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Elasticsearch存储引擎之倒排索引浅析

技术  /  管理员 发布于 1个月前   65

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。


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