【Elasticsearch 7 探索之路】（三）倒排索引

上一篇，我们介绍了 es 文档的基本 cure 和批量操作。我们都知道倒排索引是搜索引擎非常重要的一种数据结构，什么是倒排索引，倒排索引的原理是什么。

1 索引过程

在讲解倒排索引前，我们先了解索引创建，下图是 elasticsearch 中数据索引过程的流程。

从上图可以看到，文档未在 es 中进行索引，而是 由 analyzer 组件对其执行一些操作并将其拆分为 token/term。然后将这些术语作为倒排索引存储在磁盘中。假设我们有两个名为 name 和 age 字段，当要将文档索引到 es 时，analyzers 组件 以某些定界符（有默认定界符，例如空格，句号等）将它们分割开获取 token，再对每个 token 应用特定的过滤器。经过分析的这些标记称为 term。然后将这些 term 针对该字段）存储在倒排列表中。

2 倒排索引

2.1 正排与倒排索引

一般在我们阅读图书，我们会根据目录快速定位想要阅读的章节，过了一段时间，你想要的回顾之前某一个知识点，你发现从目录难以查找到对应的地方，这时你可能就会从索引页从去查找对应内容索引，从而找到页码。

搜索引擎其实跟我们的使用图书很相似，下面我来对图书和搜索引擎进行一个简单的类比，来看一下搜素引擎中正排和倒排索引。

• 图书
  • 正排索引-目录页
  • 倒排索引-索引页
• 搜索引擎
  • 正排索引-文档 id 到文档内容和单词的关联
  • 倒排索引-单词到文档 id 的关系

2.2 倒排索引的核心组成

举个例子，假设我们有 3 个文档：

doc 1:breakthrough drug for schizophrenia

doc 2:new schizophrenia drug 

doc 3:new approach for treatment of schizophrenia

经过分析，文件中的术语如下

文档	分词结果
doc 1	breakthrough,drug,for,schizophrenia
doc 2	new,schizophrenia,drug
doc 3	new,approach,for,treatment,of

倒排列表的元数据结构：

(docid;tf;<pos>)

其中：

• docid：出现某单词的文档id

• tf(词频)：单词在该文档中出现的次数

• pos：单词在文档中的位置

则它们生成的倒排索引

单词	逆向文档频率	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 倒排索引包含两个部分

  • 单词词典 （term dictionary)，索引最小单位，记录所有文档的单词，记录单词到倒排列表的关联关系
    • 单词词典一般都会非常多，通过 b+ 树或 hash 表方式以满足高性能的插入与查询
  • 倒排列表（posting list)-由倒排索引项（posting）组成
    • 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
    • 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

es 也可以指定对某些字段不做索引

• 优点：节省存储空间
• 缺点：字段无法被搜索

3 总结

在之前文章说了 es 的文档是基于 json 格式，在我们创建索引的时候，对每一个文档记录对应索引相关的信息。在对倒排索引进行搜索时，查询单词是否在单词字典，获取单词在倒排列表的指针，获取有该单词单词的文档 id 列表，通过 es 的倒排索引，我们轻易对全文进行快速搜素。