ElasticSearch教程——倒排索引及其数据结构以及优缺点

青旅半醒 2021-09-27 15:56 277阅读 0赞

**ElasticSearch汇总请查看：[ElasticSearch教程——汇总篇][ElasticSearch]**

## 倒排索引 ##

Elasticsearch 使用一种称为 *倒排索引* 的结构，它适用于快速的全文搜索。一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表。

例如，假设我们有两个文档，每个文档的 `content` 域包含如下内容：

1.  The quick brown fox jumped over the lazy dog
2.  Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer

为了创建倒排索引，我们首先将每个文档的 `content` 域拆分成单独的 词（我们称它为 `词条` 或 `tokens`），创建一个包含所有不重复词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档。结果如下所示：

Term      Doc_1  Doc_2
    -------------------------
    Quick   |       |  X
    The     |   X   |
    brown   |   X   |  X
    dog     |   X   |
    dogs    |       |  X
    fox     |   X   |
    foxes   |       |  X
    in      |       |  X
    jumped  |   X   |
    lazy    |   X   |  X
    leap    |       |  X
    over    |   X   |  X
    quick   |   X   |
    summer  |       |  X
    the     |   X   |
    ------------------------

现在，如果我们想搜索 `quick brown` ，我们只需要查找包含每个词条的文档：

Term      Doc_1  Doc_2
    -------------------------
    brown   |   X   |  X
    quick   |   X   |
    ------------------------
    Total   |   2   |  1

两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个匹配度更高。如果我们使用仅计算匹配词条数量的简单 *相似性算法* ，那么，我们可以说，对于我们查询的相关性来讲，第一个文档比第二个文档更佳。

但是，我们目前的倒排索引有一些问题：

*  `Quick` 和 `quick` 以独立的词条出现，然而用户可能认为它们是相同的词。
 *  `fox` 和 `foxes` 非常相似, 就像 `dog` 和 `dogs` ；他们有相同的词根。
 *  `jumped` 和 `leap`, 尽管没有相同的词根，但他们的意思很相近。他们是同义词。

使用前面的索引搜索 `+Quick +fox` 不会得到任何匹配文档。（记住，`+` 前缀表明这个词必须存在。）只有同时出现 `Quick` 和 `fox` 的文档才满足这个查询条件，但是第一个文档包含 `quick fox` ，第二个文档包含 `Quick foxes` 。

我们的用户可以合理的期望两个文档与查询匹配。我们可以做的更好。

如果我们将词条规范为标准模式，那么我们可以找到与用户搜索的词条不完全一致，但具有足够相关性的文档。例如：

*  `Quick` 可以小写化为 `quick` 。
 *  `foxes` 可以 *词干提取* --变为词根的格式-- 为 `fox` 。类似的， `dogs` 可以为提取为 `dog` 。
 *  `jumped` 和 `leap` 是同义词，可以索引为相同的单词 `jump` 。

现在索引看上去像这样：

Term      Doc_1  Doc_2
    -------------------------
    brown   |   X   |  X
    dog     |   X   |  X
    fox     |   X   |  X
    in      |       |  X
    jump    |   X   |  X
    lazy    |   X   |  X
    over    |   X   |  X
    quick   |   X   |  X
    summer  |       |  X
    the     |   X   |  X
    ------------------------

这还远远不够。我们搜索 `+Quick +fox` *仍然* 会失败，因为在我们的索引中，已经没有 `Quick` 了。但是，如果我们对搜索的字符串使用与 `content` 域相同的标准化规则，会变成查询 `+quick +fox` ，这样两个文档都会匹配！

## 倒排索引结构 ##

（1）包含这个关键词的document list  
（2）包含这个关键词的所有document的数量：IDF（inverse document frequency）  
（3）这个关键词在每个document中出现的次数：TF（term frequency）  
（4）这个关键词在这个document中的次序  
（5）每个document的长度：length norm  
（6）包含这个关键词的所有document的平均长度

## 倒排索引不可变 ##

### 优点 ###

（1）不需要锁，提升并发能力，避免锁的问题  
（2）数据不变，一直保存在os cache中，只要cache内存足够  
（3）filter cache一直驻留在内存，因为数据不变  
（4）可以压缩，节省cpu和io开销

### 缺点 ###

每次都要重新构建整个索引，比较繁琐。

[ElasticSearch]: https://blog.csdn.net/gwd1154978352/article/details/82781731