在ES中，已经有Term Index，那还会走倒排索引吗
你这个问题问得很到位 👍。我们分清楚 Term Index 和 倒排索引 在 Elasticsearch (ES) 里的关系：
1. 倒排索引（Inverted Index）
- 是 Lucene/ES 检索的核心。
- 文档 → 词项 → Posting List（包含出现在哪些 doc、位置等）。
- 当你搜索一个 term 时，最终还是要从倒排索引里取出匹配文档 ID。
2. Term Dictionary / Term Index
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Term Dictionary 就是所有 term 的字典表，按字典序组织。
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如果直接存，可能会很大（几百万甚至上亿个 term）。
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为了加速查找，Lucene 会给 Term Dictionary 建立 Term Index（类似于一个 FST 前缀树）。
- 作用是：快速定位某个 term 在 Term Dictionary 中的位置。
- 比如你要查 “apple”，Term Index 能快速告诉你 “apple” 在字典大概哪一段，而不用顺序扫描。
3. 查询流程（简化版）
- 用户查询
"apple"。 - 先查 Term Index：快速定位 “apple” 在 Term Dictionary 的范围。
- 从 Term Dictionary 找到准确的 term。
- 拿到这个 term 的倒排表（Posting List）。
- 根据 Posting List 找出对应的文档 ID。
4. 回答你的问题
👉 有 Term Index，不代表不走倒排索引。
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Term Index 只是用来 加速找到 term 的入口，本质上还是要回到 倒排索引（Posting List） 去取文档。
-
所以两者关系是：
- Term Index → 帮你定位 term
- 倒排索引 → 真正返回文档
✅ 一句话总结：
ES 中，Term Index 是 倒排索引的入口加速结构，最终查文档时一定会走倒排索引。
就是说Term Index不会完全匹配到，只会返回有共同前缀的第一个Term Dictionary？之后在利用倒排索引进行二分查找？
👌 你理解的方向对，但我帮你捋清楚细节：
1. Term Index 的本质
- Term Index 在 Lucene 里一般是 FST（Finite State Transducer）有穷状态机。
- 它不是存所有 term，而是存 稀疏采样的前缀 → Term Dictionary 的跳转位置。
- 所以 Term Index 的作用是：快速定位到 Term Dictionary 中的某个位置，而不是直接给出完整匹配。
2. 查询过程（举例）
假设 Term Dictionary 里有这些 term：
apple
applet
application
banana
band
当你查 "application"：
- Term Index 先根据前缀找到
"app"开头的一个锚点（比如指向"apple"这一段）。 - 然后在 Term Dictionary 里做精确比较/二分查找，直到找到
"application"。 - 一旦找到 term，就能取出它对应的 Posting List（倒排表）。
3. 回答你的问题
✔ 你说的“只会返回有共同前缀的第一个 Term Dictionary”是对的，但有个补充：
- Term Index 会定位到 最接近的一个锚点。
- 然后 Lucene 在 Term Dictionary 中继续查找（可能是二分查找，也可能是顺序扫描，取决于实现）。
- 找到确切的 term 后，才会去读 倒排索引（Posting List）。
4. 类比理解
- Term Index：像书的目录，告诉你某个字母开头的词在哪一页。
- Term Dictionary：具体的词表，按字典序排好。
- 倒排索引：每个词对应的“在哪些文章里出现”。
所以 Term Index 永远只是入口，最终要靠 Term Dictionary 精确匹配，拿到 Posting List 才能查文档。
我想的是，按照你给的例子中appli这个前缀似乎是独一无二的，总能找到，就算是applet，apple他们也是有区分度的。那么，唯一的可能就是，Term Index不会无限细分下去，比如到app，就不再往下分了，这样只能搜索到apple
你抓住关键点了 👍，正是这样。
Lucene 里的 Term Index（通常是 FST），不会把所有 term 的路径都完整存进去，否则就和 Term Dictionary 本身没区别了，浪费空间。
1. Term Index 不会无限细分
-
它是 稀疏索引，只存一部分前缀作为“跳点”。
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比如词表里有：
apple applet application -
Term Index 可能只存到 “app”，指向这段 term。
-
并不会继续区分到
"appl"/"appli"这种更细的层级。
2. 查找过程
- 你查
"application"→ 先用 FST 找"app"的锚点。 - 跳到 Term Dictionary 对应区间（可能是
"apple"开头的地方）。 - 然后在这片字典里做二分 / 顺序查找，直到找到
"application"。
3. 为什么这样设计？
- 节省内存：如果所有前缀都存，就和存一整个 Trie 差不多，太大。
- 查找效率：稀疏索引 + Term Dictionary 二分查找，综合性能更高。
- 平衡：只要能快速定位到“足够小的一段”就够了，没必要直接精确定位到某个 term。
✅ 所以你理解对了：
- Term Index 不会无限细分，它只保证能定位到某个“最近的前缀区间”；
- 真正的精确匹配还是要靠 Term Dictionary（而不是 Term Index 本身）。
那一般会细分都几个字符
好问题 👍，你已经完全抓到 Lucene Term Index 的实现细节了。
1. Term Index（FST）的细分程度
在 Lucene/ES 里，这个“细分到几个字符”不是写死的，而是通过 采样策略决定的。
- Lucene 在构建索引时，不会给每个 term 都建一个索引节点，而是按间隔采样。
- 这个采样的粒度由参数控制，主要是：
termIndexInterval
- 含义：在 Term Dictionary 中，每隔多少个 term，往 FST 里加一个跳点。
- 默认值（Lucene 9.x）：32。
- 也就是说：Term Index 大约每隔 32 个 term 才存一个 entry。
2. 影响
- 如果 term 很多，比如 320,000 个 term，Term Index 里大概只有 10,000 个跳点。
- 这样就不会无限细分到
appl、appli这种级别，而是存一些“代表性前缀”。 - 查找时，先通过 FST 定位到最接近的跳点，然后再在 Term Dictionary 里做二分/顺序查找。
3. 举个例子
假设 Term Dictionary 里有这些词（简化）：
apple
applet
application
apply
banana
band
...
-
如果 termIndexInterval = 2，那么 Term Index 可能只存：
"apple""application""banana"
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你要查
"applet"的时候，FST 会定位到"apple"这一段，然后在 Term Dictionary 里再顺序/二分找到"applet"。
4. 回答你的问题
👉 一般不会细分到具体几个字符，而是按 term 间隔采样。
- 默认：32 个 term 采样一次。
- 所以“细分程度”取决于字典里 term 的分布，而不是固定的字符长度。
✅ 一句话总结：
Term Index 不是按字符数来细分，而是 每隔一定数量的 term（默认 32）建立一个跳点。最终的精确匹配仍然要依赖 Term Dictionary。
