签检索：合理使用标签过滤和划分索引空间
广告引擎通过标签优化索引设计：高区分度标签用于倒排索引，低区分度的加入过滤列表，高覆盖维度则用于索引分片。结合树形结构分流、倒排检索与结果过滤，有效缩小检索空间，提升匹配效率。（239字）
4-MongoDB索引知识
MongoDB索引通过B树结构提升查询效率，避免全表扫描。支持单字段、复合、地理空间、文本及哈希索引，适用于等值、范围、排序及全文检索等场景，显著优化大数据量下的查询性能。
搜索引擎是如何完成短语检索的？
搜索引擎进行短语检索时，首先尝试将整个短语作为关键词在倒排索引中查找。若未命中，则拆分为更细粒度的词（如“极客”“时间”）分别检索，并利用位置信息索引法，通过计算关键词间的最小窗口长度判断 proximity，确保结果中词语位置接近，从而实现精准匹配。
如何利用读写分离设计将内存数据高效存储到磁盘？
LevelDB通过读写分离实现内存数据高效落盘：采用MemTable与Immutable MemTable双跳表结构，前者负责读写，后者只读，避免加锁。当MemTable满时转为Immutable并生成新MemTable，后台将其顺序写入磁盘为SSTable文件，减少IO开销。通过延迟合并策略，降低频繁合并带来的性能损耗，提升整体读写效率。（238字）
SSTable 的分层管理设计
SSTable分层管理通过将文件按层组织，控制每层容量并逐层归并，避免大规模合并带来的高IO开销。Level 0层来自Immutable MemTable，最多4个文件；后续各层容量逐层翻倍，并限制跨层合并的文件数不超过10个，确保查询与Compaction效率。
索引精简：在索引构建环节缩小检索空间
广告生命周期短、状态多变，若将无效广告也纳入索引会增加检索开销。可通过在离线索引构建时提前过滤无效广告，仅对有效广告建索引，压缩检索空间，提升效率。需依赖实时高效的索引更新机制，结合全量与增量更新，保障线上索引时效性。（238字）
搜索引擎是如何进行查询分析的？
搜索引擎通过查询分析理解用户意图，主要进行分词粒度、词属性和用户需求分析。中文搜索需解决无空格分隔问题，采用混合粒度分词，如“极客时间”拆为“极客”“时间”“极客时间”，提升检索准确率。（236字）
搜索引擎的整体架构和工作过程
搜索引擎由爬虫、索引和检索三大系统构成：爬虫负责抓取网页并存储；索引系统对网页去重、分析并构建倒排索引；检索系统通过查询分析、相关性排序等技术，返回精准结果。全过程融合文本分析、机器学习与大规模计算，确保高效准确搜索。
广告引擎的整体架构和工作过程
广告引擎核心是匹配用户与广告。通过用户标签、广告位信息及广告主定向条件，构建倒排索引，实现高效召回与排序，0.1秒内完成广告返回，并实时监测展现、点击与计费，确保精准投放与预算控制。
向量检索：提供智能匹配能力
向量检索通过将广告与用户兴趣映射为高维向量，实现智能匹配，突破传统标签定向局限。借助“聚类+倒排索引+乘积量化”技术，可在毫秒级高效完成海量向量近邻搜索，提升广告召回精准度与系统性能。
