倒排索引

以英文为例，下面是要被索引的文本：

• ${\displaystyle T_{0}=}$0. "it is what it is"
• ${\displaystyle T_{1}=}$1. "what is it"
• ${\displaystyle T_{2}=}$2. "it is a banana"

我们就能得到下面的反向文件索引：

 "a":      {2}
 "banana": {2}
 "is":     {0, 1, 2}
 "it":     {0, 1, 2}
 "what":   {0, 1}

检索的条件"what", "is" 和 "it" 将对应这个集合：${\displaystyle \{0,1\}\cap \{0,1,2\}\cap \{0,1,2\}=\{0,1\}}$。

对相同的文字，我们得到后面这些完全反向索引，由文档数量和当前查询的单词结果组成的的成对数据。 同样，文档数量和当前查询的单词结果都从零开始。所以，"banana": {(2, 3)} 就是说 "banana"在第三个文档里 (${\displaystyle T_{2}}$)，而且在第三个文档的位置是第四个单词(地址为 3)。

"a":      {(2, 2)}
"banana": {(2, 3)}
"is":     {(0, 1), (0, 4), (1, 1), (2, 1)}
"it":     {(0, 0), (0, 3), (1, 2), (2, 0)} 
"what":   {(0, 2), (1, 0)}

如果我们执行短语搜索"what is it" 我们得到这个短语的全部单词各自的结果所在文档为文档0和文档1。但是这个短语检索的连续的条件仅仅在文档1得到。

• 反向索引数据结构是典型的搜索引擎检索算法重要的部分。
• 一个搜索引擎执行的目标就是优化查询的速度：找到某个单词在文档中出现的地方。以前，正向索引开发出来用来存储每个文档的单词的列表，接着掉头来开发了一种反向索引。 正向索引的查询往往满足每个文档有序频繁的全文查询和每个单词在校验文档中的验证这样的查询。
• 实际上，时间、内存、处理器等等资源的限制，技术上正向索引是不能实现的。
• 为了替代正向索引的每个文档的单词列表，能列出每个查询的单词所有所在文档的列表的反向索引数据结构开发了出来。
• 随着反向索引的创建，如今的查询能通过立即的单词标示迅速获取结果（经过随机存储）。随机存储也通常被认为快于顺序存储。

• 向量空間模型

• 反向索引NIST's Dictionary of Algorithms and Data Structures: inverted index （页面存档备份，存于）