(五)ElasticSearch之倒排索引

本文深入探讨了正排索引与倒排索引的实现原理及应用,正排索引基于文档构建,适合文档管理和更新,但在查询效率上受限;倒排索引以关键词为核心,虽然建立和维护更为复杂,但在全文检索中能实现快速响应,是现代搜索引擎的基石。

一. 正向索引

正排表是以文档的ID为关键字,表中记录文档中每个字的位置信息,查找时扫描表中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档。
这种组织方法在建立索引的时候结构比较简单,建立比较方便且易于维护;因为索引是基于文档建立的,若是有新的文档加入,直接为该文档建立一个新的索引块,挂接在原来索引文件的后面。若是有文档删除,则直接找到该文档号文档对应的索引信息,将其直接删除。但是在查询的时候需对所有的文档进行扫描以确保没有遗漏,这样就使得检索时间大大延长,检索效率低下。
尽管正排表的工作原理非常的简单,但是由于其检索效率太低,除非在特定情况下,否则实用性价值不大。

二. 倒排索引

倒排表以字或词为关键字进行索引,表中关键字所对应的记录表项记录了出现这个字或词的所有文档,一个表项就是一个字表段,它记录该文档的ID和字符在该文档中出现的位置情况。
由于每个字或词对应的文档数量在动态变化,所以倒排表的建立和维护都较为复杂,但是在查询的时候由于可以一次得到查询关键字所对应的所有文档,所以效率高于正排表。在全文检索中,检索的快速响应是一个最为关键的性能,而索引建立由于在后台进行,尽管效率相对低一些,但不会影响整个搜索引擎的效率。

正排索引是从文档到关键字的映射(已知文档求关键字),倒排索引是从关键字到文档的映射(已知关键字求文档)。
在这里插入图片描述

倒排索引会对以上文档内容进行关键词分词,可以使用关键词直接定位到文档内容。
在这里插入图片描述

Elasticsearch倒排索引是一种用于高效查找文档中关键词的技术。它与传统的正向索引(例如将每个单词关联到包含该词的所有文档列表)相反,在倒排索引中,我们按照词频来组织数据。 ### 倒排索引的工作原理 1. **分词**:首先对输入文本进行分词处理,将其分解成一系列单独的词汇或短语。 2. **建立映射**:对于每种不同的词,创建一个指向所有包含这个词的文档的映射表。这使得可以快速找到所有包含特定词的文档集合。 3. **频率记录**:在映射表中不仅存储文档ID,还可能记录关键词出现的次数、位置等信息,以便更精确地定位匹配的文档。 ### Elasticsearch 中的应用 Elasticsearch 使用倒排索引作为其核心搜索机制之一,提供快速全文检索能力。以下是几个关键方面: #### 高效查询 - **简单而强大的查询语言**:支持复杂的布尔查询、通配符查询、范围查询等多种形式。 - **实时性和响应速度**:查询响应速度快,适合在线应用环境,能够即时更新索引和返回结果。 #### 扩展性和灵活性 - **分布式架构**:利用集群技术实现横向扩展,可以轻松处理大量数据和高并发请求。 - **动态调整配置**:无需重启即可动态修改设置,如增加节点、改变索引策略等。 #### 索引优化 - **智能缓存**:Elasticsearch 内置了高效的缓存机制,通过缓存热门查询的结果,显著提升查询性能。 - **自适应分析**:可以根据实际查询模式自动调整索引结构,提高检索效率。 #### 安全性和管理 - **权限控制**:支持细粒度的安全控制,保障敏感数据安全。 - **监控与诊断**:提供丰富的API和工具用于性能监控和故障排查。 ### 相关问题: 1. 倒排索引在搜索引擎中的作用是什么? 2. Elasticsearch如何优化倒排索引以提高查询性能? 3. 倒排索引对于大规模数据集的管理和查询有何优势和挑战? --- 通过以上解答,您可以了解Elasticsearch倒排索引的基本工作原理及其在实际应用中的重要作用。如果您有进一步的问题或需要更多深入的信息,请随时提问!
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