ElasticSearch简介之倒排索引-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ElasticSearch简介之倒排索引。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

第二点必须准确吧，假如我搜索关键词电脑，结果搜索出来的结果是一些奇奇怪怪的东西，要是在这时候投屏怕不是会陷入社死的尴尬吧。
第三点对于我这种比较粗心的人还是需要有一点的容忍度，哪怕输错其中一个字，也可以给出相关的搜索结果。
第四点对于大部分人而言，相信大多数人都会希望进行搜索的时候可以有相关的搜索选项提供选择，而不是都是需要自己相办法去思考所有的关键词，毕竟人都是喜欢偷懒的，从某种程度上而言，人们的偷懒促进了现代社会的发展。

说完这几点相信很多的搜索引擎都是奔着这几个目标去的，显而易见 ElasticSearch 满足了上面所有的搜索的基本要求，相信小白(包括我啦)到这里都很想去尝试一下，网上的安装教程和简单 HelloWorld 都是有的，可以自己使用单机版简单的玩耍一下，在这里就不一一赘述了。简单的 Demo 过后是不是很多人都好奇 ElasticSearch 搜索的具体实现方式是怎么实现的，是依靠什么满足上诉第一点的要求，那么开启接下来的里程吧。

倒排索引

抽象模型

众所周知的是 ElastichSearch 使用的是 Lucene 来作为底层的框架来进行一个数据的搜索， Lucene 则是一个高性能的全文检索引擎工具,很多的搜索引擎都是以 Lucene 为工具包，进行二次开发，那么究竟是什么使得 Lucene 这个工具，具有如此的魅力，提到这个就不得不说一下他的一个独特数据结构-倒排索引了。

接下来进入正式环节。在说倒排索引之前，先进行我们正常的思路是如何来对下列的数据进行一个检索的。

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普通按照我们正常的思路来进行一个全文的检索，就是使用一个遍历的方式来进行一个关键字的获取，比如我们要检索关键字 keyworld1 时就需要把所有的数据进行检索一编，当然在数据量小的时候这并没有什么影响，反而因为简单处理会速度比较快，没有那么多的性能问题，但是当数据量以百万或者千万级别以上进行的时候就不行了，这个时候遍历一下的速度是我们难以忍受的，如果要花很多的时间好像就没有人愿意进行一个等待了。

为了解决这方面的问题就提出了倒排索引这个比较独特的数据结构，来解决相关的搜索性能问题：那么这种数据结构是怎么样的呢，首先我们给出一个抽象的示意图。

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倒排索引对刚进来的文档进行一个索引的构建，把一份文档中所有出现过的关键字放入一个列表中，这个列表被称为单词辞典也就是对应上图的绿色部分，而相对应的文档则是如右侧的红色节点所示，当然，对应的文档不一定是按照列表显示的，也可以选择其他的数据结构比如 B+ 树之类的，当然文档 1 ，这个节点并不是说就存储了相对应的文档，而是存储了这个文档的唯一标志 id ,通过这个 id 可以快速的定位文档的位置。除此之外还要可能红色节点存储了相应的出现的频次，这为后续的给出的排序提供了依据括号表示相应的频次，当然节点里面的数据不一定只有这么一点，肯定还是有很多其他的统计。那么肯定会有人问如果是模糊搜索是怎么排序，那么肯定是检索绿色的这排，给出相关的文档,排序什么的是按照自己定义的一些规则来进行匹配，后续文章会给出相关性的算法。

大致倒排索引的理论是这样子的，那么就给出相关的例子进行说明一下，以我们之前给出的 HelloWorld 版本进行说明两个文档的 Json 如下

[

{

“id”: “2”,

“name”: “second Helloworld 2”,

“organizer”: “wangwu”,

“version”: “1.0”

{

“id”: “1”,

“name”: “ElasticSearch Helloworld”,

“organizer”: “qingtong”,

“version”: “1.0”