ES之倒排索引

我们在这篇文章初识ElasticSearch，简单的了解了倒排索引的概念。
计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这种建立索引的方式叫倒排索引。
当数据写入 ES 时，数据将会通过 分词 被切分为不同的term，ES 将term 与其对应的文档列表建立一种映射关系，这种结构就是 倒排索引。如下图所示：

为了进一步提升索引的效率，ES 在 term 的基础上利用 term 的前缀或者后缀构建了 term index, 用于对 term 本身进行索引，ES 实际的索引结构如下图所示：

这样当我们去搜索某个关键词时，ES 首先根据它的前缀或者后缀迅速缩小关键词的在 term dictionary 中的范围，大大减少了磁盘IO的次数。
单词词典（Term Dictionary)：记录所有文档的单词，记录单词到倒排列表的关联关系

• 常用字典数据结构

• 倒排列表(Posting List)-记录了单词对应的文档结合，由倒排索引项组成。

倒排索引项(Posting)：

• 文档ID；
• 词频TF–该单词在文档中出现的次数，用于相关性评分；
• 位置(Position)-单词在文档中分词的位置。用于短语搜索（match phrase query)；
• 偏移(Offset)-记录单词的开始结束位置，实现高亮显示；

倒排索引不可变的好处

• 不需要锁，提升并发能力，避免锁的问题;
• 数据不变，一直保存在os cache中，只要cache内存足够;
• filter cache一直驻留在内存，因为数据不变;
• 可以压缩，节省cpu和io开销;

Elasticsearch 的JSON文档中的每个字段，都有自己的倒排索引。
可以指定对某些字段不做索引：

• 优点︰节省存储空间
• 缺点: 字段无法被搜索

FST原理简析
FST有两个优点：

• 空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间；
• 查询速度快。O(len(str))的查询时间复杂度。

工具演示：fst

我们对“cat”、 “deep”、 “do”、 “dog” 、“dogs”这5个单词进行插入构建FST（注：必须已排序）。
过程

• 插入“cat”： 插入cat，每个字母形成一条边，其中t边指向终点。

• 插入“deep”：与前一个单词“cat”进行最大前缀匹配，发现没有匹配则直接插入，P边指向终点。
  
• 插入do: 与前一个单词“deep”进行最大前缀匹配，发现是d，则在d边后增加新边o，o边指向终点。

• 插入“dog”:与前一个单词“do”进行最大前缀匹配，发现是do，则在o边后增加新边g，g边指向终点。
  
• 插入“dogs”:与前一个单词“dog”进行最大前缀匹配，发现是dog，则在g后增加新边s，s边指向终点。
  
  最终我们得到了如上一个有向无环图。利用该结构可以很方便的进行查询，如给定一个term “dog”，我们可以通过上述结构很方便的查询存不存在，甚至我们在构建过程中可以将单词与某一数字、单词进行关联，从而实现key-value的映射。