Elasticsearch的Term为什么很快之跳表---只喝牛奶的杀手

term代表完全匹配，也就是精确查询，搜索前不会再对搜索词进行分词，所以我们的搜索词必须是文档分词集合中的一个，此字段如 "无分词"，则完全匹配此字段（如果对于某个字段，你想精确匹配，即搜索什么词匹配什么词，类似sql中的=操作，则应该采取此操作），下面是用的kibana的示例数据的Term操作。

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search { "query": { "bool": { "must": [{ "term": { "customer_first_name.keyword": { "value": "Mary" } } }, { "term": { "customer_gender": { "value": "FEMALE" } } } ] } } }

假设我们有以下数据：

docId

customer_first_name

customer_gender

1

Marry

FEMALE

2‍‍‍

Shen

MALE

3

Marry

FEMALE

这里每一行是一个document。每个document都有一个docid。那么给这些document建立的倒排索引就是：

customer_first_name

Marry

[1,3]

Shen

[2]

customer_gender

FEMALE

[1,3]

MALE

[2]

可以看到，倒排索引是按字段的，一个字段有一个自己的倒排索引。Marry,Shen这些叫做 term，而[1,3]就是posting list。Posting list就是一个int的数组，存储了所有符合某个term的文档id。

利用 Skip List 合并

以上是三个posting list。我们现在需要把它们用AND的关系合并，得出posting list的交集。首先选择最短的posting list，然后从小到大遍历。遍历的过程可以跳过一些元素，比如我们遍历到绿色的13的时候，就可以跳过蓝色的3了，因为3比13要小。

整个过程如下

Next -> 2 Advance(2) -> 13 Advance(13) -> 13 Already on 13 Advance(13) -> 13 MATCH!!! Next -> 17 Advance(17) -> 22 Advance(22) -> 98 Advance(98) -> 98 Advance(98) -> 98 MATCH!!!

最后得出的交集是[13,98]，所需的时间比完整遍历三个posting list要快得多。但是前提是每个list需要指出Advance这个操作。Advance操作是什么？就是 skip list 提供的快速跳跃的特性。

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