我一直在使用Elastic Search（由Lucene提供支持）并且非常棒。无论我扔什么，它都会快速燃烧。
我想知道为什么现在快。我理解它使用倒排索引，我部分理解基于我发现的几篇文章以及一些很好的YouTube视频解释它的内容，但为什么这比Mysql或Mongo中的二叉树快得多？我知道它有点像苹果到橙子的比较，但我还没有找到任何真正好的解释（如并列）的如何倒置索引的工作原理与二叉树索引的比较会工作的。
到目前为止，我唯一收集的是基于索引时间，反向索引总是更快，因为它不必重新平衡树的叶子（对于分形索引也是如此）。
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这完全取决于权衡。
Lucene的索引非常与B-Tree不同，并且基于一次写入段。对于每个细分，都有terms dictionary和postings lists。查找术语需要在术语词典中阅读有关术语的一些信息，然后跳转到其发布列表的开头，您将能够按顺序阅读与该术语匹配的文档列表。术语词典中的查找基于二进制搜索的变体，以便能够有效地运行范围查询。
每次添加文档时，都会创建一个新段（这就是Lucene在批量更新方面要好得多的原因），当段数达到可配置的阈值（称为合并因子）时，某些段将合并在一起（基于MergePolicy）。
这种设计允许Lucene有效地运行许多查询，但另一方面，Lucene仍然不擅长原子单文档更新（因为每次提交都需要刷新一个新段，因为你需要重新索引整个文件，无论你修改多大）。正在进行与individual field updates相关的工作，但这仍然是实验性的。