一、倒排索引
倒排索引是elasticsearch中最核心的数据结构之一。它将文档中的每个词映射到包含该词的文档列表，并记录词在文档中的位置信息。通过倒排索引，可以快速定位包含特定词的文档。
二、分词器
分词器是将原始文本切分成词项的工具。elasticsearch内置了多种分词器，如标准分词器、中文分词器等。分词器工作流程包括字符过滤、分词、词项过滤等步骤，最后将切分好的词项列表返回。
三、分析链
分析链是由多个字符过滤器、分词器和词项过滤器组成的处理链。通过配置分析链，可以对不同类型的文本进行不同的处理，如去除停用词、词干提取等。分析链对于索引和搜索过程都起到关键的作用。
四、分词底层实现原理
1.字符过滤：首先，文本会经过字符过滤器进行预处理，去除html标签、转换大小写等操作。
2.分词：接下来，将处理后的文本交给分词器进行切分，生成词项列表。
3.词项过滤：最后，词项列表会经过词项过滤器进行进一步的处理，如去除停用词、词干提取等。
五、优化分词性能
1.倒排索引优化：通过合并倒排索引、禁用倒排信息等方式，减少倒排索引的占用空间，提高索引和搜索的效率。
2.锁定分词器版本：为了保证搜索结果的一致性，应该锁定分词器版本，避免与后续的分词器更新或调整产生冲突。
3.自定义分析链：根据业务需求，可以自定义分析链，优化特定类型文本的索引和搜索效果。
4.相似度评分：通过调整相似度评分算法，可以提高搜索结果的准确性。
结论：
通过深入了解elasticsearch分词底层实现原理，我们可以更好地理解其索引和搜索过程，并且能够根据实际需求进行优化。合理配置分析链、优化倒排索引和锁定分词器版本等措施，可以提高搜索效率和准确性，从而提升用户的搜索体验。
