【Elasticsearch专栏 04】深入探索:Elasticsearch倒排索引中的词条是如何存储和管理

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检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 倒排索引中,词条以有序方式存储在词典中,关联倒排列表,记录文档ID和位置信息。词条的添加涉及分词、添加到词典和更新倒排列表。删除涉及从词典和倒排列表中移除词条。查询时,快速定位词条,获取倒排列表以定位相关文档。整个过程涉及高效的数据结构和优化策略。

Elasticsearch的倒排索引中的词条是如何存储和管理?

倒排索引中的词条存储和管理是构建高效搜索系统的关键部分。在Elasticsearch(简称ES)这样的现代搜索引擎中,词条的存储和管理被设计得十分复杂且高效,涉及多个组件和优化策略。下面将详细描述在ES中倒排索引的词条是如何存储和管理的,并提供相关的源码片段来帮助理解。

01 倒排索引的存储结构

在Elasticsearch中,倒排索引的存储结构主要包括词典(Term Dictionary)和倒排列表(Posting List)。

词典(Term Dictionary)

词典是一个有序的映射,它存储了文档集中所有唯一的词条。每个词条都关联着一个或多个倒排列表。在ES中,词典通常使用FST(Finite State Transducers)数据结构来实现,这是一种高效的压缩前缀树。FST能够有效地存储和检索词条,同时支持快速的词条合并和删除操作。

倒排列表(Posting List)

倒排列表是与词典中每个词条相关联的数据结构,它记录了包含该词条的文档列表以及该词条在文档中的位置信息(如偏移量、词频等)。在ES中,倒排列表通常被存储为一系列的压缩块(Block),这些块包括文档ID列表、位置信息列表等。通过使用压缩块,ES能够在减少存储空间的同时,提高查询性能。

02 词条的管理

在Elasticsearch中,词条的管理涉及多个方面,包括词条的添加、删除、更新和查询等。这些操作通常由ES的索引引擎(如Lucene)来处理。

词条的添加

当新的文档被添加到ES中时,ES会对其进行分词处理,将文档拆分成独立的词条。然后,ES会将这些词条添加到词典中(如果它们尚不存在于词典中),并更新相应的倒排列表,添加指向新文档的指针和位置信息。

词条的删除

当文档从ES中删除时,ES会从倒排列表中移除与被删除文档相关联的词条条目。如果某个词条只存在于被删除的文档中,那么该词条也会被从词典中移除。

词条的更新

如果文档的内容发生更改,ES会重新对该文档进行分词处理,并更新倒排索引中相应的词条条目。这通常涉及删除旧的词条条目(如果它们已更改或不再存在),并添加新的词条条目(如果它们是新的或已更改的)。

词条的查询

当用户发起搜索请求时,ES会在词典中查找与查询关键词匹配的词条,并获取相应的倒排列表进行进一步的处理。这通常涉及在词典中使用二分查找、哈希查找或树查找等高效算法来快速定位词条。

03 Elasticsearch源码片段

提供一些关键部分源码偏单示例来帮助理解。请注意,这些代码片段仅用于说明目的,并不代表完整的实现。

词典的构建

// 简化示例:构建词典  
FST<BytesRef> termIndex = new FST<BytesRef>();  
BytesRef term = new BytesRef("apple");  
termIndex.add(term);  
// 添加更多词条...

在这个简化示例中,使用FST数据结构来构建词典,然后创建一个FST实例,并使用add方法将词条添加到词典中。

倒排列表的构建

// 简化示例:构建倒排列表  
DocValuesConsumer docValuesConsumer = ...; // 文档值消费者,用于写入倒排列表数据  
int docId = 1; // 文档ID  
int termFreq = 2; // 词条频率  
docValuesConsumer.addNumericField(new BytesRef("apple"), docId, termFreq);  
// 为其他文档和词条添加数据...

在这个简化示例中,使用DocValuesConsumer来构建倒排列表,再调用addNumericField方法将词条与文档ID和词条频率关联起来,并将这些数据写入倒排列表。

查询处理

// 简化示例:查询处理  
Term term = new Term(new BytesRef("apple"));  
TermQuery query = new TermQuery(term);  
IndexSearcher searcher = ...; // 索引搜索器实例  
TopDocs results = searcher.search(query, 10); // 执行查询并获取结果

在这个简化示例中,创建一个TermQuery实例来表示用户的查询关键词。然后使用IndexSearcher来执行查询,并获取一个包含查询结果的TopDocs实例。

相关代码片段只是Elasticsearch中倒排索引词条存储和管理的一部分。在实际应用中,还需要考虑更多的细节和优化策略,如压缩、缓存、并发控制等。Elasticsearch通过其高效的索引引擎(如Lucene)和复杂的数据结构(如FST、Block等)来实现这些功能,从而提供快速、准确的搜索服务。

04 小结

Elasticsearch的倒排索引是其高效搜索能力的核心。在倒排索引中,词条(通常是文档中的单词或短语)被用作索引的键,与之关联的是包含这些词条的文档列表或文档ID。这些词条及其关联信息以特定的数据结构存储在磁盘上,确保快速检索。

存储上,词条通常被归一化(如小写化、词干提取等)后存储在词典中,每个词条对应一个唯一的词条ID。文档中的每个词条都会与一个或多个倒排列表关联,这些列表存储了包含该词条的文档ID和词条在文档中的位置信息(如偏移量)。倒排列表通常是有序的,这有助于范围查询和排序操作。

管理上,Elasticsearch使用分段(Segment)的方式来组织倒排索引。每个分段是一个独立的、不可变的索引结构,包含了一定时间范围内的数据。随着时间的推移,新的数据会被添加到新的分段中,而旧的分段则会被合并或删除,以保持索引的效率和大小。这种分段策略有助于平衡读写操作和磁盘I/O。

此外,Elasticsearch还使用了多种优化技术,如压缩、删除旧数据和定期合并分段,以进一步提高存储效率和查询性能。总之,Elasticsearch通过精心设计的存储和管理策略,使得其倒排索引能够在处理大规模数据时保持高效和可靠。

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