搜索引擎之倒排索引浅析

武培轩 2020年03月03日 252次浏览

上一篇文章 ElasticSearch 术语中提到了倒排索引,那么这篇文章就来讲解下什么是倒排索引,倒排索引的数据结构以及 ElasticSearch 中的倒排索引。

倒排索引

倒排索引(Inverted Index) 也常被称为反向索引,是搜索引擎中非常重要的数据结构,为什么说它重要呢,我们首先拿一本书《重构 改善既有代码的设计》举个例子:

如果一本书没有目录的话,理论上也是可以读的,只是合上书下次再次阅读的时候,就有些耗费时间了。

通过给一本书加目录页,可以快速了解这本书的大致内容分布以及每个章节的页码数,这样在查询内容的时候效率就会非常高了,所以书的目录就是书本内容的简单索引。

目录页

想象一下你要搜索 case语句 这个关键词在这本书的页码,你应该怎么办呢?有些技术类的书籍会在最后提供索引页,这本书的索引页如下:

索引页

只需要从索引页中查找 case语句,就可以查找到关键词在书本中的页码位置了。

看完这个例子,让我们来把图书和搜索引擎做个简单的类比:

图书当中的目录页就相当正向索引(Forward Index)索引页就相当于倒排索引的简单实现,在搜索引擎中,正向索引指的是文档 ID 到文档内容和单词的关联,倒排索引就是单词到文档 ID 的关系

下面来看一个很简单的例子:

文档 ID文档内容
1Mastering ElasticSearch
2ElasticSearch Server
3ElasticSearch Essentials

如上有三篇文档,每篇文档的内容都是关于 ElasticSearch 的三本书,那我们思考下怎么样变为一个倒排索引呢?

TermCountDocumentId:Position
ElasticSearch31:1,2:0,3:0
Mastering11:0
Server12:1
Essentials13:1

把书中内容出现所以的词都分成不同的关键词(Term),排列在第一栏,分别是 ElasticSearchMasteringServerEssentials;第二栏是统计了关键词在所有内容中出现的次数,比如 ElasticSearch 在内容中出现了三次,就记为 3;第三栏标注的是文档 ID 和文档出现的位置,比如 ElasticSearch 在第 1,2,3 文档中都出现了,在第一个文档所处的位置是第二个,所以标注的为 1。

以上就是简单的正排索引和倒排索引的结构,下面让我们来看下倒排索引的数据结构:

倒排索引数据结构

倒排索引的核心分为两部分,第一部分为单词词典(Term Dictionary),记录所有文档的单词以及单词到倒排列表的关联关系。在前面的例子中,单词的量并不是很多,但是在实际生产中,单词量会非常大,所以实际会采用 B+ 树和哈希拉链法去存储单词的词典,以满足高性能的插入与查询。

第二部分是倒排列表(Posting List),它记录了单词对应文档的结合,倒排列表是由倒排索引项(Posting) 组成,倒排索引项包含:

  • 文档 ID:用于获取原始信息
  • 词频(TF,Term Frequency):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(比如用 GitHub 搜索的时候,搜索的关键词会高亮显示)

下面我们来用一张图来整体看下倒排索引:

一个倒排索引是由单词词典(Term Dictionary)和倒排列表(Posting List)组成的,单词词典会记录倒排列表中每个单词的偏移位置。比如当搜索 Allen 的时候,首先会通过单词词典快速定位到 Allen,然后从 Allen 这里拿到在倒排列表中的偏移,快速定位到在倒排列表中的位置,从而真正拿到倒排索引项 [12,15](这里只是列了下 Document ID,其实是像上面讲的包含 4 项信息的项),拿到这个项可以去索引上拿到原始信息,可以去计算打分排序返回给用户。

再了解了倒排索引的数据结构后,让我们来看下 ES 中的倒排索引吧!

ElasticSearch 倒排索引

那么在 ElasticSearch 中的文档是基于 Json 格式的,其中一个文档包含多个字段,每个字段都会有自己的倒排索引。在 Mapping 中可以去设置对某些字段不做索引,这样做可以节省存储空间,但同时也会导致这个字段无法搜索了。

比如一个文档,其中包含两个字段 usernamejob

{
    "username":"wupx",
    "job":"programmer"
}

在构建索引的时候是根据字段构建的,那么 ES 中 username 会有一个倒排索引,job 也会有一个倒排索引。

总结

这篇文章主要介绍了什么是倒排索引以及它的数据结构,下一篇文章将会学习如何在 ElasticSearch 中分词来形成倒排索引。

参考文献

Elasticsearch核心技术与实战

https://dwz.cn/ELv7FvuX