Elasticsearch倒排索引详解

一、什么是倒排索引

倒排索引（Inverted index）是信息检索系统中最常用的索引类型之一。它将记录中的每个关键词引用的文档位置列表存储在索引中，这样就可以根据关键字查询到包含该关键字的所有文档。

简单来说，倒排索引就是一个词到文档的映射，而非像传统的索引一样是文档到词的映射。

在Elasticsearch中，每个文档被分解为若干个词条（term），这些词条被收集到一个列表中，列表被反向索引，即构成了倒排索引。

二、倒排索引的优势

倒排索引的优点主要体现在以下几个方面：

1. 快速查询

由于倒排索引是哈希表的实现方式，因此可以快速查询特定的词条是否存在于文档中，可以大大提高搜索效率。

相比于传统的正向索引，需要遍历所有文档，然后找到包含特定词条的那些文档，速度大大提升。

2. 精准匹配

由于倒排索引是将文档中的每个单词都作为一个索引项来处理的，因此它可以精确地匹配文档中的特定单词，而不是将文档作为一个整体。

这种精确匹配的能力是倒排索引的一个重要优势，因为它可以消除传统索引中的模糊匹配问题。

3. 支持高级搜索

由于倒排索引是以词条为中心的，因此它可以支持高级搜索功能，例如模糊搜索、短语搜索、正则表达式匹配等。

这些功能在传统的正向索引中很难实现，因为需要对整个文档进行搜索。

三、Elasticsearch的倒排索引实现

在Elasticsearch中，倒排索引是核心技术之一，大多数搜索和过滤都是基于这个索引实现的。

1. 倒排索引数据结构

Elasticsearch的倒排索引使用了稀疏矩阵的数据结构，其中矩阵的每一行对应一个词条（term），每一列对应一个文档（document）。

倒排索引矩阵中每个单元格中存储了一个词条在文档中出现的位置信息，包括出现在哪个字段、哪个位置等。

{
    "term1": {
        "doc1": [
            {"field": "title", "position": 3},
            {"field": "content", "position": 5},
        ],
        "doc2": [
            {"field": "title", "position": 4},
            {"field": "content", "position": 2},
            {"field": "content", "position": 9}
        ]
    },
    "term2": {
        "doc1": [
            {"field": "title", "position": 1},
            {"field": "content", "position": 3},
            {"field": "content", "position": 8}
        ],
        "doc3": [
            {"field": "content", "position": 7}
        ]
    },
    ...
}

2. 倒排索引的构建

在Elasticsearch中，倒排索引是动态构建的，它会在文档被索引时自动更新。

当一个文档被加入到索引中时，Elasticsearch会提取文档中的所有词条，并检查倒排索引中是否已经存在这些词条，如果不存在，那么就会创建一个新的映射。

如果这些词条已经存在于倒排索引中，那么就会向已存在的文档列表中添加新的文档。

这种实时构建倒排索引的方式可以保证索引的根据文档的实际情况得到快速更新，而不必经过时间和空间的巨大浪费。

3. 倒排索引的存储

由于倒排索引数据量庞大，因此其存储也非常重要。为了减少存储空间的使用，Elasticsearch使用了一些算法和技术来压缩倒排索引的存储。

其中最重要的是词典和倒排列表的分块存储。倒排索引被分成了若干个块（segment），每个块包含一部分词条和相应的文档列表。

其中词典（Dictionary）存储了所有的词条，每个词条都包含了一个编号，而倒排列表（Posting List）仅存储了每个文档的编号和词条在文档中出现的位置信息。

这种分块存储的方式能够大大减少存储空间的浪费，也可以提高检索效率。

四、倒排索引的应用

Elasticsearch的倒排索引被广泛应用于各种搜索应用和文本分析中，如：

1. 全文搜索

Elasticsearch的倒排索引可以实现高效的全文搜索功能，支持复杂的查询语句和条件过滤。

2. 排序和打分

倒排索引包含了词条在文档中出现的位置信息，可以用来排序和打分，提高搜索结果的质量。

3. 文本分析

倒排索引可以用来对文本进行分析，如自动建立关键词列表，构建主题模型等。

五、代码示例

1. 创建索引

通过Elasticsearch的API可以创建新的索引：

PUT /my_index
{
    "settings": {
        "index": {
            "number_of_shards": 1,
            "number_of_replicas": 0
        }
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "title": {
                "type": "text"
            },
            "content": {
                "type": "text"
            }
        }
    }
}

2. 添加文档

向索引中添加新的文档：

POST /my_index/_doc
{
    "title": "Elasticsearch 倒排索引详解",
    "content": "本文介绍了 Elasticsearch 的倒排索引实现，包括数据结构、构建过程和算法等等。"
}

3. 搜索文档

通过Elasticsearch的API可以实现搜索文档：

GET /my_index/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "content": "Elasticsearch"
        }
    }
}

六、总结

本文对Elasticsearch的倒排索引进行了详细的阐述，介绍了其优点、数据结构、构建和存储等方面，说明了这种索引在搜索和文本分析应用中的重要性。

原创文章，作者：YMEZH，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/329986.html