每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。

对 Mysql 来说，是 B+ 树，对Elasticsearch/Lucene 来说，是倒排索引。

与正排索引区别

在没有搜索引擎时，我们是直接输入一个网址，然后获取网站内容，这时我们的行为是：

document -> to -> words

通过文章，获取里面的单词，此谓「正向索引」，forward index.

后来，我们希望能够输入一个单词，找到含有这个单词，或者和这个单词有关系的文章：

word -> to -> documents

单词-文档矩阵

一种表达单词和文档之间所具有的包含关系的概念模型。

实例

假设文档集合包含五个文档，每个文档内容如下图所示，在图中最左端一栏是每个文档对应的文档编号。我们的任务就是对这个文档集合建立倒排索引。

1. 用分词系统将文档自动切分成单词序列。这样每个文档就转换为由单词序列构成的数据流，为了系统后续处理方便，需要对每个不同的单词赋予唯一的单词编号，同时记录下哪些文档包含这个单词，在如此处理结束后，我们可以得到最简单的倒排索引。
2. 记录单词在文件中出现的位置
3. 
   

唯有热爱方能抵御岁月漫长。