网站优化入门,泰拳图片做网站用,seo网站推广计划,东莞排名优化怎么做文章目录 为什么使用倒排索引而不是正排索引#xff1f;1.正排索引#xff08;Forward Index#xff09;2.倒排索引#xff08;Inverted Index#xff09;3.小结 为什么使用倒排索引而不是正排索引#xff1f;
Elasticsearch选择使用倒排索引而不是正排索引#xff0c;… 文章目录 为什么使用倒排索引而不是正排索引1.正排索引Forward Index2.倒排索引Inverted Index3.小结 为什么使用倒排索引而不是正排索引
Elasticsearch选择使用倒排索引而不是正排索引主要是基于倒排索引在处理全文搜索和大规模数据集时的优势。下面将详细解释为什么Elasticsearch更倾向于使用倒排索引并提供一些简化的代码片段来说明这两种索引结构的基本差异。
1.正排索引Forward Index
正排索引是一种将文档映射到其包含的单词的索引结构。每个文档都有一个与之关联的单词列表列表中的单词按照在文档中出现的顺序进行排列。正排索引可以快速找到文档中包含的单词但对于查找包含特定单词的所有文档则不是很高效。
例如假设有两个文档
Document 1: The quick brown fox jumps over the lazy dog
Document 2: Quick foxes jump over lazy dogs in summer一个简化的正排索引可能如下所示
Document 1 - [the, quick, brown, fox, jumps, over, the, lazy, dog]
Document 2 - [quick, foxes, jump, over, lazy, dogs, in, summer]如果想要查找包含单词quick的所有文档需要遍历整个索引检查每个文档的单词列表这在大规模数据集中是非常低效的。
2.倒排索引Inverted Index
倒排索引是一种将单词映射到包含该单词的文档的索引结构。每个单词都有一个与之关联的文档列表列表中的文档按照某种排序标准如相关性分数进行排列。倒排索引可以高效地找到包含特定单词的所有文档并支持复杂的查询操作如短语查询、通配符查询和布尔查询等。
对于上面的文档示例一个简化的倒排索引可能如下所示
the - [Document 1]
quick - [Document 1, Document 2]
brown - [Document 1]
fox - [Document 1]
jumps - [Document 1]
over - [Document 1, Document 2]
lazy - [Document 1, Document 2]
dog - [Document 1]
foxes - [Document 2]
jump - [Document 2]
dogs - [Document 2]
in - [Document 2]
summer - [Document 2]现在如果想要查找包含单词quick的所有文档只需要查找与quick关联的文档列表即可这是一个非常高效的操作。
3.小结
Elasticsearch选择使用倒排索引而不是正排索引主要是基于倒排索引在处理搜索查询时的优势。
正排索引是一种基于文档的索引结构它将文档中的每个词汇作为关键词进行排序和存储。当查询请求到来时Elasticsearch会根据查询中的词汇在文档中的出现频率和位置信息对文档进行排序和匹配。这种索引结构适用于全文搜索和基于关键词的搜索因为它能够快速定位到包含查询关键词的文档。
然而正排索引在处理基于短语或句子的搜索时可能效果不佳因为它无法有效地将多个相关的词汇组合在一起进行匹配。此外随着索引值的增大一个节点能存储的数据量会大大减少导致B树一种常见的正排索引结构变得更深每次查询数据所需的IO次数也会增多从而影响查询效率。
相比之下倒排索引是一种基于词汇的索引结构它将文档中的词汇作为索引项进行存储并将每个词汇与其对应的文档集合进行关联。当查询请求到来时Elasticsearch会根据查询中的词汇在倒排索引中查找与之匹配的文档集合并进行排序和匹配。这种索引结构能够更好地处理基于短语或句子的搜索需求因为它能够将与查询相关的多个词汇组合在一起进行匹配从而提高了搜索的准确性和性能。
此外倒排索引还通过使用分词器对文本进行分词将文本切分成更小的词汇单元并构建词汇到文档的映射关系。这种处理方式使得Elasticsearch能够更灵活地处理各种文本数据并支持更复杂的查询操作。
因此综合考虑倒排索引在处理搜索查询时的优势和正排索引的局限性Elasticsearch选择使用倒排索引作为其主要的索引结构。同时在实际应用中Elasticsearch也会结合使用正排索引等其他索引结构以提高搜索性能和准确性。
