关于后端:深入理解Elasticsearch倒排索引

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1. 理解倒排索引的基本概念

• 倒排索引是什么？
• 倒排索引的劣势和特点是什么？
• 倒排索引与正排索引的区别是什么？

2. 相熟倒排索引的利用场景

• 搜索引擎中如何利用倒排索引？
• 倒排索引能够用于哪些场景？

3. 把握倒排索引的原理和实现形式

• 倒排索引的数据结构是怎么的？如何实现？
• 倒排索引的更新和保护是如何进行的？
• 倒排索引的查问算法是怎么的？

4. 理解倒排索引的利用案例

• 如何利用倒排索引实现全文搜寻?
• 倒排索引在实时搜寻中的利用
• 图像和音频辨认中的利用

1、理解倒排索引的基本概念

1.1、倒排索引是什么

倒排索引是一种用于全文搜寻的数据结构，它将文档中的每个单词映射到蕴含该单词的所有文档的列表中，而后用该列表替换单词。因而，倒排索引在文本搜寻和信息检索中广泛应用，如搜索引擎、网站搜寻、文本分类等场景中。

具体来说，一个倒排索引蕴含一个词语词典和每个词语对应的倒排列表。倒排列表中记录了蕴含该词语的所有文档的编号、词频等信息。这让咱们可能在 O(1) 的工夫内判断某个文档是否蕴含某个词，而且还能够基于词频、相关度等统计信息进行搜寻后果排序。

以一个例子来阐明：当咱们输出一个关键字“搜索引擎”时，搜索引擎会在倒排索引中查找蕴含“搜索引擎”这个词语的文档列表，而后返回这些文档给用户。这种形式比全文检索要快很多，因为倒排索引搜寻的是单个词语，而不是整个文档。

总的来说，倒排索引是一种基于单词的文本搜寻和匹配算法，能够大大减速搜索引擎的查问速度，进步用户体验。

1.2、倒排索引的劣势和特点是什么

1. 高效的文本搜寻。因为倒排索引通过单词疾速定位到含有该单词的文档，所以搜寻效率十分高。与传统的全文搜寻形式相比，倒排索引不须要对每个文档进行扫描，因而能够在大型数据集上疾速进行搜寻。
2. 反对高级搜寻性能。倒排索引能够应用词间关系、词条权重等信息对搜寻后果进行准确匹配、布尔运算和相关度排序。
3. 可定制的剖析和解决。倒排索引反对构建和利用自定义分析器和过滤器，能够针对不同用例和词会集的需要灵活处理。
4. 灵便的扩展性。倒排索引反对横向扩大，能够程度宰割和复制数据，这样能够轻松地扩充索引容量和进步搜寻效率。
5. 反对分词。分词能够将间断字母或数字序列划分为有意义的词组或单个词汇，这些分词信息能够被用于构建索引，从而实现更加准确的搜寻后果。
6. 反对地位信息。倒排索引能够记录每个单词在句子中的地位，从而反对短语搜寻和文本摘要等性能。

综上所述，倒排索引是搜索引擎和信息检索畛域重要的技术和数据结构，在实现高效、灵便、可扩大和丰盛的搜寻性能方面有着不可代替的作用。

1.3、倒排索引与正排索引的区别是什么

1. 倒排索引与正排索引是两种索引文档的形式。
2. 正排索引是依照文档编号或文档 ID 等有序的形式将每个文档存储在索引中，通过文档编号或 ID 进行检索。这种形式相似于数据库表的行，能够很不便地依据文档 ID 检索到具体的文档，然而不适宜解决大规模文档库的状况。
3. 倒排索引是依照单词或关键字将文档进行索引，并记录蕴含该词汇的文档列表。这种形式相似于数据库表的列，能够将具备雷同属性的文档依照关键词进行分类，从而实现更加高效和准确的文本搜寻。

因而，倒排索引和正排索引的区别次要在于索引形式：正排索引依照文档 ID 有序存储每个文档，而倒排索引依照单词将文档分类存储。在具体实现上，倒排索引中除了文档 ID 之外，还须要记录关键词呈现的地位、计算词频信息等。

综上所述，正排索引实用于文档库较小和须要基于 ID 查问和检索的场景，而倒排索引实用于大规模文档库和须要高效和准确搜寻的场景。

2、倒排索引的利用场景

2.1、搜索引擎中如何利用倒排索引

搜索引擎中的外围性能就是文本搜寻，而倒排索引是搜索引擎中实现文本搜寻的一种重要的数据结构。搜索引擎中的倒排索引通常通过以下步骤进行构建和利用：

1. 文本预处理。搜索引擎会对文本进行分词和解决，去除无用词、停用词等，并进行词干化和大小写转换等操作。
2. 倒排索引构建。通过预处理后的文本构建倒排索引，将每个单词或关键字指向蕴含该单词或关键字的文档列表。每个文档列表中存储的是该单词或关键字在文档中呈现的地位、词频以及其余相干信息。
3. 用户查问。当用户输出一个关键词或短语进行查问时，搜索引擎会依据倒排索引中的词向文档的映射疾速检索到蕴含该关键词或短语的文档列表。
4. 搜寻后果展现。搜索引擎会依据文档的相关度和排名等因素对搜寻后果进行排序，并通过摘要、高亮和举荐等形式出现给用户。

须要留神的是，在搜索引擎中，倒排索引是一种十分大的数据结构，须要进行压缩和优化能力存储和搜寻。此外，倒排索引也须要进行定期更新和保护，以保障索引的正确性和准确性。

2.2、倒排索引能够用于哪些场景

倒排索引是一种弱小的数据结构，能够用于多种场景，包含但不限于以下几个方面：

1. 文本搜索引擎。倒排索引是构建文本搜索引擎的外围数据结构，能够实现疾速、高效和准确的文本匹配和搜寻。
2. 数据库索引。倒排索引能够用于构建关系型或非关系型数据库的索引，进步读写性能和缩小存储空间。
3. 日志剖析。倒排索引能够用于对大量日志数据进行剖析和搜寻，提取统计信息、异样排查和数据挖掘等。
4. 举荐零碎。倒排索引能够用于构建用户趣味和行为数据的索引，实现用户的个性化举荐和内容举荐。
5. 网络安全。倒排索引能够用于基于网络流量和日志数据的异样检测和入侵检测，进步网络安全性。
6. 社交媒体。倒排索引能够用于构建社交媒体平台的索引，实现用户搜寻、举荐和精准广告等性能。

综上所述，倒排索引能够利用于各种须要疾速实现搜寻和索引的场景，是一种十分通用和无效的技术和数据结构。

3、把握倒排索引的原理和实现形式

3.1、倒排索引的数据结构是怎么的？如何实现

倒排索引的数据结构通常由两个局部组成：词典和倒排列表。

1. 词典（Dictionary）：词典中存储的是文档中蕴含的所有单词或关键词，它通常是依照单词的首字母或哈希值等有序存储的。词典中每个单词或关键词对应一个 postings 指针，指向该单词或关键字在倒排列表中对应的文档列表。
2. 倒排列表（Posting List）：倒排列表是倒排索引的外围数据结构，它记录每个单词或关键词在哪些文档中呈现，并记录相干的统计数据，如文档频率、地位、词频等信息。每个倒排列表中通常会蕴含若干个文档节点，每个文档节点中存储了文档的 ID 或地址，以及该单词或关键词在文档中呈现的地位和频率等信息。

倒排索引的实现波及到很多技术和算法，包含但不限于以下几种：

1. 分词算法：倒排索引要求对文本进行分词解决，辨认出关键词，这须要应用分词算法，如正向、逆向、最大匹配等算法。
2. 哈希表算法：词典中的单词通常是依照哈希值有序存储的，这须要应用哈希表算法进行实现，能够应用开放式哈希、基于链表的哈希等算法。
3. 排序算法：倒排列表中的文档节点须要依照文档 ID 或其余规定排序，在解决大规模倒排列表时，须要应用高效的排序算法，如疾速排序、归并排序等算法。
4. 存储和压缩算法：倒排索引通常须要对宏大的文本数据进行压缩和存储，能够应用多种算法和技术，如变长编码、前缀编码、压缩指针等。

综上所述，倒排索引的实现须要联合多种技术和算法，以实现高效、可扩大和高性能的文本搜寻和索引性能。

3.2、倒排索引的更新和保护是如何进行的

倒排索引的更新和保护是保障索引正确性和性能的关键环节，它通常包含以下几个方面：

1. 文本存储和更新：因为索引的数据起源是文本，倒排索引的更新也必须与文本的存储和更新同步。例如，当新的文本产生时，必须先对文本进行预处理和分词，而后更新倒排索引中的词典和倒排列表。
2. 增量更新和删除：倒排索引通常应用增量更新形式更新文本，即增量地增加新文本或删除旧文本。这须要对倒排列表中的文档列表进行增删操作，保障索引的正确性和实时性。
3. 倒排索引归并和优化：随着文本数据的减少和索引的更新，倒排索引会变得越来越大，这会导致索引的查问性能降落。因而，须要在定期维护过程中对倒排索引进行归并和优化，合并类似的倒排列表，删除无用的词典词项，以及对倒排列表进行压缩和优化等操作。
4. 并发管制和负载平衡：倒排索引的更新和保护是一个 CPU 和内存密集的工作，因而须要思考并发管制和负载平衡问题，以保障索引的高性能和可靠性。罕用的实现形式包含多线程解决、分布式索引保护、负载平衡算法等。

综上所述，倒排索引的更新和保护是一个简单和要害的过程，须要联合多种技术和算法，以实现高效、精确和实时的文本搜寻和索引性能。

3.3、倒排索引的查问算法是怎么的

倒排索引的查问算法通常波及到以下几个步骤：

1. 分词和查问预处理：对用户的查问语句进行分词解决，并对分词后果进行预处理和剖析，如去除停用词、词干化、词频统计等。
2. 检索倒排列表：利用查问中的关键词在倒排索引中的词典中获取倒排列表，并将不同倒排列表依照某种统计策略进行合并和计算。
3. 排序和过滤：对检索后果进行排序和过滤，以展现和返回最相干的文档，罕用的统计策略包含文档频率、逆文档频率、词频等。
4. 后果返回和出现：将排序和过滤后的检索后果进行解决、格式化和展现，罕用的后果出现形式包含列表、矩阵、图表等。

以下是常见的一些倒排索引查问算法：

1. 倒序统计（Inverted Counting）算法：该算法基于倒排索引中每个词条的文档汇合和词项呈现次数，失去文档和查问词频的倒序统计后果。
2. 基于地位关系（Positional Inverted Index）算法：该算法能够通过记录倒排列表中文档中单词的地位关系，准确地匹配和查问用户的查问语句。
3. 布尔查问（Boolean Query）算法：该算法基于布尔逻辑判断计算查问的文档汇合，包含 AND、OR、NOT 等逻辑符号。
4. 短语查问（Phrase Query）算法：该算法反对用户应用短语进行查问，将短语中关键词的倒排列表进行相邻地位匹配，返回匹配胜利的文档汇合。
5. 向量空间模型（Vector Space Model）算法：该算法应用词向量模型对查问语句和文档进行类似度计算，并返回类似度高的文档作为查问后果。

综上所述，倒排索引的查问算法和策略十分多样化，能够依据不同场景、需要和用户行为进行抉择和优化，以实现高效、精确和满足用户需要的搜寻体验。

4、理解倒排索引的利用案例

4.1、如何利用倒排索引实现全文搜寻

全文搜寻是指通过对文本文件进行全文检索，从中找出满足用户查问条件的所有文本，通常应用的是倒排索引实现。倒排索引是通过对文本中的词进行统计，并将每个词对应的文档列表存储在索引中，实现文本内容的疾速检索。上面是利用倒排索引实现全文搜寻的个别步骤：

1. 文本预处理：首先须要对文本进行预处理，包含文本的荡涤、分词、去除停用词、词干化等操作，以生成可用于检索的词汇。
2. 构建倒排索引：将预处理后的文本转换为倒排索引，包含应用哈希表或红黑树来存储每个单词及其呈现的文档列表，以及应用文档 ID 和单词在文档中呈现的地位等元数据。
3. 查询处理：用户查问文本会被分词和预处理，以获取关键词，而后对每个关键词在倒排索引中查问对应的文档列表，对这些文档列表进行类似度计算，最终取得满足关键词条件的文档列表。
4. 后果出现：将检索到的文档列表返回给用户，并依照相关性排序，以便用户能够疾速找到与查问文本最相干的文档。

须要留神的是，倒排索引的构建须要占用肯定的存储空间，因而须要一直地保护和更新倒排索引。此外，因为查询处理比较复杂，因而须要确保查问的速度和效率，罕用的优化策略包含应用更高效的数据结构、抉择适合的搜索算法和索引优化等操作。

综上所述，利用倒排索引实现全文搜寻既须要对文本进行适当的预处理，又须要对倒排索引进行高效的保护和更新，以满足用户对全文检索的须要，并取得更好的搜寻体验。

4.2、倒排索引在实时搜寻中的利用

倒排索引在实时搜寻中有着宽泛的利用。实时搜寻是指搜索引擎可能在用户输出查问条件后立刻返回最新的搜寻后果。倒排索引正是因为其高效的检索速度和实时性，成为实时搜寻的核心技术之一。以下是倒排索引在实时搜寻中的具体利用：

1. 文本索引实时更新：实时搜寻要求索引的数据可能同步更新，因而倒排索引须要反对疾速的插入、删除和更新文本。针对这个问题，倒排索引能够采纳增量索引的形式，以增量更新的形式来保护索引，实现文本实时索引的更新。
2. 高效的匹配和排序：实时搜寻的外围是响应工夫和搜寻后果的相关性和多样性。因而，倒排索引须要反对高效的查问和排序算法，以保障疾速无效地返回排序后的搜寻后果。罕用的算法包含布尔查问、分词查问和向量空间模型等。
3. 数据分片和负载平衡：在实时搜寻中，数据量宏大，因而倒排索引须要反对数据分片和负载平衡，以实现对大规模数据进行高效索引和查问操作。
4. 后果缓存和预取：实时搜寻须要疾速返回后果，因而倒排索引能够采纳后果缓存和预取的技术，以晋升搜寻后果的响应速度。

综上所述，倒排索引在实时搜寻中的利用，须要在保障检索速度和准确性的同时，满足实时性和查问负载的需要。通过正当的算法和负载平衡，倒排索引能够施展其优越的性能和灵活性，实现高效的实时搜寻体验。

举一个简略的例子，当一个在线商城的用户在搜寻栏中输出“运动鞋”，搜索引擎须要在数据集中查找所有蕴含“运动鞋”关键词的商品，返回给用户最相干的商品列表。这个实时搜寻过程须要倒排索引的反对。

具体来说，商城的搜索引擎会通过爬虫爬取产品信息，将每个商品的属性、形容、标签等信息都进行分词解决，并生成对应的倒排索引。当用户在搜寻栏中输出“运动鞋”时，搜索引擎会解析用户输出的查问申请，而后通过倒排索引进行检索，疾速查问所有蕴含“运动鞋”关键词的商品。

在实时搜寻中，倒排索引还须要反对疾速的数据更新，即当新商品被增加或老商品被删除时，须要对倒排索引进行实时的更新操作。倒排索引的增量更新技术能够放慢更新速度，保障实时性。同时，倒排索引还能够反对含糊匹配并依照相应的指标进行排序，从而以上述“运动鞋”搜寻为例，搜索引擎会依据商品的相关度、销量等因素进行排序，将最合适的商品列表展现给用户。

4.3、图像和音频辨认中的利用

图像和音频辨认是人工智能畛域中的重要钻研方向，其应用性宽泛。在图像和音频辨认中，倒排索引通常用于存储和检索图像和音频关键点的特色描述符，以减速图片和音频检索和获取相干信息。以下是图像和音频辨认中倒排索引的具体利用：

1. 图像检索：倒排索引能够用于图像搜寻，通过对每个图像的特色描述符进行剖析和特征提取，并保留到倒排索引中，用户输出相干的搜寻词汇之后，通过计算各特色点之间的类似度，失去最终的图像搜寻后果。
2. 指标检测：倒排索引能够用于指标检测，进步指标检测的准确率和效率。通过倒排索引，能够疾速匹配图像中的指标物体以及指标的地位，并输入相应的搜寻后果。
3. 音频分类：倒排索引能够用于音频特色的分类。倒排索引能够对音频中的关键点进行划分，建设索引，并对音频关键点匹配性进行检测，从而实现音频分类。
4. 人脸识别：倒排索引能够将每个人的脸部特色描述符存储到索引中，以实现人脸识别和人脸搜寻。

总的来说，图像和音频辨认中倒排索引的利用，次要是通过对特色描述符进行提取和存储，以实现疾速、高效的图像和音频检索和分类，晋升人工智能技术的利用价值。

当咱们在搜索引擎中输出图片搜寻关键词时，例如“樱花”，搜索引擎会主动展现相干的樱花图片后果。这背地就是图像检索的实现，其中倒排索引起着重要的作用。

搜索引擎通过图像处理技术，提取每张图片的视觉特色，将这些视觉特色存储到倒排索引中。当用户输出搜寻关键词时，搜索引擎会对输出的关键词进行相应的图像检索，通过计算每张图片特色描述符之间的类似度，筛选出最匹配的图片并出现给用户。

举个例子，当用户搜寻“樱花”时，搜索引擎会从倒排索引中查找与“樱花”相干的视觉特色，进而找到与搜寻关键词最匹配的樱花图片。倒排索引技术可能疾速检索海量数据，并疾速返回最佳后果，大幅提高图像检索效率和准确度。

另外，例如在音乐分类中，通过剖析音频的频谱、节奏等特色，倒排索引能够生成每一个音乐的特色描述符，将音乐的特色描述符增加到索引中进行存储。当用户查问相干音乐时，通过检索这些特色描述符能够疾速找到相应的音乐，实现音乐分类检索的目标。

总结

倒排索引（Inverted Index）是一种用于文本检索的数据结构，它将单词与文档的关系反向建设索引，以便通过单词疾速找到蕴含该单词的文档。Elasticsearch 应用倒排索引来存储文档数据，并通过倒排索引来搜寻和剖析文档数据。

在倒排索引中，每个单词被视为一个 Term，每个 Term 都有一个对应的 Term ID，而每个文档则有一个对应的文档 ID。对于每个 Term，倒排索引保护一个蕴含该 Term 的所有文档的列表（Posting List），每个 Posting List 中蕴含该 Term 在对应文档中呈现的地位信息。

通过倒排索引，能够疾速对文档进行全文搜寻、关键词匹配和剖析等操作。在搜寻时，咱们只须要输出搜索词，倒排索引就能够疾速定位到蕴含该词的所有文档，而无需扫描整个文档汇合。在剖析时，咱们能够利用倒排索引统计单词呈现的频率、单词呈现的文档数量、文档的长度等信息，以便进行更精密的剖析。

然而，倒排索引也存在一些问题。首先是索引的存储问题。因为每个 Term 都有一个对应的 Posting List，而某些 Term 可能在大量文档中呈现，因而 Posting List 的存储可能会占用大量的空间。其次是搜寻效率的问题。随着文档数量的减少，搜索引擎须要解决的 Term 也会减少，而因为 Term 的组合可能会导致简单的查问，因而搜寻效率可能会受到肯定的影响。

为了解决这些问题，Elasticsearch 采纳了多项优化策略。例如，Elasticsearch 应用了倒排列表压缩算法（例如 DGap 压缩和 VInts 压缩）来减小 Posting List 的存储大小；另外，Elasticsearch 还反对搜索词权重计算、查问缓存和分片并行处理等优化策略，以进步搜寻效率。

总之，倒排索引是 Elasticsearch 中十分重要的数据结构之一，它是实现文本检索和剖析的根底。通过深刻了解倒排索引的原理和优化策略，咱们能够更好地利用 Elasticsearch 实现高效、精确的搜寻和剖析。

本文由 mdnice 多平台公布