Elasticsearch底层的倒排索引技术是什么？

倒排索引

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。
技术应用在Elasticsearch，得益于倒排索引，用来实现高性能的搜索功能
正向索引

比方有一张名为tb_goods的表：
idtitleprice1小米手机34992华为手机49993华为小米充电器494小米手环49.........此中的id字段已经创建了索引，由于索引底层采用了B+树结构，因此我们根据id搜索的速率会非常快。但是其他字段比方title，只在叶子节点上存在。
因此要根据title搜索的时候只能遍历树中的每一个叶子节点，判断title数据是否符合要求。
比如用户的SQL语句为：

1. select * from tb_goods where title like '%手机%';

复制代码

那搜索的大概流程如图：

阐明：

• 1）检查到搜索条件为like '%手机%'，需要找到title中包含手机的数据
  
• 2）逐条遍历每行数据（每个叶子节点），比如第1次拿到id为1的数据
  
• 3）判断数据中的title字段值是否符合条件
  
• 4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃
  
• 5）回到步调1
  

综上，根据id精确匹配时，可以走索引，查询效率较高。而当搜索条件为模糊匹配时，由于索引无法生效，导致从索引查询退化为全表扫描，效率很差。
因此，正向索引适合于根据索引字段的精确搜索，不适合基于部分词条的模糊匹配。
而倒排索引恰好解决的就是根据部分词条模糊匹配的问题。
倒排索引

倒排索引中有两个概念

• 文档（Document）：每一条数据就是一个文档。
  

比方一个网页、一个商品信息

• 词条（Term）：文档按照语义分成的词语
  

比方：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

倒排索引创建流程

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处置惩罚和应用，流程如下

• 先把文档进行分词，形成词条与文档的ID对应关系，为词条建立索引，而且具备唯一性
  
• 对搜索内容进行分词，把分词后的关键字列表，更具关键字去词条中匹配，再找到对应的文档ID
  
• 让后根据文档ID列表，找到对应的文档信息
  

此时形成的这张以词条为索引的表，就是倒排索引表，两者对比如下：
正向索引
id（索引）titleprice1小米手机34992华为手机49993华为小米充电器494小米手环49.........倒排索引
词条（索引）文档id小米1，3，4手机1，2华为2，3充电器3手环4倒排索引的搜索流程

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例）

流程描述：
1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。
2）对用户输入条件分词，得到词条：华为、手机。
3）拿着词条在倒排索引中查找（由于词条有索引，查询效率很高），即可得到包含词条的文档id：1、2、3。
4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档即可（由于id也有索引，查询效率也很高）。
虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速率非常快！无需全表扫描。
正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

• 正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。
  
• 而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。
  

正向和倒排优缺点

正向索引：

• 优点：
  
  
  
  • 可以给多个字段创建索引
    
  • 根据索引字段搜索、排序速率非常快
    
  
  
• 缺点：
  
  
  
  • 根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。
    
  
  

倒排索引：

• 优点：
  
  
  
  • 根据词条搜索、模糊搜索时，速率非常快
    
  
  
• 缺点：
  
  
  
  • 只能给词条创建索引，而不是字段
    
  • 无法根据字段做排序
    
  
  

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。