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ElasticSearch：时间复杂度接近 O(1)，采用「字典树 + 内存存储」
- 倒排索引：有序的数据字典，根据 field 定位到数据，查找 field 时间复杂度也是 O(logN)
- term-index：字典树结构 + 内存存储，快速定位到磁盘的 offset，定位到数据，时间复杂度接近 O(1)，实际为 O(m)，其中 m 为关键字的字符数量
MySQL： B+ 树结构存储，时间复杂度 O(logN)
- B+树：按照 B+ 树结构存储，时间复杂度 O(logN)，每次查询都可能经过多次「寻轨」，单次耗时 3~5 ms

，二叉树查找效率是logN，同时插入新的节点不必移动全部节点，所以用树型结构存储索引，能同时兼顾插入和查询的性能。

什么是倒排索引?

Alt text

继续上面的例子，假设有这么几条数据(为了简单，去掉about, interests这两个field):

ID	Name	Age	Sex
1	Kate	24	Female
2	John	24	Male
3	Bill	29	Male

ID是Elasticsearch自建的文档id，那么Elasticsearch建立的索引如下:

Name:

Term	Posting List
Kate	1
John	2
Bill	3

Age:

Term	Posting List
24	[1,2]
29	3

Sex:

Term	Posting List
Female	1
Male	[2,3]

Posting List

Elasticsearch分别为每个field都建立了一个倒排索引，Kate, John, 24, Female这些叫term，而[1,2]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。

看到这里，不要认为就结束了，精彩的部分才刚开始…

通过posting list这种索引方式似乎可以很快进行查找，比如要找age=24的同学，爱回答问题的小明马上就举手回答：我知道，id是1，2的同学。但是，如果这里有上千万的记录呢？如果是想通过name来查找呢？

Term Dictionary

Elasticsearch为了能快速找到某个term，将所有的term排个序，二分法查找term，logN的查找效率，就像通过字典查找一样，这就是Term Dictionary。现在再看起来，似乎和传统数据库通过B-Tree的方式类似啊，为什么说比B-Tree的查询快呢？

ES索引原理 - 简书

笼统的来说，b-tree 索引是为写入优化的索引结构。所以当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢。要进一步深入的化，还是要看一下 Lucene 的倒排索引是怎么构成的。

Ref

BTree,B-Tree,B+Tree,B_Tree都是什么 - andyzhaojianhui的专栏 - CSDN博客.mhtml

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