详解Elastic Search高速搜索背后的秘密：倒排索引
详解Elastic Search高速搜索背后的秘密：倒排索引
引入
全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选，相信大家多多少少的都听说过它。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。就连维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它选择作为自己的搜索引擎今天就让我们来了解了解 Elasticsearch 为什么这么快它的架构介绍及原理解析。
一 、Elastic Search的简介
Elastic Search（简称ES）是一个基于Apache Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索和分析引擎。它允许你快速地存储、搜索和分析大量数据。ES通常用于日志分析、全文搜索等复杂的数据分析场景。
二、什么是倒排索引
倒排索引是一种用于快速检索的数据结构，常用于搜索引擎和数据库中。与传统的正排索引不同，倒排索引是根据关键词来建立索引，而不是根据文档ID。
2.1 倒排索引讲解
下面我们用一个简单的例子描述一下倒排索引的作用过程：
假如现在有三份数据文档，内容分别是：
代码语言：javascript
Doc 1:Java is the best programming language
Doc 2:PHP is the best programming language
Doc 3:Javascript is the best programming language为了创建索引，ES引擎通过分词器将每个文档的内容拆成单独的词（称之为词条，或term），再将这些词条创建成不含重复词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档，结果如下：
这种结构由文档中所有不重复的词的列表构成，对于其中每个词都有至少一个文档与与之关联。这种由属性值来确定记录的位置的结构就是倒排索引，带有倒排索引的文件被称为倒排文件。
将上表转为更直观的图片来展示倒排索引：
三、倒排索引的工作原理
3.1 分词与索引构建
首先，搜索引擎会对文档内容进行分词处理，将文本拆分成独立的单词或词组。然后，为每个单词或词组创建一个倒排列表，该列表记录了包含该单词或词组的所有文档的ID和该单词在文档中的位置信息（如偏移量、词频等）。
3.2 索引存储与优化
接下来，搜索引擎会将这些倒排列表存储在磁盘上，并进行一系列的优化操作，如压缩、合并等，以减少存储空间和提高查询效率。这些优化操作使得倒排索引在保持高效查询性能的同时，也具有良好的可扩展性和稳定性。
3.3 查询处理
当用户发起搜索请求时，搜索引擎会对查询语句进行分词处理，并生成一个查询词列表。然后，根据这个查询词列表在倒排索引中查找对应的倒排列表，并将这些倒排列表进行交集运算，以找到同时包含所有查询词的文档。最后，根据一定的排序算法对结果进行排序，并返回给用户。
四、构建倒排索引的源码解析
public class IndexWriter {
// ... 其他属性和方法
public void addDocument(Document doc) throws IOException {
// Document 是一个容器，存储了待索引的字段和值
// ... 初始化和准备阶段的代码
// 遍历文档的每个字段
for (IndexableField field : doc) {
// 获取字段的名称和值
String name = field.name();
String value = field.stringValue();
// 使用分析器对文本进行分词
Analyzer analyzer = getAnalyzer();
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(name, value);
tokenStream.reset();
// 遍历分词结果，构建倒排索引
while (tokenStream.incrementToken()) {
CharTermAttribute termAtt = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);
String termText = termAtt.toString();
// 此处的 termText 即为分词后的词项
// 将词项加入到倒排索引中，此处为简化示例，具体实现会涉及到词项的存储、文档的标识、词项在文档中的位置等信息
addTermToInvertedIndex(name, termText, docId);
}
tokenStream.end();
tokenStream.close();
}
// ... 后续的索引更新和维护代码
}
private void addTermToInvertedIndex(String fieldName, String termText, int docId) {
// 此方法用于将词项加入到倒排索引中
// 在实际的 Lucene 源码中，这里会涉及到更复杂的数据结构和算法来存储和管理倒排索引
// ... 具体的实现代码
}
// ... 其他属性和方法
}五、实战教学
5.1 创建索引和映射
首先，我们需要创建一个索引，并为该索引定义一个映射（mapping），以确定文档的结构。
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse;
public class CreateIndexExample {
public static void createBlogIndex(RestHighLevelClient client) {
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("blog");
request.source("{\"properties\": {\"title\": {\"type\": \"text\"},\"content\": {\"type\": \"text\"}}");
try {
CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(createIndexResponse.isAcknowledged());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}5.2 添加文档
接下来，我们可以向我们的索引中添加一些文档。
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
public class AddDocumentExample {
public static void addBlogPost(RestHighLevelClient client, String id, String title, String content) {
IndexRequest request = new IndexRequest("blog").id(id);
request.source("{\"title\": \"" + title + "\", \"content\": \"" + content + "\"}");
try {
IndexResponse indexResponse = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(indexResponse.getId());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}5.3 搜索文档
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
public class SearchDocumentExample {
public static void searchPost(RestHighLevelClient client, String query) {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("blog");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("title", query));
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
try {
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
for (SearchHit hit : searchResponse.getHits().getHits()) {
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}总结
过这个简单的实战示例，我们可以看到Elasticsearch的倒排索引如何使得文本搜索变得高效。倒排索引的核心思想是将单词或词组映射到包含它们的文档上，这样我们就可以直接查询倒排索引来找到包含特定单词的文档，而不需要逐个检查每个文档的内容。这使得Elasticsearch成为一个非常强大的搜索引擎，适用于各种需要高效文本搜索的场景。
腾讯云开发者
