上一篇，我們介紹了 ES 文檔的基本 CURE 和批量操作。我們都知道倒排索引是搜索引擎非常重要的一種數據結構，什麼是倒排索引，倒排索引的原理是什麼。
1 索引過程
在講解倒排索引前，我們先了解索引創建，下圖是 Elasticsearch 中數據索引過程的流程。
從上圖可以看到，文檔未在 ES 中進行索引，而是 由 Analyzer 組件對其執行一些操作並將其拆分為 token/term。然後將這些術語作為倒排索引存儲在磁盤中。假設我們有兩個名為 name 和 age 字段，當要將文檔索引到 ES 時，Analyzers 組件 以某些定界符（有默認定界符，例如空格，句號等）將它們分割開獲取 token，再對每個 token 應用特定的過濾器。經過分析的這些標記稱為 term。然後將這些 term 針對該字段）存儲在倒排列表中。
2 倒排索引
2.1 正排與倒排索引
一般在我們閱讀圖書，我們會根據目錄快速定位想要閱讀的章節，過了一段時間，你想要的回顧之前某一個知識點，你發現從目錄難以查找到對應的地方，這時你可能就會從索引頁從去查找對應內容索引，從而找到頁碼。
搜索引擎其實跟我們的使用圖書很相似，下面我來對圖書和搜索引擎進行一個簡單的類比，來看一下搜素引擎中正排和倒排索引。
- 圖書
- 正排索引-目錄頁
- 倒排索引-索引頁
- 搜索引擎
- 正排索引-文檔 Id 到文檔內容和單詞的關聯
- 倒排索引-單詞到文檔 Id 的關係
2.2 倒排索引的核心組成
舉個例子，假設我們有 3 個文檔：
Doc 1:breakthrough drug for schizophrenia
Doc 2:new schizophrenia drug
Doc 3:new approach for treatment of schizophrenia經過分析，文件中的術語如下
| 文檔 | 分詞結果 |
|---|---|
| Doc 1 | breakthrough,drug,for,schizophrenia |
| Doc 2 | new,schizophrenia,drug |
| Doc 3 | new,approach,for,treatment,of |
倒排列表的元數據結構：
(DocID;TF;<POS>)其中：
-
DocID：出現某單詞的文檔ID
-
TF(詞頻)：單詞在該文檔中出現的次數
-
POS：單詞在文檔中的位置
則它們生成的倒排索引
| 單詞 | 逆向文檔頻率 | 倒排列表(DocID;TF; )) |
|---|---|---|
| breakthrough | 1 | (1;1;<1>) |
| drug | 2 | (1;1;<2>),(2;1;<3>) |
| for | 2 | (1;1;<3>),(3;1;<3>) |
| schizophrenia | 2 | (1;1;<4>),(2;1;<2>) |
| new | 2 | (2;1;<1>),(3;1;<1>) |
| approach | 1 | (3;1;<2>) |
| treatment | 1 | (3;1;<4>) |
| of | 1 | (3;1;<5>) |
-
ES 倒排索引包含兩個部分
- 單詞詞典 （Term Dictionary)，索引最小單位，記錄所有文檔的單詞，記錄單詞到倒排列表的關聯關係
- 單詞詞典一般都會非常多，通過 B+ 樹或 Hash 表方式以滿足高性能的插入與查詢
- 倒排列表（Posting List)-由倒排索引項（Posting）組成
- 文檔 ID
- 詞頻 TF，該單詞在文檔中出現的次數，用於相關性評分
- 位置（Position)，單詞在文檔中分詞的位置。用於語句搜索（phrase query)
- 偏移（Offset)，記錄單詞的開始結束位置，實現高亮显示
- 單詞詞典 （Term Dictionary)，索引最小單位，記錄所有文檔的單詞，記錄單詞到倒排列表的關聯關係
ES 也可以指定對某些字段不做索引
- 優點：節省存儲空間
- 缺點：字段無法被搜索
3 總結
在之前文章說了 ES 的文檔是基於 JSON 格式，在我們創建索引的時候，對每一個文檔記錄對應索引相關的信息。在對倒排索引進行搜索時，查詢單詞是否在單詞字典，獲取單詞在倒排列表的指針，獲取有該單詞單詞的文檔 Id 列表，通過 ES 的倒排索引，我們輕易對全文進行快速搜素。
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