详解Elastic Search高速搜索背后的秘密：倒排索引

引入

全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选，相信大家多多少少的都听说过它。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。就连维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它选择作为自己的搜索引擎今天就让我们来了解了解 Elasticsearch 为什么这么快它的架构介绍及原理解析。

一 、Elastic Search的简介

Elastic Search（简称ES）是一个基于Apache Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索和分析引擎。它允许你快速地存储、搜索和分析大量数据。ES通常用于日志分析、全文搜索等复杂的数据分析场景。

二、什么是倒排索引

倒排索引是一种用于快速检索的数据结构，常用于搜索引擎和数据库中。与传统的正排索引不同，倒排索引是根据关键词来建立索引，而不是根据文档ID。

2.1 倒排索引讲解

下面我们用一个简单的例子描述一下倒排索引的作用过程：

假如现在有三份数据文档，内容分别是：

代码语言：javascript

Doc 1:Java is the best programming language

Doc 2:PHP is the best programming language

Doc 3:Javascript is the best programming language

为了创建索引，ES引擎通过分词器将每个文档的内容拆成单独的词（称之为词条，或term），再将这些词条创建成不含重复词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档，结果如下：

这种结构由文档中所有不重复的词的列表构成，对于其中每个词都有至少一个文档与与之关联。这种由属性值来确定记录的位置的结构就是倒排索引，带有倒排索引的文件被称为倒排文件。

将上表转为更直观的图片来展示倒排索引：

三、倒排索引的工作原理

3.1 分词与索引构建

首先，搜索引擎会对文档内容进行分词处理，将文本拆分成独立的单词或词组。然后，为每个单词或词组创建一个倒排列表，该列表记录了包含该单词或词组的所有文档的ID和该单词在文档中的位置信息（如偏移量、词频等）。

3.2 索引存储与优化

接下来，搜索引擎会将这些倒排列表存储在磁盘上，并进行一系列的优化操作，如压缩、合并等，以减少存储空间和提高查询效率。这些优化操作使得倒排索引在保持高效查询性能的同时，也具有良好的可扩展性和稳定性。

3.3 查询处理

当用户发起搜索请求时，搜索引擎会对查询语句进行分词处理，并生成一个查询词列表。然后，根据这个查询词列表在倒排索引中查找对应的倒排列表，并将这些倒排列表进行交集运算，以找到同时包含所有查询词的文档。最后，根据一定的排序算法对结果进行排序，并返回给用户。

四、构建倒排索引的源码解析

public class IndexWriter {
    // ... 其他属性和方法

    public void addDocument(Document doc) throws IOException {
        // Document 是一个容器，存储了待索引的字段和值
        // ... 初始化和准备阶段的代码

        // 遍历文档的每个字段
        for (IndexableField field : doc) {
            // 获取字段的名称和值
            String name = field.name();
            String value = field.stringValue();

            // 使用分析器对文本进行分词
            Analyzer analyzer = getAnalyzer();
            TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(name, value);
            tokenStream.reset();

            // 遍历分词结果，构建倒排索引
            while (tokenStream.incrementToken()) {
                CharTermAttribute termAtt = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);
                String termText = termAtt.toString();

                // 此处的 termText 即为分词后的词项
                // 将词项加入到倒排索引中，此处为简化示例，具体实现会涉及到词项的存储、文档的标识、词项在文档中的位置等信息
                addTermToInvertedIndex(name, termText, docId);
            }
            tokenStream.end();
            tokenStream.close();
        }

        // ... 后续的索引更新和维护代码
    }

    private void addTermToInvertedIndex(String fieldName, String termText, int docId) {
        // 此方法用于将词项加入到倒排索引中
        // 在实际的 Lucene 源码中，这里会涉及到更复杂的数据结构和算法来存储和管理倒排索引
        // ... 具体的实现代码
    }

    // ... 其他属性和方法
}

五、实战教学

5.1 创建索引和映射

首先，我们需要创建一个索引，并为该索引定义一个映射（mapping），以确定文档的结构。

import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse;

public class CreateIndexExample {
    public static void createBlogIndex(RestHighLevelClient client) {
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("blog");
        request.source("{\"properties\": {\"title\": {\"type\": \"text\"},\"content\": {\"type\": \"text\"}}");
        try {
            CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println(createIndexResponse.isAcknowledged());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

5.2 添加文档

接下来，我们可以向我们的索引中添加一些文档。

import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;

public class AddDocumentExample {
    public static void addBlogPost(RestHighLevelClient client, String id, String title, String content) {
        IndexRequest request = new IndexRequest("blog").id(id);
        request.source("{\"title\": \"" + title + "\", \"content\": \"" + content + "\"}");
        try {
            IndexResponse indexResponse = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println(indexResponse.getId());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

5.3 搜索文档

import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;

public class SearchDocumentExample {
    public static void searchPost(RestHighLevelClient client, String query) {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("blog");
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("title", query));
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        try {
            SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            for (SearchHit hit : searchResponse.getHits().getHits()) {
                System.out.println(hit.getSourceAsString());
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

总结

过这个简单的实战示例，我们可以看到Elasticsearch的倒排索引如何使得文本搜索变得高效。倒排索引的核心思想是将单词或词组映射到包含它们的文档上，这样我们就可以直接查询倒排索引来找到包含特定单词的文档，而不需要逐个检查每个文档的内容。这使得Elasticsearch成为一个非常强大的搜索引擎，适用于各种需要高效文本搜索的场景。