第一个不得不解决的挑战是如何让文本变得可搜索。在传统的数据库中，一个字段存一个值，但是这对于全文搜索是不足的。想要让文本中的每个单词都可以被搜索，这意味这数据库需要存多个值。
支持一个字段多个值的最佳数据结构是倒排索引。倒排索引包含了出现在所有文档中唯一的值或词的有序列表，以及每个词所属的文档列表。
Term | Doc 1 | Doc 2 | Doc 3 | ...
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brown | X | | X | ...
fox | X | X | X | ...
quick | X | X | | ...
the | X | | X | ...
注意
当讨论倒排索引时，我们说的是把文档加入索引。因为之前，一个倒排索引是用来索引整个非结构化的文本文档。ES中的文档是一个结构化的JSON文档。实际上，每一个JSON文档中被索引的字段都有它自己的倒排索引。
倒排索引存储了比包含了一个特定term的文档列表多地多的信息。它可能存储包含每个term的文档数量，一个term出现在指定文档中的频次，每个文档中term的顺序，每个文档的长度，所有文档的平均长度，等等。这些统计信息让Elasticsearch知道哪些term更重要，哪些文档更重要，也就是相关性。
需要意识到，为了实现倒排索引预期的功能，它必须要知道集合中所有的文档。
在全文检索的早些时候，会为整个文档集合建立一个大索引，并且写入磁盘。只有新的索引准备好了，它就会替代旧的索引，最近的修改才可以被检索。
不可变性
写入磁盘的倒排索引是不可变的，它有如下好处：
- 不需要锁。如果从来不需要更新一个索引，就不必担心多个程序同时尝试修改。
- 一旦索引被读入文件系统的缓存(译者:在内存)，它就一直在那儿，因为不会改变。只要文件系统缓存有足够的空间，大部分的读会直接访问内存而不是磁盘。这有助于性能提升。
- 在索引的声明周期内，所有的其他缓存都可用。它们不需要在每次数据变化了都重建，因为数据不会变。
- 写入单个大的倒排索引，可以压缩数据，较少磁盘IO和需要缓存索引的内存大小。
当然，不可变的索引有它的缺点，首先是它不可变！你不能改变它。如果想要搜索一个新文档，必须重见整个索引。这不仅严重限制了一个索引所能装下的数据，还有一个索引可以被更新的频次。
下一节：下一个需要解决的问题是如何在保持不可变好处的同时更新倒排索引。答案是，使用多个索引。