Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，用于存储、检索和分析大量的数据。它使用了一些特定的底层数据结构来支持高效的文本搜索、分析和聚合操作。下面是 Elasticsearch 底层数据结构的详细说明：
倒排索引（Inverted Index）： 倒排索引是 Elasticsearch 最核心的数据结构之一。它将文档中的每个词（术语）映射到包含这个词的文档列表。这使得搜索非常高效，因为不需要遍历所有文档来查找特定的词。
倒排索引由以下几个主要部分组成：
- 词项表（Term Dictionary）：保存所有不重复的词汇项和对应的元数据，比如词频率、文档频率等。
- 倒排列表（Inverted List）：对于每个词汇项，记录包含这个词的文档的列表，以及该词在文档中的位置信息。
- 位置信息（Positional Information）：记录词在文档中的位置，支持短语查询等高级搜索操作。
- 文档存储： Elasticsearch 将原始文档以 JSON 格式存储在分片中，每个文档都有一个唯一的标识符（_id）。文档存储是基于列式存储的方式，这使得可以高效地检索和访问特定字段的值，同时节省存储空间。
- 分片和副本： Elasticsearch 的数据存储是分布式的，数据被分割成多个分片（Shard），每个分片可以分布在不同的节点上。分片的引入允许 Elasticsearch 在多节点集群中存储和处理大量数据。每个分片可以有多个副本，用于提高数据的可用性和容错性。
- 映射（Mapping）： 映射定义了文档中字段的数据类型以及如何分析和索引这些字段的内容。映射决定了如何构建倒排索引、如何对字段进行分词等。正确的映射能够提升搜索和分析的性能。
- 分析器和分词器： Elasticsearch 使用分析器和分词器来将文本字段拆分为适当的词汇单元，以便于构建倒排索引。分析器由字符过滤器、分词器和标记过滤器组成，可以根据需求定制。
总之，Elasticsearch 的底层数据结构主要是基于倒排索引，通过将词汇项映射到文档列表和位置信息，实现了高效的全文搜索、分析和聚合操作。同时，分片和副本机制使得 Elasticsearch 可以处理大规模的数据，并且具备高可用性和容错性。
