这样就可以使用二分法的方式 ， 比全遍历更快的找出目标的term，如果组织这些term的方式就是 term dictionary ， 意思就是term的字典，有了term dictionary之后，就可以用比较少的比较次数和磁盘读次数查找目标 。但是磁盘的随机读操作仍然是非常昂贵的，所以尽量少的读磁盘，有必要把一些数据缓存到内存里，但是整个Term dictionary本身又太大了 ， 无法完整的放到内存中，于是就有了term index，Term index有点像一本字典的打的章节表 。比如：
A开头的term ……………. Xxx页
C开头的term ……………. Xxx页
E开头的term ……………. Xxx页
如果所有的term都是英文字符的话，可能这个term index就真的是26个英文字符表构成了 。但是实际情况是，term未必都是英文字符，term可以是任意的byte数组 。而且26个英文字符未必是每一个字符都有均等的term，比如x字符开头的term可能一个都没有 ， 而s开头的term又特别多 ， 实际的term index是一颗字典树(trie 树)：
上面例子是一个包含A", "to", "tea", "ted", "ten", "i", "in", 和 "inn" 的trie树 。这棵树不会包含所有的term，他包含的是term的一些 前缀，通过term index可以快速定位到term dictionary的某个offest，然后从这个位置在往后顺序查找，再加上一些压缩技术 ， Term index的尺寸可以只有所有的term的尺寸的十分之一，用内存缓存整个term index变成可能，整体上来说就是这样的效果：
由Term index到Term Dictionary，再到posting list，通过某个字段的关键字去查询结果的过程比较清楚了，通过多个关键字的posting list进行and或者or进行交集并集的查询也简单了( 倒排索引介绍了交集并集的过程 )
对比MySQL的B+Tree索引原理，可以发现：
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