Elasticsearch(ES)的倒排索引是一种数据结构,用于快速定位文档中包含特定词项的文档列表。它的原理如下:
-
词项分析: 首先,文档中的文本被分析器(Analyzer)处理,将文本拆分成一系列的词项(Terms),并进行标准化处理(如转换成小写、去除停用词等)。
-
构建倒排索引: 对于每个词项,ES 构建一个倒排列表(Inverted List),其中包含包含该词项的所有文档的引用。倒排列表通常按照文档 ID 或者词项频率排序。ES 将所有的倒排列表合并成一个全局的倒排索引。
-
查询处理: 当执行查询时,ES 对查询进行同样的词项分析处理,然后检索每个查询词项的倒排列表,并对这些倒排列表进行组合操作,以找到匹配的文档。
-
评分计算: 对于检索到的文档,ES 根据查询条件和文档内容计算每个文档的相关性评分(Score),然后按照评分对文档进行排序。
倒排索引的过程主要包括词项分析、倒排索引构建、查询处理和评分计算。通过倒排索引,ES 能够实现高效的全文搜索功能,并且支持复杂的查询操作,如布尔查询、范围查询、模糊查询等。
当我们在 Elasticsearch 中存储一组文档时,它会根据文档中的字段构建倒排索引。让我们假设有以下三个文档:
-
文档1:
json{ "id": 1, "title": "Elasticsearch 倒排索引", "content": "Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎。" }
-
文档2:
json{ "id": 2, "title": "使用 Elasticsearch 进行全文搜索", "content": "Elasticsearch 提供了强大的全文搜索功能,支持复杂的查询操作。" }
-
文档3:
json{ "id": 3, "title": "Elasticsearch 教程", "content": "学习 Elasticsearch,掌握全文搜索技术。" }
假设我们想要搜索包含词项 "Elasticsearch" 的文档。在构建倒排索引时,Elasticsearch 将会为每个词项创建一个倒排列表。这些倒排列表类似于以下内容:
- 倒排列表 "Elasticsearch":
- 文档1:[1]
- 文档2:[2]
- 文档3:[1, 3]
当我们执行搜索查询 "Elasticsearch" 时,Elasticsearch 将会检索倒排列表 "Elasticsearch",并找到包含该词项的文档。然后根据查询条件和文档内容计算每个文档的相关性评分,并根据评分对文档进行排序。在这个例子中,文档1和文档3包含查询词项 "Elasticsearch",它们可能会在搜索结果中排在前面,而文档2也包含该词项,但在搜索结果中的排名可能会稍后一些。
在 Elasticsearch 中,评分(Scoring)是指根据查询条件和文档内容计算文档相关性的过程。Elasticsearch 使用 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法来计算文档的相关性分数,该分数用于确定文档在搜索结果中的排序顺序。
评分的计算过程主要涉及以下几个方面:
-
词项频率(Term Frequency,TF): TF 衡量了查询词项在文档中出现的频率。通常情况下,词项在文档中出现的次数越多,文档的相关性越高。但是,如果词项在文档中出现的次数过多,可能会导致相关性评分过高,因此 TF 通常会进行对数归一化处理,以避免过度强调频繁出现的词项。
-
逆文档频率(Inverse Document Frequency,IDF): IDF 衡量了查询词项在索引中的普遍程度。如果一个词项在大多数文档中都出现,那么它的 IDF 值较低,表示它的重要性较低。相反,如果一个词项只在少数文档中出现,那么它的 IDF 值较高,表示它的重要性较高。IDF 通常通过文档总数与包含词项的文档数量的比值来计算,并进行对数转换。
-
字段长度归一化(Length Normalization): 为了避免较长的文档具有更高的评分,Elasticsearch 通常会对文档长度进行归一化处理。常见的归一化方式包括对文档长度进行线性或对数转换。
-
字段权重(Field Boost): 在查询中,可以通过对字段应用权重来调整其在评分计算中的重要性。通过增加或减少字段的权重,可以调整其在评分计算中的影响力。
综合考虑上述因素,Elasticsearch 计算出每个文档的相关性评分,并根据评分对文档进行排序,以确定搜索结果的顺序。通常情况下,相关性评分越高的文档越靠前显示在搜索结果中。