ElasticSearch--倒排索引

本文主要是介绍ElasticSearch--倒排索引，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1.ElasticSearch介绍

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示，Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是 Apache Solr，也是基于Lucene

演示：京东，淘宝

Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库,是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发。

官网地址: https:// lucene.apache.org/

2.倒排索引

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

一个倒排索引包含一个词语词典和每个词语对应的倒排列表。倒排列表中记录了包含该词语的所有文档的编号、词频等信息。能让我们能够在O(1)的时间内判断某个文档是否包含某个词，而且还可以基于词频、相关度等统计信息进行搜索结果排序。

举例说明：

当我们输入一个关键字“搜索引擎”时，搜索引擎会在倒排索引中查找包含“搜索引擎”这个词语的文档列表，搜索是1，引擎是2，然后返回1，2的文档给用户。这种方式比全文检索要快很多，因为倒排索引搜索的是单个词语，而不是整个文档。

2.1倒排索引中非常重要的概念

词条（term）：索引里面最小的存储和查询单元，对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。
词汇表（Vocabulary） ：这是一个包含所有不重复词汇的列表，每个词汇都有一个唯一的词汇ID。
倒排列表（Inverted List） ：对于每个词汇，倒排列表记录了包含该词汇的文档ID或文档的位置信息。这使得搜索引擎可以快速地找到包含特定词汇的文档。
文档（ Document ）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息

2.2倒排索引原理

倒排索引是一种反向索引结构，它将文档中的每个词汇映射到它出现的文档或文档的位置。它包括两个主要部分：

词汇表（Vocabulary）：这是一个包含所有不重复词汇的列表，每个词汇都有一个唯一的词汇ID。
倒排列表（Inverted List）：对于每个词汇，倒排列表记录了包含该词汇的文档ID或文档的位置信息。这使得搜索引擎可以快速地找到包含特定词汇的文档。

2.3正排索引与倒排索引

正排索引：传统数据库中的索引方式，根据主键或关键字进行排序，适用于精确查找。例如，图书馆的图书按照书号排序，便于查找特定图书。

倒排索引：根据内容中的单词或短语进行排序，适用于全文检索。倒排索引将文档中的单词与文档ID建立关联，便于快速查找包含特定单词的文档。

2. 4倒排索引的构建过程

（1）分词：将文档内容拆分成单词或短语，去除停用词（如“的”、“和”等）。

（2）建立单词词典：将分词后的单词进行排序，去重，形成单词词典。

（3）倒排列表：为每个单词建立倒排列表，记录包含该单词的文档ID及单词在文档中的位置。

（4）索引压缩：对倒排列表进行压缩，减少存储空间。

2.5 检索过程

（1）用户输入一个词语，系统首先对查询进行预处理，包括分词、词干提取等，以便与倒排索引中的词项进行匹配。
（2）系统根据预处理后的查询词项，在倒排索引中查找每个词项对应的文档列表。
（3）如果查询中有多个词项，系统将合并这些词项的倒排列表，找出它们的交集或并集，得到包含所有查询词项的文档集合。
（4）根据每个文档在倒排列表中的相关性得分（如文档频率、位置信息等），对搜索结果进行排序。

2.6 倒排索引的优势和特点

高效的文本搜索：由于倒排索引通过单词快速定位到含有该单词的文档，所以搜索效率非常高。与传统的全文搜索方式相比，倒排索引不需要对每个文档进行扫描，因此可以在大型数据集上快速进行搜索。
支持高级搜索功能：倒排索引可以使用词间关系、词条权重等信息对搜索结果进行精确匹配、布尔运算和相关度排序。
灵活的扩展性：倒排索引支持横向扩展，可以水平分割和复制数据，这样可以轻松地扩大索引容量和提高搜索效率。
支持分词：分词可以将连续字母或数字序列划分为有意义的词组或单个词汇

综上所述，倒排索引是搜索引擎和信息检索领域重要的技术和数据结构，在实现高效、灵活、可扩展和丰富的搜索功能方面有着不可替代的作用。

2.7 倒排索引与正排索引的区别

正排索引是按照文档编号或文档ID等有序的方式将每个文档存储在索引中，通过文档编号或ID进行检索。这种方式类似于数据库表的行，可以很方便地根据文档ID检索到具体的文档，但是不适合处理大规模文档库的情况。
倒排索引是按照单词或关键字将文档进行索引，并记录包含该词汇的文档列表。这种方式类似于数据库表的列，可以将具有相同属性的文档按照关键词进行分类，从而实现更加高效和精确的文本搜索。

2.8 倒排索引的应用场景

搜索引擎：如百度、谷歌等，倒排索引是实现快速、准确检索的关键技术。
文本挖掘：在文本挖掘、自然语言处理等领域，倒排索引有助于快速查找相关文档。
数据库：部分数据库系统（如Elasticsearch）采用倒排索引进行全文检索。

在实际应用中，正排索引和倒排索引往往是结合使用的。例如，在数据库系统中，正排索引用于快速访问数据记录，而倒排索引用于实现高效的文本搜索。在搜索引擎中，倒排索引用于处理用户的搜索查询，快速返回相关结果，而正排索引则用于获取结果中文档的详细信息。

总结来说，正排索引和倒排索引各有特点，它们在不同的场景下发挥着重要的作用。正排索引适合于基于唯一标识符的数据检索，而倒排索引则更适合于全文搜索和关键词检索。