摘要：什么是倒排索引与正排索引相反，由查询的过程，使用倒排索引。分词后倒排索引我爱北京到家美好由检索词快速找到包含这个查询词的网页就是倒排索引。
△什么是正排索引（forward index）？
简言之，由key查询实体的过程，使用正排索引。
例如，用户表：
t_user(uid, name, passwd, age, sex)
由uid查询整行的过程，就时正排索引查询。
又例如，网页库：
t_web_page(url, page_content)
由url查询整个网页的过程，也是正排索引查询。
网页内容分词后，page_content会对应一个分词后的集合list。
简易的，正排索引可以理解为：
Map>
能够由网页url快速找到内容的一个数据结构。
画外音：时间复杂度可以认为是O(1)。
△什么是倒排索引（inverted index）？
与正排索引相反，由item查询key的过程，使用倒排索引。
对于网页搜索，倒排索引可以理解为：
Map>
能够由查询词快速找到包含这个查询词的网页的数据结构。
画外音：时间复杂度也是O(1)。
举个例子，假设有3个网页：
url1 -> “我爱北京”
url2 -> “我爱到家”
url3 -> “到家美好”
这是一个正排索引：
Map。
分词之后：
url1 -> {我，爱，北京}
url2 -> {我，爱，到家}
url3 -> {到家，美好}
这是一个分词后的正排索引：
Map>。
分词后倒排索引：
我 -> {url1, url2}
爱 -> {url1, url2}
北京 -> {url1}
到家 -> {url2, url3}
美好 -> {url3}
由检索词item快速找到包含这个查询词的网页Map>就是倒排索引。
画外音：明白了吧，词到url的过程，是倒排索引。
正排索引和倒排索引是spider和build_index系统提前建立好的数据结构，为什么要使用这两种数据结构，是因为它能够快速的实现“用户网页检索”需求。
画外音，业务需求决定架构实现，查询起来都很快。
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