inverted index，也称反向索引，通常称之为倒排索引。用来存储在全文检索下某个Term在文档中存储的映射，这种数据结构在文档搜索中经常用到。
有两种不同的反向索引方式
1 一条记录的水平反向索引，包含每个引用单词的文档列表。
2 一个单词的水平反向索引，又包含每个单词在一个文档中的位置。计算比较复杂。
与反向索引相对的是正向索引。
正向索引结构如下
文档1：关键词1，关键词2，关键词3，...
文档2：关键词1，关键词222，关键词444，...
......
正向索引结构下，如果用户搜索语句为：xxx关键词1，那么就需要对全文进行检索，找到含有关键词1的所有文档，然后根据打分模型打分，排好序后返回给用户。当文档数目很多的时候，这种索引结构无法满足实时搜索。
因此，提出了反向索引的概念。
反向索引结构如下
关键词1：文档1，文档2，文档3，...
关键词2：文档1，文档22，文档33，...
这样，当用户搜索：xxx关键词1，可以找到关键词1对应的所有文档，然后根据打分模型打分后返回给用户。这样的效率提高很多。
总结
一个倒排索引，是由文档中所有不重复词的列表组成，每个词对应一个包含该词的所有文档列表。但是，倒排索引存储了比包含一个term的文档列表多地多的信息，它可能包含每一个term的文档数量，一个term出现在指定文档中的频次，每个文档中term的顺序，每个文档的长度，所有文档的平均长度等等。这些统计信息使Elasticsearch知道哪些term更重要，哪些文档更重要，也就是相关性。
在全文搜索的早些时候，会为整个文档集合建立一个大索引，并且写入磁盘。只要新索引准备好了它就会替代旧的索引，最近的修改可以被检索。
倒排索引目前有一些问题
1 Quick 和 quick以独立的关键词出现，但是用户认为它们是相同的。
2 fox和foxes非常相似，就像dog和dogs，它们有相同的词根。
3 jumped和leap，尽管它们没有相同的词根，但是意思相近。
我们需要将词条规范为标准模式，这样，我们可以搜索到一些同用户搜索词不完全一致，但是有一定相关性的文档。
另外，如果我们只是将文档的content进行了规范化，而用户搜索词没有标准化时，仍然无法搜索到结果，因此，也需要对用户搜索词做相同的规范化处理。