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什么是倒排索引
我们举一个常见的例子:以一本书
比喻成 Elasticsearch 搜索引擎
,
比较大本的工具书, 如:新华字典;英汉词典;代码大全。首尾都有两部分:
- 页码 找 内容
- 关键词 找 页码
图书当中的目录页,页码到页码内容的单词关联 —— 就是正排索引 图书最后的关键字、内容索引页,页码内容 到 页码关联 —— 就是倒排索引
相信看到这里, 对 正排、倒排索引
就有一个大概的印象;那么下面
正排索引 与 倒排索引结构 的 转化
, 则更加清晰明了加深理解
倒排索引的核心组成
-
倒排索引包含两个部分
- 单词词典 (Term Dictionary),记录所有文档的单词,记录单词到倒排列表的关联关系
- 单词词典一般比较大,可以通过B +树或哈希拉链法实现,以满足高性能的插入与査询
- 倒排列表 (Posting List)-记录了单词对应的文档结合,由倒排索引项组成
- 倒排索引项(Posting)
- 文档ID
- 词频TF-该单词在文档中出现的次数,用于相关性评分(score)
- 位置(Position)-单词在文档中分词的位置。用于语句搜索(phrase query)
- 偏移(Offset)-记录单词的开始结束位置,实现高亮显示
- 文档ID
- 倒排索引项(Posting)
- 单词词典 (Term Dictionary),记录所有文档的单词,记录单词到倒排列表的关联关系
-
Elasticsearch 的 JSON 文档中每个字段都有自己的倒排索引
-
可以指定对某些字段不做索引
- 优点:节省存储空间
- 缺点:字段无法别搜索
倒排索引演示
POST _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "Mastering Elasticsearch"
}
# 输出:
{
"tokens" : [
{
"token" : "mastering",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 9,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 0
},
{
"token" : "elasticsearch",
"start_offset" : 10,
"end_offset" : 23,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 1
}
]
}
====================================================
POST _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "Elasticsearch Essentials"
}
# 输出:
{
"tokens" : [
{
"token" : "elasticsearch",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 13,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 0
},
{
"token" : "essentials",
"start_offset" : 14,
"end_offset" : 24,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 1
}
]
}