倒排索引（Inverted Index）
**倒排索引（Inverted Index）**是一种用于快速查找文档中包含特定词的数据结构，广泛应用于全文搜索引擎（如Elasticsearch、Lucene等）和数据库的全文索引中。与传统的正排索引（从文档到词的映射）不同，倒排索引是从词到文档的映射。
倒排索引的核心结构
倒排索引由两部分组成：
1、词典（Term Dictionary）:
存储所有唯一的词
通常使用高效的数据结构（如哈希表、B-Tree、Trie树）来快速查找词
2、倒排列表（Posting List）：
对于每个词，存储包含该词的文档ID列表（DocumentID List）。
倒排列表通常还会存储额外的信息，如词频（Term Frequency）、位置信息（Position）等。
倒排索引的示例
假设有以下文档集合：
-
文档1：
"I love programming" -
文档2：
"Programming is fun" -
文档3：
"I love coding"
1. 分词
首先对文档进行分词，得到以下词项：
-
文档1：
["I", "love", "programming"] -
文档2：
["Programming", "is", "fun"] -
文档3：
["I", "love", "coding"]
2. 构建倒排索引
倒排索引的结构如下：
| 词（Term） | 倒排列表（Posting List） |
|---|---|
| I | [文档1, 文档3] |
| love | [文档1, 文档3] |
| programming | [文档1, 文档2] |
| is | [文档2] |
| fun | [文档2] |
| coding | [文档3] |
3. 倒排列表的详细信息
在实际应用中，倒排列表可能包含更多信息，例如：
-
文档ID（Document ID）：标识包含该词的文档。
-
词频（Term Frequency）：该词在文档中出现的次数。
-
位置信息（Position）：该词在文档中出现的位置（用于短语查询）。
例如，对于词"programming"，倒排列表可能如下：
-
文档1：词频=1，位置=[2]
-
文档2：词频=1，位置=[0]
倒排索引的查询过程
以查询词"love"为例：
-
在词典中查找
"love"。 -
找到对应的倒排列表
[文档1, 文档3]。 -
返回文档1和文档3作为查询结果。
倒排索引的优化
为了提高倒排索引的查询效率和存储效率，通常会采用以下优化技术：
1. 词典优化
-
哈希表：快速查找词。
-
B-Tree：支持范围查询。
-
Trie树：支持前缀匹配。
2. 倒排列表压缩
-
差值编码（Delta Encoding）：存储文档ID的差值而非原始值。
-
位图压缩（Bitmap Compression）：使用位图表示文档ID列表。
3. 分布式存储
- 在大规模文档集合中，倒排索引可以分布到多个节点上，以提高查询性能和存储容量。