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专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/28 ElasticSearch 是如何建立索引的？.md.html

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 <h4>ElasticSearch 应用</h4>
 <p>ElasticSearch 对搜索的支持非常好，但是和 NoSQL 数据库一样，对事务、一致性等的支持较低。</p>
 <p>下面是一个实际开发中，常见的数据库-索引-缓存系统架构图：</p>
-<p><img src="assets/Ciqc1F7-68eAeYw2AAF83MZQ2m0681.png" alt="25.png" /></p>
+<p><img src="assets/Ciqc1F7-68eAeYw2AAF83MZQ2m0681.png" alt="png" /></p>
 <p>可以看到，ElasticSearch 一般是作为持久性数据库的辅助存储，是和 SQL &amp; NoSQL 数据库一起使用，对外提供索引查询功能。关系型数据库保证数据更新的准确性，在关系型数据库更新以后，通过 binlog 同步结合消息队列分发的方式，来更新文件索引，提供一致性保证。</p>
 <h4>ELK stack</h4>
 <p>ElasticSearch 是由 Elastic 公司创建的，除了 ElasticSearch，Elastic 公司还有另外两款产品，分别是 Logstash 及 Kibana 开源项目，这三个开源项目组合在一起称为 ELK stack。</p>
@@ -326,7 +326,7 @@ Good /   / friends /   / should /   / help /   / each /   / other / .</p>
 </tbody>
 </table>
 <p>具体到数据结构的实现，可以通过实现一个字典树，也就是 Trie 树，对字典树进行扩展，额外存储对应的数据块地址，定位到具体的数据位置。</p>
-<p><img src="assets/CgqCHl77Do-AXYgbAABfeRIU95w684.png" alt="3.png" /></p>
+<p><img src="assets/CgqCHl77Do-AXYgbAABfeRIU95w684.png" alt="png" /></p>
 <h4>对比 B+ 树</h4>
 <p>MySQL InnoDB 引擎的索引实现是基于 B+ 树，那么同样是索引，倒排索引和 B+ 树索引有哪些区别呢？</p>
 <p>严格地说，这两类索引是不能在一起比较的，B+ 树描述的是索引的数据结构，而倒排索引是通过索引的组织形式来命名的。比如我们上面的例子中，倒排指的是关键词和文档列表的结构关系。</p>