倒排索引的原理

倒排索引（Inverted Index）是 Elasticsearch 和其他全文搜索引擎中使用的核心数据结构，旨在加速文本搜索。它与数据库中常见的正排索引（从文档到词条的映射）相反，倒排索引建立的是 从词条到文档的映射，即反向存储。

1. 正排索引与倒排索引的区别

• 正排索引：

  • 传统数据库使用正排索引，它基于文档的存储顺序或字段值来构建索引。
  • 正排索引会为每个文档记录所有字段的数据，查询时通过逐个检查文档来获取结果。
  • 对于搜索引擎来说，正排索引不适合快速检索特定词条的所有文档。

• 倒排索引：

  • 倒排索引是将词条映射到包含该词条的文档列表。
  • 它适合于 全文搜索，查询时可以迅速找出哪些文档包含特定的词条。

2. 倒排索引的构建过程

倒排索引的构建可以分为以下几个步骤：

步骤一：文本分析（Tokenization）

• 文本分析是将原始文档分解为一个个词条（token）的过程，通常包含以下子过程：

  • 分词（Tokenization）： 将文本字符串切分成一个个词条，去除空格、标点符号等无意义字符。
  • 小写化（Lowercasing）： 将所有字符转为小写，避免大小写不一致的问题。
  • 去除停用词（Stop words）： 删除在搜索中无意义的常见词（如 "the"、"a"、"and" 等）。

  例如，对于文档：
  "The quick brown fox jumps over the lazy dog"，经过分词和小写化处理后，可以得到词条：
  ["quick", "brown", "fox", "jumps", "lazy", "dog"]。

步骤二：建立词条到文档的映射

• 一旦文本被分词，接下来的任务是为每个词条建立一个倒排列表。

• 倒排列表是一个包含词条和该词条出现在的文档 ID（或文档位置）的数据结构。

  举例： 假设有以下三篇文档：

  • 文档 1: "Quick brown fox"
  • 文档 2: "The quick dog"
  • 文档 3: "The lazy dog"

  经过分析后，分词结果为：

  • 文档 1: ["quick", "brown", "fox"]
  • 文档 2: ["the", "quick", "dog"]
  • 文档 3: ["the", "lazy", "dog"]

  那么倒排索引会是：

  • "quick" → [1, 2] （quick 出现在文档 1 和 2 中）
  • "brown" → [1] （brown 出现在文档 1 中）
  • "fox" → [1] （fox 出现在文档 1 中）
  • "dog" → [2, 3] （dog 出现在文档 2 和 3 中）
  • "lazy" → [3] （lazy 出现在文档 3 中）

  这样，当搜索某个词条时，可以直接查询该词条对应的文档 ID 列表，而无需扫描整个文档。

步骤三：存储倒排索引

• 倒排索引 本质上是一个 词条到文档 ID 列表 的映射。它的数据结构通常采用 哈希表 或 B+ 树 等，保证查找速度。

• 每个词条都会有一个倒排列表，列表中包含了该词条出现过的文档 ID，可能还包括词频、位置等额外信息。

  举个例子，对于倒排索引：

  "quick" → [1, 2]
  "fox" → [1]
  "lazy" → [3]
  

  这就表示 "quick" 出现在文档 1 和 2 中，"fox" 只出现在文档 1 中，而 "lazy" 只出现在文档 3 中。

3. 倒排索引的查询过程

• 当用户提交查询请求时，搜索引擎会根据查询条件查找相应的倒排索引：
  1. 查找相关词条的倒排列表： 例如，用户搜索 "quick fox"，引擎首先查找 "quick" 和 "fox" 这两个词条的倒排列表。
  2. 合并倒排列表： 然后将两个词条的倒排列表合并，找出同时包含这两个词条的文档。使用交集操作，得到文档 1。
  3. 排序和排名： 最后，搜索引擎可能根据相关性（如 TF-IDF 或 BM25）对结果进行排序，返回最相关的文档。

4. 倒排索引的优点

• 快速查询： 倒排索引可以快速地定位包含某个词条的文档，而不需要逐个文档扫描。
• 高效支持复杂查询： 比如多条件的 AND、OR 查询、短语匹配、通配符查询等。
• 节省空间： 通过倒排索引，搜索引擎只需要存储词条和它们所在文档的映射，而不是存储完整的文档。

5. 倒排索引的优化

• 压缩： 倒排索引的列表可能会很长，因此可以对其进行压缩。例如，通过 delta 编码（记录相邻文档之间的差异）来减少存储空间。
• 分词器和分析器的优化： 选择合适的分词器和分析器可以提高倒排索引的查询效率和准确性。
• 文档字段的分配： 为了提高效率，可以将文档按字段分配给不同的索引，使得查询时能够专注于某些字段。

6. 总结

倒排索引是全文搜索引擎的核心，通过将文档中的词条映射到包含该词条的文档 ID，倒排索引能够高效地进行词条搜索和查询优化。它极大地提高了搜索引擎的查询速度，尤其适用于大规模文本数据的检索。在 Elasticsearch 中，倒排索引的设计和应用是提升搜索性能的关键技术之一。