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在 Elasticsearch 中…大家好我是锋哥。今天分享关于【在Elasticsearch中是怎么根据一个词找到对应的倒排索引的】面试题。希望对大家有帮助 在Elasticsearch中是怎么根据一个词找到对应的倒排索引的
在 Elasticsearch 中倒排索引Inverted Index是查询高效性的核心。倒排索引将每个词token映射到包含该词的文档列表这使得 Elasticsearch 能够迅速确定哪些文档包含某个查询词。具体来说当你执行一个搜索请求时Elasticsearch 会查找倒排索引来定位包含查询词的文档。以下是如何在 Elasticsearch 中根据一个词找到对应的倒排索引的详细步骤
1. 文档和字段的索引结构
Elasticsearch 是基于 Lucene 的索引的核心是倒排索引。在 Elasticsearch 中文档是以 JSON 格式存储的每个文档可以包含多个字段每个字段又可以有不同的数据类型如 text、keyword、date 等。通常文本字段如文章的标题或正文会被分词tokenize每个词或词组都会生成一个 token。
当你向 Elasticsearch 索引文档时系统会自动分析每个字段的内容并为该字段生成倒排索引。
2. 倒排索引的结构
倒排索引的基本构成如下
术语表Terms 倒排索引的术语表terms记录了所有出现过的词token。这些词就是你查询时使用的关键词。倒排列表Posting List 对于术语表中的每个词会有一个倒排列表倒排列表包含了所有包含该词的文档 ID以及可能的位置信息。倒排列表的形式通常是一个文档 ID 的列表但有时还会包含该词在文档中出现的频率或位置等额外信息。
例如假设我们有以下三篇文档
文档 1: Elasticsearch is a search engine文档 2: Elasticsearch powers search solutions文档 3: Search engines are powerful tools
在 Elasticsearch 中首先会进行分词处理假设使用默认的标准分词器得到以下词汇
文档 1: [elasticsearch, is, a, search, engine]文档 2: [elasticsearch, powers, search, solutions]文档 3: [search, engines, are, powerful, tools]
然后这些词汇会被放入倒排索引中倒排索引的基本形式可能如下
elasticsearch → [文档 1, 文档 2]search → [文档 1, 文档 2, 文档 3]engine → [文档 1, 文档 3]powers → [文档 2]solutions → [文档 2]engines → [文档 3]are → [文档 3]powerful → [文档 3]tools → [文档 3]
3. 倒排索引的构建过程
当你向 Elasticsearch 插入文档时索引会经历以下过程来创建倒排索引 文本分析 每个字段特别是 text 类型字段会经过 分析器analyzer处理。分析器会首先对文本进行 分词即将文本内容切分成独立的单词tokens。分词之后文本还会经过 标准化处理如将大写字母转换为小写字母、去除停用词例如 and、the 等等具体处理方式由分析器的配置决定。 构建倒排索引 分词后的每个 token 会被索引并与对应的文档 ID 关联。例如如果某个词出现在多个文档中该词的倒排列表就会记录所有包含该词的文档 ID。Elasticsearch 将倒排索引按词语存储到一个词典或称术语表中。
4. 查询时的倒排索引查找
当你发起查询时Elasticsearch 会通过以下步骤根据查询词找到倒排索引并快速定位相关文档
4.1 查询解析
假设你提交了以下查询
{query: {match: {message: search engine}}
}查询中的 search engine 会被分词为 [search, engine]。
4.2 查找倒排索引
Elasticsearch 会在倒排索引中查找每个分词
查找 search根据倒排索引Elasticsearch 查到 search 出现在文档 1、文档 2 和文档 3 中。查找 engine根据倒排索引Elasticsearch 查到 engine 出现在文档 1 和文档 3 中。
4.3 合并结果
然后Elasticsearch 会将这两个查询的结果合并。对于 match 查询默认的行为是 交集即返回同时包含 search 和 engine 的文档。因此最终匹配的文档是文档 1 和文档 3。
4.4 计算相关性
Elasticsearch 还会根据每个文档中查询词的出现频率、文档长度等因素计算相关性分数score。分数较高的文档会排在前面。
5. 倒排索引的优化
倒排索引的结构本身是高度优化的以支持高效的查询
压缩存储 倒排索引会进行压缩存储以节省空间。常见的压缩方式包括 delta 编码 和 前缀编码这些方法可以显著减小索引的存储空间。位置存储 对于一些特殊类型的查询如短语查询、近似查询Elasticsearch 还会记录词语在文档中的 位置以支持精确的短语匹配。
总结
Elasticsearch 使用倒排索引来高效地支持搜索操作。每个查询词在倒排索引中都有一个倒排列表列表中包含了包含该词的所有文档 ID。查询时Elasticsearch 通过查找这些倒排列表快速找出相关文档然后根据相关性进行排序和过滤。通过使用倒排索引Elasticsearch 能够在海量数据中快速定位到匹配的文档从而提供高效的搜索性能。
