ES 倒排索引？正排索引？存储结构？怎么用的？快在哪？

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Elasticsearch 的倒排索引和正排索引

Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的开源搜索引擎，它广泛应用于全文搜索、日志分析等场景。Elasticsearch 中的索引机制是其高效搜索能力的关键所在，主要包括倒排索引和正排索引。

倒排索引（Inverted Index）

倒排索引是 Elasticsearch 中用于快速全文搜索的关键数据结构。它的工作原理是将文档中的内容分解成一系列的单词（或称为词项），然后为每个词项创建一个索引，指向包含该词项的所有文档。

存储结构

倒排索引主要由两个部分组成：

  1. 词典（Term Dictionary）：存储所有词项，通常会对词项进行排序，以便快速查找。
  2. 倒排列表（Postings List）：对于词典中的每个词项，都有一个对应的倒排列表，记录了包含该词项的所有文档的 ID，以及词项在每个文档中的位置信息等。

使用方式

当执行搜索查询时，Elasticsearch 会将查询字符串分解成词项，然后在词典中查找这些词项，获取对应的倒排列表，最后通过合并这些倒排列表来找到包含所有搜索词项的文档。

速度优势

倒排索引的速度优势在于：

  • 高效的检索：由于词项是预先索引好的，因此可以快速定位到包含特定词项的文档。
  • 空间压缩：通过词项的去重和压缩存储，减少了存储空间的需求。
  • 排序和相关性打分：倒排索引可以快速进行相关性打分和结果排序，因为它保存了词项在文档中的位置信息。

正排索引（Forward Index）

正排索引是文档到词项的映射。在 Elasticsearch 中，正排索引通常用于存储文档的结构化数据，比如数字、日期等，以便进行精确值的过滤、排序和聚合操作。

存储结构

正排索引的存储结构通常是一个文档 ID 到字段值的映射表，每个文档 ID 对应一个或多个字段的值。

使用方式

当需要对特定字段进行过滤、排序或聚合时，Elasticsearch 会使用正排索引来快速访问这些字段的值。

速度优势

正排索引的速度优势在于：

  • 快速的字段访问：正排索引允许直接访问文档的字段值，这对于排序和聚合操作尤其重要。
  • 内存效率：正排索引通常存储在内存中，这样可以提供快速的数据访问。

总结

Elasticsearch 中的倒排索引和正排索引各自有不同的优势和使用场景。倒排索引主要用于全文搜索，而正排索引则用于结构化数据的过滤、排序和聚合。两者的结合使得 Elasticsearch 能够提供强大而灵活的搜索和分析能力。