倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件(inverted file)。
用途
倒排文件（倒排索引），索引对象是文档或者文档集合中的单词等，用来存储这些单词在一个文档或者一组文档中的存储位置，是对文档或者文档集合的一种最常用的索引机制。
原理
Lucene倒排索引原理
Lucene是一个高性能的java全文检索工具包，它使用的是倒排文件索引结构。该结构及相应的生成算法如下：
0）设有两篇文章1和2
文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too.
文章2的内容为：He once lived in Shanghai.
a.现有的是文章内容，即一个字符串，先分词，即找出字符串中的所有单词。英文单词由于用空格分隔，比较好处理。中文单词间是连在一起的需要特殊的分词处理。
b.文章中的”in”, “once” “too”等词没有什么实际意义，中文中的“的”“是”等字通常也无具体含义，这些不代表概念的词可以过滤掉
c.用户通常希望查“He”时能把含“he”，“HE”的文章也找出来，所以所有单词需要统一大小写。
d.用户通常希望查“live”时能把含“lives”，“lived”的文章也找出来，所以需要把“lives”，“lived”还原成“live”
e.文章中的标点符号通常不表示某种概念，也可以过滤掉
在lucene中以上措施由Analyzer类完成
经过上面处理后
文章1的所有关键词为：[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou]
文章2的所有关键词为：[he] [live] [shanghai]
建立倒排索引
2) 有了关键词后，我们就可以建立倒排索引了。上面的对应关系是：“文章号”对“文章中所有关键词”。倒排索引把这个关系倒过来，变成：“关键词”对“拥有该关键词的所有文章号”。文章1，2经过倒排后变成
关键词 文章号
guangzhou 1
he 2
i 1
live 1,2
shanghai 2
tom 1
通常仅知道关键词在哪些文章中出现还不够，我们还需要知道关键词在文章中出现次数和出现的位置，通常有两种位置：a)字符位置，即记录该词是文章中第几个字符（优点是关键词亮显时定位快）；b)关键词位置，即记录该词是文章中第几个关键词（优点是节约索引空间、词组（phase）查询快），lucene中记录的就是这种位置。
加上“出现频率”和“出现位置”信息后，我们的索引结构变为：
关键词 文章号[出现频率] 出现位置
guangzhou 1[2] 3，6
he 2[1] 1
i 1[1] 4
live 1[2],2[1] 2，5，2
shanghai 2[1] 3
tom 1[1] 1
以live 这行为例我们说明一下该结构：live在文章1中出现了2次，文章2中出现了一次，它的出现位置为“2,5,2”这表示什么呢？我们需要结合文章号和出现频率来分析，文章1中出现了2次，那么“2,5”就表示live在文章1中出现的两个位置，文章2中出现了一次，剩下的“2”就表示live是文章2中第 2个关键字。
以上就是lucene索引结构中最核心的部分。我们注意到关键字是按字符顺序排列的（lucene没有使用B树结构），因此lucene可以用二元搜索算法快速定位关键词。
实现
实现时 lucene将上面三列分别作为词典文件（Term Dictionary）、频率文件(frequencies)、位置文件 (positions)保存。其中词典文件不仅保存有每个关键词，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。
Lucene中使用了field的概念，用于表达信息所在位置（如标题中，文章中，url中），在建索引中，该field信息也记录在词典文件中，每个关键词都有一个field信息(因为每个关键字一定属于一个或多个field)。
压缩算法
为了减小索引文件的大小，Lucene对索引还使用了压缩技术。首先，对词典文件中的关键词进行了压缩，关键词压缩为<前缀长度，后缀>，例如：当前词为“阿拉伯语”，上一个词为“阿拉伯”，那么“阿拉伯语”压缩为<3，语>。其次大量用到的是对数字的压缩，数字只保存与上一个值的差值（这样可以减小数字的长度，进而减少保存该数字需要的字节数）。例如当前文章号是16389（不压缩要用3个字节保存），上一文章号是16382，压缩后保存7（只用一个字节）。
应用原因
下面我们可以通过对该索引的查询来解释一下为什么要建立索引。
假设要查询单词 “live”，lucene先对词典二元查找、找到该词，通过指向频率文件的指针读出所有文章号，然后返回结果。词典通常非常小，因而，整个过程的时间是毫秒级的。
而用普通的顺序匹配算法，不建索引，而是对所有文章的内容进行字符串匹配，这个过程将会相当缓慢，当文章数目很大时，时间往往是无法忍受的。
倒排索引介绍
倒排索引是一种面向单词的索引机制，利用它可以提高检索时的速度。通常情况下，倒排索引结构由“词典”和“出现情况”两部分组成。对于每一个单词，都会有一 个词汇列表记录单词在所有文档中出现的位置，这些位置可以是单词的位置（文本中的第几个单词）也可以是字符的位置（文本中的第几个字符）。
如果使用正常的索引结构，建立的是“文档到单词”的映射关系，在使用倒排索引技术后，建立的是“单词到文档”的映射关系，那么这两种映射关系到底有何不同呢？它们各自有什么有缺点呢？下面举例向大家说明这两种映射关系的差别。
假设现在有两篇文档：文档A和文档B。文档A的内容是：This is a dog。文档B的内容是：The dog is a kind of animal。
下面对这两个文档建立索引结构。
注意：在这里只是为了介绍倒排索引与一般索引的区别，真正的索引格式会比此处介绍得复杂很多。
如果建立的是一般的索引结构，那么会有如表8-1所示的关系。
从中可以看出，一般的索引结构是以文档为标准建立索引结构的，即它记录的是一篇文档中所有单词出现的情况。比如在文档B中dog,kind,animal均出现了一次。然而，用户在进行检索时，都是输入关键字进行查询，如果使用这种索引结构，在查询某一关键字时往往需要遍历所有的索引，当索引量非常大时，效率会成为一个很大的问题。
倒排索引恰恰解决了这个问题，它是以关键字为标准建立索引的。
从表8-2可以看出，倒排索引是以单词为标准建立的索引结构，它描述了一个单词在所有文档中的出现情况，比如说单词“dog”在文档A和文档B中分别出现了一次，而单词“kind”只在文档B中出现了一次。
通过比较可以发现，一般的索引结构建立的是一种“文档到单词”的映射关系，而倒排索引建立的则是一种“单词到文档”的映射关系。因为在日常的检索中，通常都是按照关键字进行搜索的，所以，倒排索引可以更好地适合这种检索机制的需要。这也是倒排索引如今被大规模使用的原因
倒排索引,反向索引
倒排索引（英语：Inverted index），也常被称为反向索引、置入档案或反向档案，是一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。它是文档检索系统中最常用的数据结构。
有两种不同的反向索引形式：
一条记录的水平反向索引（或者反向档案索引）包含每个引用单词的文档的列表。
一个单词的水平反向索引（或者完全反向索引）又包含每个单词在一个文档中的位置。
后者的形式提供了更多的兼容性（比如短语搜索），但是需要更多的时间和空间来创建。
例子
以英文为例，下面是要被索引的文本：
T0 = "it is what it is"
T1 = "what is it"
T2 = "it is a banana"
我们就能得到下面的反向文件索引：
"a": {2}
"banana": {2}
"is": {0, 1, 2}
"it": {0, 1, 2}
"what": {0, 1}
检索的条件"what", "is" 和 "it" 将对应这个集合：。
对相同的文字，我们得到后面这些完全反向索引，有文档数量和当前查询的单词结果组成的的成对数据。 同样，文档数量和当前查询的单词结果都从零开始。所以，"banana": {(2, 3)} 就是说 "banana"在第三个文档里 (T2)，而且在第三个文档的位置是第四个单词(地址为 3)。
"a": {(2, 2)}
"banana": {(2, 3)}
"is": {(0, 1), (0, 4), (1, 1), (2, 1)}
"it": {(0, 0), (0, 3), (1, 2), (2, 0)}
"what": {(0, 2), (1, 0)}
如果我们执行短语搜索"what is it" 我们得到这个短语的全部单词各自的结果所在文档为文档0和文档1。但是这个短语检索的连续的条件仅仅在文档1得到。
转载声明： 本文转自http://seraph115.javaeye.com/blog/378879 （JavaEye博客）
=================================================================================
关于倒排索引、倒排表
在搜索引擎实际的应用之中，有时需要按照关键字的某些值查找记录，所以我们是按照关键字建立索引，这个索引我们就称之为——倒排索引，而带有倒排索引的文件我们又称作——倒排索引文件，也可以叫它为——倒排文件，来实现快速的检索与高速的效率。
倒排文件：用记录的非主属性值(也叫副键)来查找记录而组织的文件叫倒排文件，即次索引。
倒排文件中包括了所有副键值，并列出了与之有关的所有记录主键值，主要用于复杂查询。
用记录的非主属性值(也叫副键)来查找记录而组织的文件叫倒排文件，即次索引。
倒排文件中包括了所有副键值，并列出了与之有关的所有记录主键值，主要用于复杂查询。
其主要优点是:
在处理复杂的多关键字查询时，可在倒排表中先完成查询的交、并等逻辑运算，得到结果后再对记录进行存取。
这样不必对每个记录随机存取，把对记录的查询转换为地址集合的运算，从而提高查找速度!