON文檔。實際上，每一個JSON文檔中被索引的字段都有它自己的倒排索引。 倒排索引存儲了比包含了一個特定term的文檔列表多地多的信息。它可能存儲包含每個term的文檔數量，一個term出現在指定文檔中的頻次，每個文檔中term的順序，每個文檔的長度，所有文檔的平均長度，等等。這些統計信息讓Elasticsearch知道哪些term更重要，哪些文檔更重要，也就是[相關性](056_Sorting/90_What_is_relevance.md)。 需要意識到，為了實現倒排索引預期的功能，它必須要知道集合中所有的文檔。 在全文檢索的早些時候，會為整個文檔集合建立一個大索引，并且寫入磁盤。只有新的索引準備好了，它就會替代舊的索引，最近的修改才可以被檢索。 ##不可變性 寫入磁盤的倒排索引是不可變的，它有如下好處： * 不需要鎖。如果從來不需要更新一個索引，就不必擔心多個程序同時嘗試修改。 * 一旦索引被讀入文件系統的緩存(譯者:在內存)，它就一直在那兒，因為不會改變。只要文件系統緩存有足夠的空間，大部分的讀會直接訪問內存而不是磁盤。這有助于性能提升。 * 在索引的聲明周期內，所有的其他緩存都可用。它們不需要在每次數據變化了都重建，因為數據不會變。 * 寫入單個大的倒排索引，可以壓縮數據，較少磁盤IO和需要緩存索引的內存大小。 當然，不可變的索引有它的缺點，首先是它不可變！你不能改變它。如果想要搜索一個新文檔，必須重見整個索引。這不僅嚴重限制了一個索引所能裝下的數據，還有一個索引可以被更新的頻次。