데이터 시스템에 다음과 같은 문서들을 저장한다고 가정
일반적으로 오라클이나 MySQL 같은 관계형 DB에서는 위 내용을 보이는 대로 테이블 구조로 저장
만약에 위 테이블에서 Text 에 fox가 포함된 행들을 가져온다고 하면 다음과 같이 Text 열을 한 줄씩 찾아 내려가면서 fox가 있으면 가져오고 없으면 넘어가는 식으로 데이터를 가져 올 것
- 전통적인 RDBMS 에서는 위와 같이 like 검색을 사용하기 때문에 데이터가 늘어날수록 검색해야 할 대상이 늘어나 시간도 오래 걸리고, row 안의 내용을 모두 읽어야 하기 때문에 기본적으로 속도가 느려짐
Elasticsearch는 데이터를 저장할 때 다음과 같이 **역 인덱스(inverted index)**라는 구조를 만들어 저장
이 역 인덱스는 책의 맨 뒤에 있는 주요 키워드에 대한 내용이 몇 페이지에 있는지 볼 수 있는 찾아보기 페이지에 비유할 수 있음
Elasticsearch에서는 추출된 각 키워드를 텀(term) 이라고 부름
이렇게 역 인덱스가 있으면 fox를 포함하고 있는 도큐먼트들의 id를 바로 얻어올 수 있음
Elasticsearch는 데이터가 늘어나도 찾아가야 할 행이 늘어나는 것이 아니라 역 인덱스가 가리키는 id의 배열값이 추가되는 것 뿐이기 때문에 큰 속도의 저하 없이 빠른 속도로 검색이 가능
이런 역 인덱스를 데이터가 저장되는 과정에서 만들기 때문에 Elasticsearch는 데이터를 입력할 때 저장이 아닌 색인을 한다고 표현
