資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：什么是倒排索引與正排索引相反，由查詢的過程，使用倒排索引。分詞后倒排索引我愛北京到家美好由檢索詞快速找到包含這個查詢詞的網頁就是倒排索引。
△什么是正排索引（forward index）？
簡言之，由key查詢實體的過程，使用正排索引。
例如，用戶表：
t_user(uid, name, passwd, age, sex)
由uid查詢整行的過程，就時正排索引查詢。
又例如，網頁庫：
t_web_page(url, page_content)
由url查詢整個網頁的過程，也是正排索引查詢。
網頁內容分詞后，page_content會對應一個分詞后的集合list。
簡易的，正排索引可以理解為：
Map>
能夠由網頁url快速找到內容的一個數據結構。
畫外音：時間復雜度可以認為是O(1)。
△什么是倒排索引（inverted index）？
與正排索引相反，由item查詢key的過程，使用倒排索引。
對于網頁搜索，倒排索引可以理解為：
Map>
能夠由查詢詞快速找到包含這個查詢詞的網頁的數據結構。
畫外音：時間復雜度也是O(1)。
舉個例子，假設有3個網頁：
url1 -> “我愛北京”
url2 -> “我愛到家”
url3 -> “到家美好”
這是一個正排索引：
Map。
分詞之后：
url1 -> {我，愛，北京}
url2 -> {我，愛，到家}
url3 -> {到家，美好}
這是一個分詞后的正排索引：
Map>。
分詞后倒排索引：
我 -> {url1, url2}
愛 -> {url1, url2}
北京 -> {url1}
到家 -> {url2, url3}
美好 -> {url3}
由檢索詞item快速找到包含這個查詢詞的網頁Map>就是倒排索引。
畫外音：明白了吧，詞到url的過程，是倒排索引。
正排索引和倒排索引是spider和build_index系統提前建立好的數據結構，為什么要使用這兩種數據結構，是因為它能夠快速的實現“用戶網頁檢索”需求。
畫外音，業務需求決定架構實現，查詢起來都很快。
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