Elasticsearch使用一种叫做倒排索引(inverted index) 的结构来做快速的全文搜索。倒排索引由在文档中出现的唯一的单词列表，以及对于每个单词在文档中的位置组成。例如，我们有两个文档，每个文档content字段包含：
- The quick brown fox jumped over the lazy dog
- Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer
为了创建倒排索引，我们首先切分每个文档的content字段为单独的单词（我们把它们叫做词(terms) 或者表征(tokens) ）（译者注：关于terms和tokens的翻译比较生硬，只需知道语句分词后的个体叫做这两个。），把所有的唯一词放入列表并排序，结果是这个样子的：
| Term | Doc_1 | Doc_2 |
|---|---|---|
| Quick | X | |
| The | X | |
| brown | X | X |
| dog | X | |
| dogs | X | |
| fox | X | |
| foxes | X | |
| in | X | |
| jumped | X | |
| lazy | X | X |
| leap | X | |
| over | X | X |
| quick | X | |
| summer | X | |
| the | X |
现在，如果我们想搜索"quick brown"，我们只需要找到每个词在哪个文档中出现即可：
| quick | X | |
|---|---|---|
| Total | 2 | 1 |
两个文档都匹配，但是第一个比第二个有更多的匹配项。 如果我们加入简单的相似度算法(similarity algorithm) ，计算匹配单词的数目，这样我们就可以说第一个文档比第二个匹配度更高——对于我们的查询具有更多相关性。
但是在我们的倒排索引中还有些问题：
"Quick"和"quick"被认为是不同的单词，但是用户可能认为它们是相同的。"fox"和"foxes"很相似，就像"dog"和"dogs"——它们都是同根词。"jumped"和"leap"不是同根词，但意思相似——它们是同义词。
上面的索引中，搜索"+Quick +fox"不会匹配任何文档（记住，前缀+表示单词必须匹配到）。只有"Quick"和"fox"都在同一文档中才可以匹配查询，但是第一个文档包含"quick fox"且第二个文档包含"Quick foxes"。（译者注：这段真啰嗦，说白了就是单复数和同义词没法匹配）
用户可以合理地希望两个文档都能匹配查询，我们也可以做得更好。
如果我们将词为统一为标准格式，这样就可以找到不是确切匹配查询，但是足以相似从而可以关联的文档。例如：
"Quick"可以转为小写成为"quick"。"foxes"可以被转为根形式"fox"。同理"dogs"可以被转为"dog"。"jumped"和"leap"同义就可以只索引为单个词"jump"
现在的索引：
| Term | Doc_1 | Doc_2 |
|---|---|---|
| brown | X | X |
| dog | X | X |
| fox | X | X |
| in | X | |
| jump | X | X |
| lazy | X | X |
| over | X | X |
| quick | X | X |
| summer | X | |
| the | X | X |
但我们还未成功。我们的搜索"+Quick +fox"依旧 失败，因为"Quick"的确切值已经不在索引里，不过，如果我们使用相同的标准化规则处理查询字符串的content字段，查询将变成"+quick +fox"，这样就可以匹配到两个文档。
IMPORTANT
这很重要。你只可以找到确实存在于索引中的词，所以索引文本和查询字符串都要标准化为相同的形式 。
这个标记化和标准化的过程叫做分词(analysis) ，这个在下节中我们讨论。