当我们提到存储压缩时，尤其是在处理倒排索引（InvertedIndex）时，主要的目标是减少存储空间和提高查询效率。通过将词项映射到ID和使用位图代替传统的倒排列表，我们能有效减少存储空间的占用，尤其是在处理具有大量重复词项的数据时。下面我将详细解释词项映射到ID的收益，并通过具

正向索引：mysql 倒排索引：elasticsearch采用倒排索引：文档（document）:每条数据就是一个文档。词条（term）:文档按照语义分成的词语（中文按照中文语义分）。词条不能重复。 eg:会对用户输入的关键字数据进行分词华为手机-》分词：华为手机 可以看出：正向索引：是根据关键字直

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正向索引我们先来回顾一下正向索引。例如有一张名为tb_goods的表：idtitleprice1小米手机34992华为手机49993华为小米充电器494小米手环49………其中的id字段已经创建了索引，由于索引底层采用了B+树结构，因此我们根据id搜索的速度会非常快。但是其他字段例如title，只在叶子节点

什么是elasticsearch一款非常强大的开源搜索引擎elasticsearch是elasticstack的核心，负责存储、搜索、分析数据。采用倒排索引正向索引：正排索引按照文档的顺序存储索引，索引的键是文档的标识符（如ID），值是文档的详细信息，如标题、内容摘要、发布日期等。这种结构使得正排索引适合

4.4.1表索引概述从加速的查询和原理来看，ApacheDoris的索引分为点查索引和跳数索引两大类。（1）点查索引：常用于加速点查，原理是通过索引定位到满足WHERE条件的有哪些行，直接读取那些行。点查索引在满足条件的行比较少时效果很好。ApacheDoris的点查索引包括前缀索引和倒排

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