这是篇翻译文，图画的挺有意思。

Elastic使用非常特殊的数据结构，称作反向索引。反向索引中，包括了一组document中出现的唯一的单词，和对应的单词，所出现的位置。反向索引是在ES中，document被创建的同时，创建的。创建的过程称作“分析”。接下来，会说明它是如何被创建以及如何被保存在shard中用来搜索docuemnt

从Document到可被查找的索引

・Client端发送命令在ELS中创建document。

・一旦document在ELS中被创建，它要经历分析阶段。在这阶段中，document被tokenized（整体的东西被拆分成个体）和normalised（正常化）。

・对于给定的document，反向索引将被创建，保存在临时的buff之中，直到buffer变满为止。一旦变满，将被冲到segment中。

・segment是最小的逻辑单元，shard可以看做是一组segment的集合。segment里全是从buffer过来的反向索引。

・一旦segment装满了反向索引，shard就可以被搜索。

用于索引和查询的文本分析（反向索引的创建）

分析过程是在shard中，创建索引的核心过程。不仅在创建document时被使用，还会在查询时使用。下图是在索引过程中如何被使用的。

・假设我们有两条document要被创建

{
"name" : "Nikhil",
"id": "zytham",
"comment" : "The thin lifeguard was swimming in the lake"
"date" : "2018-02-12"
}

{
"name" : "Ranjan",
"id": "nranjan",
"comment" : "Swimmers race with the skinny lifeguard in lake"
"date" : "2018-02-12"
}

假设我们关心comment部分。我们有两行文本要分析。

1. The thin lifeguard was swimming in the lake

2. Swimmers race with the skinny lifeguard in lake

Tokenisation（分解化）：

首先区分单词，创建排序列表。下方1,2表示出现在第几个document中。

Token

Present in Document

Swimmers

2

The

1

in

1,2

lifeguard

1,2

lake

1,2

race

2

skinny

2

swimming

2

the

1,2

thin

1

was

1

with

1

Filter：

去除停顿词，如the、in等。

小写化（目的是查询时不区分大小写）

获取词根（swimming to swim)

同义词转换（thin == skinny）

这次都是基于ELS提供的内置的文本分词器。也有对应的中文的分词器。

查询document时进行文本分析。

当使用get命令查询document，索引化时会使用同样的分析器。如：查询the thin时，会先去掉the，然后同义词转换，最后查询，返回检索到的document.

参考资料：

http://www.devinline.com/2018/09/elasticsearch-inverted-index-and-its-storage.html