当你在搜索引擎的搜索框中输入你想查找的关键词后，首先影响你体验的并非是不相关的搜索结果，而是界面出现“loading”、“服务正在加载中”、“搜索响应失败”等字眼。据统计，搜索页面的加载时间会严重影响用户的搜索体验，进而丢失掉优质用户。如下图：
索引到底是什么？我们今天就来絮叨絮叨。从图中可发现，搜索加载超过1s就会直接影响页面放弃率，1s是用户的观感界限，所以搜索引擎的响应时间是需要着重优化的。然而无论是大搜还是垂搜，随着大数据时代的发展，被查询记录数都是数以亿计，甚至万亿计。搜索引擎是如何在大数据体量做到ms级返回的，这里就牵扯到索引的概念了。
先举个例子：
假如你是一位创业者，最开始你的公司只有10个打工人，某一天，你想找到其中几位有“销售经验”的人组建一销售团队，我相信你一个个询问、排除也很快能找出来的。这就是所谓的遍历查询。
几个月后，你拿到了一笔投资，你的团队也从10个人扩充到了100个人，这个时候你想找有“运营经验”的员工组建运营团队，发现一个个询问有点力不从心了，于是你想了个办法，提前将100个人，分到10个部门，你想找各种经验的人，直接到对应的职能部门让部门经理找就可以。这就是搜索中的正排索引。如下图：
后来随着公司的爆发式增长，你的公司现在有1w人了，部门已经是事业群了，组织架构也从之前的单层升级到多层，这时你想找到有“全栈经验”的开发工程师组建新的团队开发新的产品，发现把找人任务分下去后“疯了”，因为很有可能找完1w个人之后才能找到合适的人，这个时候你又想到一招，反过来思考，我既然最终要找的是人，那么我就以人为中心建立一套标准，先找到对应的人，再根据对应的人反推属于哪个部门，再让这个部门经理找自己团队还有没有符合要求的人，这样范围不是减小了很多吗？也大大提升了效率。这就是所谓的倒排索引。
【正排索引】
正排索引也叫正向索引(forward index)，在蜘蛛爬取页面后，系统将页面标题、内容，经过文本预处理，可以得到独特的、能反应页面的主题内容、以词为单位的字符串。搜索引擎索引程序就可以提取关键词信息，包含出现次数，位置等，为该页面建立页面id与关键词的对应关系，而这个过程就叫做正排索引。
以例子来说明，现在有5篇关于“胡歌”的资讯，如下：
根据5篇资讯的标题，建立正排索引如下：
【倒排索引】
从上图可发现，此种方法结构比较简单，索引建立起来也比较方便，如果有文档添加时，直接按照此格式在后面添加索引块即可。如若需要删除，也指定id删除即可找到对应的所有信息直接删除即可。但是在查询的时候当你不知道你查询的内容的id是多少时，只能从1001扫描至1005，才能确保召回数没有遗漏，因此检索效率是及其低下。
由于正排的查询效率实在太低，所以就有了倒排索引，也叫反向索引(inverted index)。在建立索引过程，将正排索引中的id对应的所有的关键词进行反转，建立一套以关键词为准的在哪个文档中出现过的索引，如下：
【摘要索引】
由上图可知，如果要查询“猫”，只查询id为1003的文档即可，缩小了查询范围，提升了查询效率。倒排索引有着广泛的应用场景，比如：不仅用于搜索引擎、大规模数据库索引、文档检索、多媒体检索/信息检索领域等等。总之，倒排索引在检索领域是很重要的一种索引机制。
除此之外，还有摘要索引用于部分场景的搜索效率提升，摘要索引将文档所需返回展示的对应信息存储在一起，通过Doc_id可以定位该文档的存储位置，并获取对应的摘要信息，为用户提供摘要获取服务。摘要索引的结构和正排索引类似，但其功能不同，其结构如下：
【分布式索引】
以上几种索引都是索引的结构，但仅仅使用这些索引结构进行优化是不够的，还需要在架构层面进行索引优化，既所谓的分布式索引，开源的solr和Elasticsearch都支持分布式索引，根据文档的id计算hash值，负载均衡将索引写入至对应的分片，以Elasticsearch为例，看下如下过程：
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Node-1和Node-2为ES集群的两个节点，根据不同的id值hash后 ，写入不同的节点。查询过程基于整个集群并行查询，提升查询效率。
现实中无论大搜还是垂搜，都使用了以上的索引结构及架构，大厂甚至部署了集群+集群的方式来支撑高并发，来实现高性能。但每个集群下每个节点都需要索引来支撑，所以效率是搜索的门户。
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