ElasticSearch的倒排索引

原文链接： https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/cn/inverted-index.html

概念

ElasticSearch使用一种称之为 倒排索引 的数据结构，实现快速的全文索引。
一个倒排索引由 文档中所有不重复的词 + 包含对应的词的文档列表 组成。

倒排索引举例

比如有两个文档，有如下内容：

1. The quick brown fox jumped over the lazy dog
2. Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer

为了创建倒排索引,
第一步工作 —— 分词（分出来的单独的词，我们称之为“词条”或“token”）;
第二部工作 —— 创建一个包含不重复词条的排序列表，并列出该词条出现在哪个文档。结果如下所示：

Term      Doc_1  Doc_2
-------------------------
Quick   |       |  X
The     |   X   |
brown   |   X   |  X
dog     |   X   |
dogs    |       |  X
fox     |   X   |
foxes   |       |  X
in      |       |  X
jumped  |   X   |
lazy    |   X   |  X
leap    |       |  X
over    |   X   |  X
quick   |   X   |
summer  |       |  X
the     |   X   |
------------------------

这就是乞丐版本的倒排索引。
如果我们想搜索quick brown，我们只需要查找包含各个词条的文档：

Term      Doc_1  Doc_2
-------------------------
brown   |   X   |  X
quick   |   X   |
------------------------
Total   |   2   |  1

两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个的匹配度更高，如果我们使用 仅计算匹配词条数量 的 简单相似性算法，我们可以说，查询的相关性第一个文档比第二个文档更佳。
但是当前的倒排索引有一些问题：

• Quick和quick以独立的词条出现，然而用于认为它们是同一个词；
• fox和foxs相似，它们有相同的词根；
• jumped和leap虽然没有相同的词根，但是它们的意思相近，是同义词。

所以：
使用我们乞丐版的倒排索引搜索+Quick +fox不会得到任何文档（+前缀表示这个词必须存在）。但是用户觉得，第一个文档包含quick fox，第二个文档包含Quick foxes。这两个文档都满足的需求。为了满足常规需求，我们必须优化乞丐版倒排索引，如：

• 将索引Term全部转为小写；
• 复数单词只提取词根作为Term。如foxes只提取fox；
• jump和leap是同义词，可只索引jump。

Term      Doc_1  Doc_2
-------------------------
brown   |   X   |  X
dog     |   X   |  X
fox     |   X   |  X
in      |       |  X
jump    |   X   |  X
lazy    |   X   |  X
over    |   X   |  X
quick   |   X   |  X
summer  |       |  X
the     |   X   |  X
------------------------

此时我们搜索+Quick +fox还是会失败，因为索引中已经没有Quick了。所以我们还得对搜索条件做同样的标准化处理，才能匹配到两个文档。

分词和标准化的过程称之为分析。

分析和分析器

分析包含如下过程：

• 首先，将文本切分成适合于倒排索引的独立的词条（分词）；
• 之后，将词条统一化为标准格式以提高可搜索性，或者recall

分析器实际上是将三个功能封装到了一个包里：

1. 字符过滤器
   字符串按顺序通过层层 字符过滤器。他们的任务是在分词前整理字符串，字符过滤器的作用如 去掉HTML，将&转化为and等。
2. 分词器
   过滤后的字符串被分词器分为单个的词条。
   一个简单的分词器遇到空格或者标点可能会将文本拆成词条。
3. Token过滤器
   词条按顺序通过每个Token过滤器，这个过程可能会改变词条（小写化Quick），删除词条（“a”，‘’an"，“the”之类的无用词），增加词条（jumped和leap这种同义词）。

ElasticSearch提供了开箱可用的预包装分析器。

ElasticSearch内置分析器

"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"

标准分析器

ElasticSearch默认使用的分析器。分析各种语言文本最常用的选择。它根据Unicode联盟定义的 单词边界划分文本，删除绝大多数标点，最后将词条小写。

set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5

简单分析器

简单分析器在任何不是字母的地方分割文本，将词条小写。

set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans

空格分析器

在空格的地方分割文本。

Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)

语言分析器

特定语言分析器可以分析很多语言（https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/analysis-lang-analyzer.html），他们可以考虑制定语言的特点（如英语分析器附带了一组无用词过滤器，过滤a，the等）

set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5