Elasticsearch 的倒排索引 (Inverted Index) 是什么？

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Elasticsearch 的倒排索引（Inverted Index）是一种数据结构，用于快速全文搜索。它将文档中的每个词项（term）映射到包含该词项的文档列表。与传统的正排索引（Forward Index）不同，正排索引是从文档到词项的映射，而倒排索引是从词项到文档的映射。

倒排索引的核心组成部分包括：

1. 词项字典（Term Dictionary）：存储所有唯一的词项，通常按字典序排序。
2. 倒排列表（Posting List）：每个词项对应一个倒排列表，列表中包含所有包含该词项的文档 ID 及其相关信息（如词频、位置等）。

通过倒排索引，Elasticsearch 可以快速定位包含特定词项的文档，从而实现高效的全文搜索。

本题详细解读

1. 倒排索引的基本概念

倒排索引是搜索引擎的核心数据结构之一。它的主要目的是加速文档的检索过程。在传统的正排索引中，我们通过文档 ID 来查找文档内容，而在倒排索引中，我们通过词项来查找包含该词项的文档。

2. 倒排索引的组成

• 词项字典（Term Dictionary）：这是一个存储所有唯一词项的列表，通常按字典序排序。词项字典的目的是为了快速查找某个词项是否存在。
• 倒排列表（Posting List）：每个词项对应一个倒排列表，列表中包含所有包含该词项的文档 ID 及其相关信息。这些信息通常包括：
  • 文档 ID（DocID）：标识包含该词项的文档。
  • 词频（Term Frequency, TF）：该词项在文档中出现的次数。
  • 位置信息（Position）：该词项在文档中出现的位置（用于短语查询等）。

3. 倒排索引的工作原理

当用户发起一个搜索请求时，Elasticsearch 会首先在词项字典中查找查询中的词项。如果找到，Elasticsearch 会获取对应的倒排列表，然后根据倒排列表中的文档 ID 和相关信息，快速定位到包含该词项的文档。

4. 倒排索引的优势

• 高效检索：倒排索引允许快速查找包含特定词项的文档，极大地提高了搜索效率。
• 支持复杂查询：通过倒排列表中的位置信息，Elasticsearch 可以支持短语查询、邻近查询等复杂查询。
• 压缩存储：倒排索引通常采用压缩技术来减少存储空间，同时保持高效的检索性能。

5. 倒排索引的构建过程

倒排索引的构建通常包括以下步骤：

1. 分词（Tokenization）：将文档内容分解为一个个词项。
2. 词项归一化（Normalization）：将词项转换为统一的形式（如小写、去除停用词等）。
3. 构建倒排列表：为每个词项创建倒排列表，记录包含该词项的文档 ID 及其相关信息。
4. 排序与压缩：对倒排列表进行排序，并采用压缩算法减少存储空间。

6. 倒排索引的应用场景

倒排索引广泛应用于全文搜索引擎中，如 Elasticsearch、Apache Lucene 等。它不仅可以用于文本搜索，还可以用于日志分析、数据挖掘等领域。

通过倒排索引，Elasticsearch 能够在大规模数据集上实现高效的全文搜索和复杂查询。