Lucene 倒排索引vs二叉树vs。。。？

我一直在使用弹性搜索（由下面的Lucene提供支持），而且它非常棒。无论我朝它扔什么，它都燃烧得很快

我想知道为什么现在很快。我知道它使用的是倒排索引，我也部分了解它是基于我找到的几篇文章和一些好的youtube视频来解释的，但为什么这比Mysql或Mongo中的二叉树要快得多呢？我知道这有点像苹果对桔子的比较，但我还没有找到任何真正好的解释（比如并排）来解释倒排索引和二叉树索引是如何工作的

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到目前为止，我收集到的唯一一件事是，基于索引时间，反向索引总是会更快，因为它不必重新平衡树的叶子（分形索引也是如此）。

这都是关于权衡的问题

Lucene的索引与B树非常不同，它基于一次写入的段。对于每个段，都有一个和。查找一个术语需要阅读术语词典中有关该术语的一些信息，然后跳转到其发布列表的开头，在那里您可以按顺序阅读与该术语匹配的文档列表。术语词典中的查找基于二进制搜索的变体，以便能够高效地运行范围查询

每次添加文档时，都会创建一个新的段（这就是为什么Lucene更擅长批量更新），当段的数量达到一个可配置的阈值（称为合并因子）时，一些段会合并在一起（基于合并因子）

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这种设计允许Lucene高效地运行许多查询，但另一方面，Lucene仍然不太擅长原子单文档更新（因为每次提交都需要刷新一个新的段，而且无论修改有多大，都需要重新编制整个文档的索引）。目前正在进行与搜索相关的工作，但这仍然是实验性的。

可能重复的While确实有帮助，我非常希望能够在搜索过程的每一步中并排解释每一步所做的工作。我可以推荐这本书；关于索引构造和压缩的章节很好地解释了基本IR索引的工作原理。