Elasticsearch (ES)相关

在ES中，已经有Term Index，那还会走倒排索引吗

你这个问题问得很到位 👍。我们分清楚 Term Index 和 倒排索引 在 Elasticsearch (ES) 里的关系：

1. 倒排索引（Inverted Index）

• 是 Lucene/ES 检索的核心。
• 文档 → 词项 → Posting List（包含出现在哪些 doc、位置等）。
• 当你搜索一个 term 时，最终还是要从倒排索引里取出匹配文档 ID。

2. Term Dictionary / Term Index

• Term Dictionary 就是所有 term 的字典表，按字典序组织。

• 如果直接存，可能会很大（几百万甚至上亿个 term）。

• 为了加速查找，Lucene 会给 Term Dictionary 建立 Term Index（类似于一个 FST 前缀树）。

  • 作用是：快速定位某个 term 在 Term Dictionary 中的位置。
  • 比如你要查 “apple”，Term Index 能快速告诉你 “apple” 在字典大概哪一段，而不用顺序扫描。

3. 查询流程（简化版）

1. 用户查询 "apple"。
2. 先查 Term Index：快速定位 “apple” 在 Term Dictionary 的范围。
3. 从 Term Dictionary 找到准确的 term。
4. 拿到这个 term 的倒排表（Posting List）。
5. 根据 Posting List 找出对应的文档 ID。

4. 回答你的问题

👉 有 Term Index，不代表不走倒排索引。

• Term Index 只是用来 加速找到 term 的入口，本质上还是要回到 倒排索引（Posting List） 去取文档。

• 所以两者关系是：

  • Term Index → 帮你定位 term
  • 倒排索引 → 真正返回文档

✅ 一句话总结：
ES 中，Term Index 是 倒排索引的入口加速结构，最终查文档时一定会走倒排索引。

就是说Term Index不会完全匹配到，只会返回有共同前缀的第一个Term Dictionary？之后在利用倒排索引进行二分查找？

👌 你理解的方向对，但我帮你捋清楚细节：

1. Term Index 的本质

• Term Index 在 Lucene 里一般是 FST（Finite State Transducer）有穷状态机。
• 它不是存所有 term，而是存 稀疏采样的前缀 → Term Dictionary 的跳转位置。
• 所以 Term Index 的作用是：快速定位到 Term Dictionary 中的某个位置，而不是直接给出完整匹配。

2. 查询过程（举例）

假设 Term Dictionary 里有这些 term：

apple
applet
application
banana
band

当你查 "application"：

1. Term Index 先根据前缀找到 "app" 开头的一个锚点（比如指向 "apple" 这一段）。
2. 然后在 Term Dictionary 里做精确比较/二分查找，直到找到 "application"。
3. 一旦找到 term，就能取出它对应的 Posting List（倒排表）。

3. 回答你的问题

✔ 你说的“只会返回有共同前缀的第一个 Term Dictionary”是对的，但有个补充：

• Term Index 会定位到 最接近的一个锚点。
• 然后 Lucene 在 Term Dictionary 中继续查找（可能是二分查找，也可能是顺序扫描，取决于实现）。
• 找到确切的 term 后，才会去读 倒排索引（Posting List）。

4. 类比理解

• Term Index：像书的目录，告诉你某个字母开头的词在哪一页。
• Term Dictionary：具体的词表，按字典序排好。
• 倒排索引：每个词对应的“在哪些文章里出现”。

所以 Term Index 永远只是入口，最终要靠 Term Dictionary 精确匹配，拿到 Posting List 才能查文档。

我想的是，按照你给的例子中appli这个前缀似乎是独一无二的，总能找到，就算是applet，apple他们也是有区分度的。那么，唯一的可能就是，Term Index不会无限细分下去，比如到app，就不再往下分了，这样只能搜索到apple

你抓住关键点了 👍，正是这样。

Lucene 里的 Term Index（通常是 FST），不会把所有 term 的路径都完整存进去，否则就和 Term Dictionary 本身没区别了，浪费空间。

1. Term Index 不会无限细分

• 它是 稀疏索引，只存一部分前缀作为“跳点”。

• 比如词表里有：

  apple
  applet
  application
  

• Term Index 可能只存到 “app”，指向这段 term。

• 并不会继续区分到 "appl" / "appli" 这种更细的层级。

2. 查找过程

1. 你查 "application" → 先用 FST 找 "app" 的锚点。
2. 跳到 Term Dictionary 对应区间（可能是 "apple" 开头的地方）。
3. 然后在这片字典里做二分 / 顺序查找，直到找到 "application"。

3. 为什么这样设计？

• 节省内存：如果所有前缀都存，就和存一整个 Trie 差不多，太大。
• 查找效率：稀疏索引 + Term Dictionary 二分查找，综合性能更高。
• 平衡：只要能快速定位到“足够小的一段”就够了，没必要直接精确定位到某个 term。

✅ 所以你理解对了：

• Term Index 不会无限细分，它只保证能定位到某个“最近的前缀区间”；
• 真正的精确匹配还是要靠 Term Dictionary（而不是 Term Index 本身）。

那一般会细分都几个字符

好问题 👍，你已经完全抓到 Lucene Term Index 的实现细节了。

1. Term Index（FST）的细分程度

在 Lucene/ES 里，这个“细分到几个字符”不是写死的，而是通过 采样策略决定的。

• Lucene 在构建索引时，不会给每个 term 都建一个索引节点，而是按间隔采样。
• 这个采样的粒度由参数控制，主要是：

termIndexInterval

• 含义：在 Term Dictionary 中，每隔多少个 term，往 FST 里加一个跳点。
• 默认值（Lucene 9.x）：32。
• 也就是说：Term Index 大约每隔 32 个 term 才存一个 entry。

2. 影响

• 如果 term 很多，比如 320,000 个 term，Term Index 里大概只有 10,000 个跳点。
• 这样就不会无限细分到 appl、appli 这种级别，而是存一些“代表性前缀”。
• 查找时，先通过 FST 定位到最接近的跳点，然后再在 Term Dictionary 里做二分/顺序查找。

3. 举个例子

假设 Term Dictionary 里有这些词（简化）：

apple
applet
application
apply
banana
band
...

• 如果 termIndexInterval = 2，那么 Term Index 可能只存：

  • "apple"
  • "application"
  • "banana"

• 你要查 "applet" 的时候，FST 会定位到 "apple" 这一段，然后在 Term Dictionary 里再顺序/二分找到 "applet"。

4. 回答你的问题

👉 一般不会细分到具体几个字符，而是按 term 间隔采样。

• 默认：32 个 term 采样一次。
• 所以“细分程度”取决于字典里 term 的分布，而不是固定的字符长度。

✅ 一句话总结：
Term Index 不是按字符数来细分，而是 每隔一定数量的 term（默认 32）建立一个跳点。最终的精确匹配仍然要依赖 Term Dictionary。