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大家好，我是锋哥。今天分享关于【在Elasticsearch中，是怎么根据一个词找到对应的倒排索引的？】面试题。希望对大家有帮助；

在Elasticsearch中，是怎么根据一个词找到对应的倒排索引的？

在 Elasticsearch 中，倒排索引（Inverted Index）是查询高效性的核心。倒排索引将每个词（token）映射到包含该词的文档列表，这使得 Elasticsearch 能够迅速确定哪些文档包含某个查询词。具体来说，当你执行一个搜索请求时，Elasticsearch 会查找倒排索引来定位包含查询词的文档。以下是如何在 Elasticsearch 中根据一个词找到对应的倒排索引的详细步骤：

1. 文档和字段的索引结构

Elasticsearch 是基于 Lucene 的，索引的核心是倒排索引。在 Elasticsearch 中，文档是以 JSON 格式存储的，每个文档可以包含多个字段，每个字段又可以有不同的数据类型（如 text、keyword、date 等）。通常，文本字段（如文章的标题或正文）会被分词（tokenize），每个词或词组都会生成一个 token。

当你向 Elasticsearch 索引文档时，系统会自动分析每个字段的内容，并为该字段生成倒排索引。

2. 倒排索引的结构

倒排索引的基本构成如下：

• 术语表（Terms）： 倒排索引的术语表（terms）记录了所有出现过的词（token）。这些词就是你查询时使用的关键词。
• 倒排列表（Posting List）： 对于术语表中的每个词，会有一个倒排列表，倒排列表包含了所有包含该词的文档 ID（以及可能的位置信息）。倒排列表的形式通常是一个文档 ID 的列表，但有时还会包含该词在文档中出现的频率或位置等额外信息。

例如，假设我们有以下三篇文档：

• 文档 1: "Elasticsearch is a search engine"
• 文档 2: "Elasticsearch powers search solutions"
• 文档 3: "Search engines are powerful tools"

在 Elasticsearch 中，首先会进行分词处理（假设使用默认的标准分词器），得到以下词汇：

• 文档 1: ["elasticsearch", "is", "a", "search", "engine"]
• 文档 2: ["elasticsearch", "powers", "search", "solutions"]
• 文档 3: ["search", "engines", "are", "powerful", "tools"]

然后，这些词汇会被放入倒排索引中，倒排索引的基本形式可能如下：

• "elasticsearch" → [文档 1, 文档 2]
• "search" → [文档 1, 文档 2, 文档 3]
• "engine" → [文档 1, 文档 3]
• "powers" → [文档 2]
• "solutions" → [文档 2]
• "engines" → [文档 3]
• "are" → [文档 3]
• "powerful" → [文档 3]
• "tools" → [文档 3]

3. 倒排索引的构建过程

当你向 Elasticsearch 插入文档时，索引会经历以下过程来创建倒排索引：

• 文本分析：

  • 每个字段（特别是 text 类型字段）会经过 分析器（analyzer）处理。分析器会首先对文本进行 分词，即将文本内容切分成独立的单词（tokens）。
  • 分词之后，文本还会经过 标准化处理，如将大写字母转换为小写字母、去除停用词（例如 "and"、"the" 等）等，具体处理方式由分析器的配置决定。

• 构建倒排索引：

  • 分词后的每个 token 会被索引，并与对应的文档 ID 关联。例如，如果某个词出现在多个文档中，该词的倒排列表就会记录所有包含该词的文档 ID。
  • Elasticsearch 将倒排索引按词语存储到一个词典（或称术语表）中。

4. 查询时的倒排索引查找

当你发起查询时，Elasticsearch 会通过以下步骤根据查询词找到倒排索引并快速定位相关文档：

4.1 查询解析

假设你提交了以下查询：

{"query": {"match": {"message": "search engine"}}
}

查询中的 "search engine" 会被分词为 ["search", "engine"]。

4.2 查找倒排索引

Elasticsearch 会在倒排索引中查找每个分词：

• 查找 "search"：根据倒排索引，Elasticsearch 查到 "search" 出现在文档 1、文档 2 和文档 3 中。
• 查找 "engine"：根据倒排索引，Elasticsearch 查到 "engine" 出现在文档 1 和文档 3 中。

4.3 合并结果

然后，Elasticsearch 会将这两个查询的结果合并。对于 match 查询，默认的行为是 交集：即返回同时包含 "search" 和 "engine" 的文档。因此，最终匹配的文档是文档 1 和文档 3。

4.4 计算相关性

Elasticsearch 还会根据每个文档中查询词的出现频率、文档长度等因素计算相关性分数（score）。分数较高的文档会排在前面。

5. 倒排索引的优化

倒排索引的结构本身是高度优化的，以支持高效的查询：

• 压缩存储： 倒排索引会进行压缩存储，以节省空间。常见的压缩方式包括 delta 编码 和 前缀编码，这些方法可以显著减小索引的存储空间。
• 位置存储： 对于一些特殊类型的查询（如短语查询、近似查询），Elasticsearch 还会记录词语在文档中的 位置，以支持精确的短语匹配。

总结

Elasticsearch 使用倒排索引来高效地支持搜索操作。每个查询词在倒排索引中都有一个倒排列表，列表中包含了包含该词的所有文档 ID。查询时，Elasticsearch 通过查找这些倒排列表，快速找出相关文档，然后根据相关性进行排序和过滤。通过使用倒排索引，Elasticsearch 能够在海量数据中快速定位到匹配的文档，从而提供高效的搜索性能。