Elasticsearch - 倒排索引_elasticsearch倒排索引

在上一篇笔记Elasticsearch基础和原理中介绍了Elasticsearch的一些基本概念和原理，我们知道Elasticsearch是基于Json格式存储，每一个文档可以理解成一个json对象。这看起来和MySQL(InnoDB)完全不同的存储方式，是如何做到近乎实时检索的呢？这篇笔记就来学习一下倒排索引

简单的倒排索引示例

假如我们在ES中存在这样三条记录：

{
	"_id": 1,
	"log": "Oscar is fourteen years old",
}

{
	"_id": 2,
	"log": "Tom likes fourteen kinds of flowers.",
}

{
	"_id": 2,
	"log": "Oscar eats fourteen apples yestoday.",
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
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14

那么在ES中会构建类似如下的倒排索引：

ES对每个文档的内容做分词处理，并记录每个分词结果对应的稳定id列表，这样假如我们在搜索关键词fourteen，通过倒排索引，可以快速知道文档[1, 2, 3]都包含此关键词，随即返回文档1, 2, 3的内容即可；同理，搜索flower将返回文档2, 搜索oscar将返回文档1, 3

倒排索引的基本概念

term

term本身的含义为:

a word or expression that has an exact meaning in some uses
在某些方面有特定意义的一个单次或者表达式

在Elasticsearch中，文档内容经过分词器解析后得到的一系列关键字，就成为term。如在上面的简单示例中，oscar, eighteen, flower, apple都是关键词

posting list

在Elasticsearch的倒排索引中，每个关键词term都有对应包含该关键词的文档列表，列表项一般为文档id;如上述示例中：

关键词oscar对应的posting list为[1, 3]

表示id为1, 3的文档包含关键词oscar

term dictionary

term dictionary存放所有term和posting list对应关系，Elasticsearch使用如下的方案快速找到一个term对应的文档id列表：

1. term是排序的，那么ES就可以通过二分查找，快速定位某个term对应的posting list
2. 【伪】将term dictionary加载到内存，避免二分查找时频繁从磁盘中加载对应段的数据

然而由于ES一般文档数较多，term和posting list的数据量都很大，全部加载到内存不太现实，因此，ES在term dictionary存储在磁盘的前提下，使用term index加速term的定位

term index

term index使用前缀树trie tree记录某个term在磁盘中的哪个block，同时term index在内存中以FST（finite state transducers)的形式保存，可以节约大量内存空间

这样，当要查找某个term时，先从内存前缀树中获取该term所在的term dictionary在哪个磁盘块，然后加载该磁盘块，并查找该term获取posting list

注：对于前缀树和FST的细节，这里暂时不做深入探究，先做定性了解

倒排索引的整体结构如下：

构建倒排索引

构建倒排索引主要分为以下几步：

1. 确认需要构建索引的文档。一般情况下，一个索引下的所有文档都需要进行倒排索引构建
2. 分词。通过特定的分词器将文档内容划分为一个个独立的关键字term
   • ES支持指定不同的分词器，这里不做深入探讨。分词器附带一些额外功能，比如
     • 关键字归一化，如flowers => flower
     • 忽略无意义的词条，如is, of等
3. ES给每个field建立独立的倒排索引，包含几个关键步骤：
   • 关键词对应posting list统计，一个文档中出现多次的关键词，posting list去重
   • 关键词term排序，构建term dictionary
   • 构建关键词前缀树

倒排索引的查找

单次条查找

单个词条查找的过程比较简单，已示例中的查找log: oscar为例：

1. 在**内存中的term index**找到term oscar对应的磁盘块
2. 加载该磁盘块，从term dictionary中找到oscar对应的posting list为[1, 3]
3. 拿到文档id后，在对应分片所在节点上查询文档内容并返回

多词条查找

比如我们要查询log: oscar apple，即包含这两个关键字的文档结果。

多词条查询会在单词条查询的基础上，做一次合并操作。即先找到oscar的文档列表，再找apple的文档列表，取其交集即为要查询的结果。ES处理合并有自己的做法，如使用skip list或者bitset，这里暂时就不深入了。感兴趣可以网上再找资料看看。

倒排索引和B+树索引

在学习ES和倒排索引的过程中，一直有这样的思考和疑惑。为什么ES可以做到大量数据文本的模糊搜索，但是MySQL(或者说关系型数据库)不行？倒排索引和MySQL的B+数索引又有什么区别？

为什么倒排索引大量数据模糊查询，MySQL不行？

MySQL作为关系型数据库的代表，它的字段和索引不具有灵活性；一个MySQL数据表在创建时其字段和索引基本已经确定，如示例中的场景，在MySQL中大概率log是独立一列，且不会加索引，那么在模糊查询时，我们要使用like "%oscar%这样的语句，显然这会导致全表扫描，所以大量数据时性能极低，基本不可用

Elasticsearch的索引机制基于分词，它是灵活的；一个新插入的文档出现的新的term，那针对这个term就会产生一个新的索引项，查询固然更加高效了

当然，我们忽略了一个最重要的区别，使用场景

关系型数据库使用正向索引，根据id查内容，且重点在于数据之间的关联；ES使用反向索引(倒排索引)，使用关键词查id，当然最终也要根据id获取内容，重点在灵活多变的文档

倒排索引和B+数索引的区别

1. B+树索引和倒排索引中term dictionary相似，都是使用类二分算法定位索引项，前者利用数据页减少和磁盘的交互，后者使用term index减少和磁盘交互