Elasticsearch底层的倒排索引技术是什么?

cnblogs 2024-10-17 08:09:00 阅读 52

倒排索引

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

技术应用在Elasticsearch,得益于倒排索引,用来实现高性能的搜索功能

正向索引

例如有一张名为tb_goods的表:

id title price
1 小米手机 3499
2 华为手机 4999
3 华为小米充电器 49
4 小米手环 49
... ... ...

其中的id字段已经创建了索引,由于索引底层采用了B+树结构,因此我们根据id搜索的速度会非常快。但是其他字段例如title,只在叶子节点上存在。

因此要根据title搜索的时候只能遍历树中的每一个叶子节点,判断title数据是否符合要求。

比如用户的SQL语句为:

select * from tb_goods where title like '%手机%';

那搜索的大概流程如图:

说明:

    <li>1)检查到搜索条件为like '%手机%',需要找到title中包含手机的数据
  • 2)逐条遍历每行数据(每个叶子节点),比如第1次拿到id为1的数据
  • 3)判断数据中的title字段值是否符合条件
  • 4)如果符合则放入结果集,不符合则丢弃
  • 5)回到步骤1

综上,根据id精确匹配时,可以走索引,查询效率较高。而当搜索条件为模糊匹配时,由于索引无法生效,导致从索引查询退化为全表扫描,效率很差。

因此,正向索引适合于根据索引字段的精确搜索,不适合基于部分词条的模糊匹配。

而倒排索引恰好解决的就是根据部分词条模糊匹配的问题。

倒排索引

倒排索引中有两个概念

  • 文档(Document):每一条数据就是一个文档。

例如一个网页、一个商品信息

  • 词条(Term):文档按照语义分成的词语

例如:我是中国人,就可以分为:我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

倒排索引创建流程

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理和应用,流程如下

  1. 先把文档进行分词,形成词条与文档的ID对应关系,为词条建立索引,而且具备唯一性
  2. 对搜索内容进行分词,把分词后的关键字列表,更具关键字去词条中匹配,再找到对应的文档ID
  3. 让后根据文档ID列表,找到对应的文档信息

此时形成的这张以词条为索引的表,就是倒排索引表,两者对比如下:

正向索引

id(索引) title price
1 小米手机 3499
2 华为手机 4999
3 华为小米充电器 49
4 小米手环 49
... ... ...

倒排索引

词条(索引) 文档id
小米 1,3,4
手机 1,2
华为 2,3
充电器 3
手环 4

倒排索引的搜索流程

倒排索引的搜索流程如下(以搜索"华为手机"为例)

流程描述:

1)用户输入条件"华为手机"进行搜索。

2)对用户输入条件分词,得到词条:华为手机

3)拿着词条在倒排索引中查找(由于词条有索引,查询效率很高),即可得到包含词条的文档id:1、2、3

4)拿着文档id到正向索引中查找具体文档即可(由于id也有索引,查询效率也很高)。

虽然要先查询倒排索引,再查询倒排索引,但是无论是词条、还是文档id都建立了索引,查询速度非常快!无需全表扫描。

正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引,一个叫做倒排索引呢?

    <li>正向索引是最传统的,根据id索引的方式。但根据词条查询时,必须先逐条获取每个文档,然后判断文档中是否包含所需要的词条,是根据文档找词条的过程
  • 倒排索引则相反,是先找到用户要搜索的词条,根据词条得到保护词条的文档的id,然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程

正向和倒排优缺点

正向索引

  • 优点:
    • 可以给多个字段创建索引
    • 根据索引字段搜索、排序速度非常快
  • 缺点:
    • 根据非索引字段,或者索引字段中的部分词条查找时,只能全表扫描。

倒排索引

  • 优点:
    • 根据词条搜索、模糊搜索时,速度非常快
  • 缺点:
    • 只能给词条创建索引,而不是字段
    • 无法根据字段做排序


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