Elasticsearch存储引擎之倒排索引浅析

技术  /  管理员 发布于 1年前   328

Elasticsearch开源存储引擎，它使用倒排索引来加速数据的检索。

倒排索引是一种索引结构，它将每个文档中的每个词都映射到包含该词的文档列表。

倒排索引可以通过以下步骤来构建：

扫描文档集合，将每个文档切分为单词。
为每个单词构建一个词典（或称为词项表），其中包含所有文档中出现的唯一单词。
对于每个单词，在倒排索引中创建一个词项条目，该词项条目包含了包含该词的所有文档的引用（如文档ID）。
对词项进行排序和压缩，以提高检索效率和减少存储空间。

当涉及倒排索引时，让我们使用一个简单的例子来说明。

考虑以下三个文档的例子，这些文档代表了一些博客文章：

文档1：
Title: Introduction to Elasticsearch
Content: Elasticsearch is a distributed search and analytics engine.

文档2：
Title: Getting Started with Kibana
Content: Kibana is a data visualization and exploration tool for Elasticsearch.

文档3：
Title: Elasticsearch vs. Solr
Content: A comparison between Elasticsearch and Solr search engines.

现在，我们将这些文档中的单词进行分词，并构建倒排索引。

假设我们使用简单的分词规则，将文本拆分为小写单词，忽略标点符号。

构建倒排索引：

词汇         文档
analytics            文档1
and                文档1, 2
between            文档3
comparison            文档3
data                文档2
distributed            文档1
elasticsearch        文档1, 3
exploration            文档2
for                文档2
getting            文档2
started            文档2
introduction        文档1
is                文档1, 2, 3
kibana            文档2
search            文档1, 3
solr                文档3
tool                文档2
to                文档1, 2, 3
visualization        文档2
vs                文档3

在倒排索引中，每个词汇都对应一个倒排列表。

倒排列表中记录了包含该词汇的文档，以及在这些文档中的位置、频率等信息。

比如，词汇 “elasticsearch” 在文档1和文档3中出现，因此倒排列表中会包含这两个文档的信息。

当进行搜索时，查询词汇将与倒排索引中的词汇进行匹配。

例如，如果搜索 “elasticsearch”, 倒排索引会指示这个词汇出现在文档1和文档3中。

这样，搜索引擎就可以很快地找到包含查询词汇的文档。

倒排索引使得全文搜索非常高效，因为它避免了逐个文档搜索的过程，而是将搜索过程转化为查找倒排列表的过程，从而加速了搜索操作。