一文助你了解ElasticSearch的底层经典数据结构——倒排索引

倒排索引（Inverted Index）是信息检索技术中最常用的数据结构之一，主要用于加速文本检索的过程。在经典的Nosql数据库ElasticSearch中也是采用了这种经典的数据结构。本文将详细介绍倒排索引的基本原理以及应用场景。

一、什么是倒排索引

倒排索引是一种以单词为索引关键字，用于查找包含指定单词的文档列表的数据结构。以搜索引擎为例，当用户输入一些关键词进行搜索时，系统会把所有包含这些关键词的文档返回给用户。而倒排索引就是用来加速这个查询过程的。它将所有文档中的每个词作为关键字，记录下该关键字在哪些文档中出现过，以便在用户查询时快速定位相关文档。

二、倒排索引的原理

倒排索引的核心是由所有文档中的单词建立的索引表，这个表通过单词查找指向文档列表（或词项出现位置列表）的指针。

索引表结构：

单词1-> doc1,doc2,doc3…
单词2-> doc1,doc3,doc5…
单词3-> doc2,doc4,doc5…
…… ……

这里我们可以举一个简单的例子：
我们有2篇文章如下：
第一篇：

you are my best friend.

第二篇：

you are friends.

我们对其建立倒排索引 ：
可以发现里面有you are my best friends friend五个单词。首先我们可以进行一个简单的操作，去掉停用词，什么是停用词，停用词指在自然语言文本中非常常见的单词,它们通常不携带特定含义,例如“the”、“a”、“an”等等，我们可以把 are you my去掉。然后进行一个简单的词根判断，得到两个单词friend和best，其中friend在1和2中都出现了，而best只在1中出现，所以建立索引如下：

注意在早期的es版本中，采用的是TF-IDF来存储文档信息，就是词频-逆文档频率（简单来说这种算法可以突出一个文章中的重点词语）

每个单词对应一个包含该单词的文档列表，文档列表中存储了该单词在文档中出现的位置或频率等信息。这个文档列表是一个有序的列表或者跳表，也可以使用其他数据结构，根据实际应用需求进行选择。

当用户输入一个查询词时，系统会根据这个词查询倒排索引表，找到包含该单词的所有文档，然后将这些文档返回给用户。如果查询是一个包含多个单词的查询，则需要将这些查询词的结果集取交集，得到所有包含这些查询词的文档。

三、倒排索引的应用场景

1. 搜索引擎：倒排索引是搜索引擎检索过程的核心数据结构，所有搜索引擎都是以倒排索引为基础实现的。通过倒排索引可以快速的完成文本检索工作，满足用户检索文档的基本需求。

2. 文本分类：可以通过倒排索引将文档进行分类，一般是将同一类型的文档放在一个倒排索引表中。这样就可以在用户查询时，仅查询指定类型的文档，加快查询效率。

3. 相似文本比较：可以通过计算倒排索引中文档相同的交集和差集，来分析出不同文本之间的相似度。这个技术被应用在文本去重和语义相似度匹配等领域。

四、倒排索引的优化

1. 倒排索引压缩：倒排索引在面对大规模文本数据时，需要考虑索引的存储问题。一般采用分段、分块、分散等方式，将倒排索引表存储在多个文件或多个分区中，以便提高检索效率。

2. 布尔查询优化：当用户的查询是多个单词的布尔查询时，可以通过对单词出现在不同文档的顺序进行排序，加快检索速度。这种优化叫做布尔匹配排序（Boolean Matching Ranking）。

3. 聚合运算优化：当用户查询包含多个单词的统计数据时，可以使用聚合查询优化技术，通过在倒排索引表中存储统计信息，并在查询时找到对应的分支进行检索。

4. 缓存优化：倒排索引查询是一个相对较耗时间的操作，可以通过使用缓存技术，将查询结果缓存到内存或者其他介质中，当下次再次查询相同的关键词时，直接从缓存中读取结果，避免重复查询，提高查询速度。

5. 索引重建优化：当倒排索引表过于庞大时，需要对其进行重建，这个过程既耗时又耗费存储空间。可以通过增量索引和动态索引等技术，避免全量重建索引表，提高索引更新效率。

总的来说，倒排索引是一种高效的信息检索技术，能够满足用户对于文本检索、聚合查询、分类分析等多种需求。倒排索引还有很多进一步的优化技术，比如索引压缩、布尔匹配排序、聚合查询优化、缓存优化、索引重建优化等，这些技术可以根据实际应用场景的特点进行选择和组合，从而有效提高倒排索引的查询效率和应用效果。