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  • ElasticSearch——倒排索引和正向索引 1、正向索引 正向索引 (forward index) 以文档的ID为关键字,表中记录文档中每个字的位置信息,查找时扫描表中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档 这种组织...

    ElasticSearch——倒排索引和正向索引

    1、正向索引

    正向索引 (forward index) 以文档的ID为关键字,表中记录文档中每个字的位置信息,查找时扫描表中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档

    这种组织方法在建立索引的时候结构比较简单,建立比较方便且易于维护:

    • 若是有新的文档加入,直接为该文档建立一个新的索引块,挂接在原来索引文件的后面。
    • 若是有文档删除,则直接找到该文档号文档对应的索引信息,将其直接删除

    缺点:

    • 检索效率太低,只能在一起简单的场景下使用

    假设有文档一(id为doc_1)和文档二(id为doc_2),

    文档一:my name is zhangsan

    文档二:my car is BMW

    文档一和文档二的正向索引为:

    文档id关键词
    doc_1my ,name, is, zhangsan
    doc_2my ,car ,is ,BMW

    假设使用正向索引,那么当你搜索 ‘name’ 的时候,搜索引擎必须检索文档中的每一个关键词,假设一个文档中包含成千上百个关键词,可想而知,会造成大量的资源浪费。于是倒排索引应运而生。

    2、倒排索引

    倒排索引 ,一般也被称为反向索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件,简称倒排文件(inverted file)。

    倒排索引以字或词为关键字进行索引,表中关键字所对应的记录表项记录了出现这个字或词的所有文档。

    一个表项就是一个字段,它记录该文档的ID和字符在该文档中出现的位置情况。

    优缺点:

    • 查询的时候由于可以一次得到查询关键字所对应的所有文档,所以查询效率高于正排索引。
    • 由于每个字或词对应的文档数量在动态变化,所以倒排表的建立和维护都较为复杂

    假设有文档一(id为doc_1)和文档二(id为doc_2),

    文档一:my name is zhangsan

    文档二:my car is BMW

    文档一和文档二的倒排索引为:

    关键词文档id
    mydoc_1,doc_2
    namedoc_1
    isdoc_1,doc_2
    zhangsandoc_1
    cardoc_2
    BMWdoc_1

    倒排索引是相对正向索引而言的,你也可以将其理解为逆向索引。它是一种关键词与文档一一对应的数据结构。

    3、倒排索引的组成

    ES 倒排索引包含两个部分:单词词典和倒排列表

    单词词典(Term Dictionary)

    单词词典是倒排索引中非常重要的组成部分,它用来维护文档集合中出现过的所有单词的相关信息,同时用来记载某个单词对应的倒排列表在倒排文件中的位置信息。在支持搜索时,根据用户的查询词,去单词词典里查询,就能够获得相应的倒排列表,并以此作为后续排序的基础。
    对于一个规模很大的文档集合来说,可能包含几十万甚至上百万的不同单词,能否快速定位某个单词,这直接影响搜索时的响应速度,所以需要高效的数据结构来对单词词典进行构建和查找,常用的数据结构包括哈希加链表结构和树形词典结构。

    单词词典的特性:

    1. 是文档集合中所有单词的集合
    2. 它是保存索引的最小单位
    3. 其中记录着指向倒排列表的指针

    用B+Tree 实现单词词典,存储在内存:

    在这里插入图片描述

    倒排列表

    倒排列表记载了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息及频率(作关联性算分),每条记录称为一个倒排项(Posting)。

    根据倒排列表,即可获知哪些文档包含某个单词。

    倒排项(Posting)主要包含如下信息:

    • 文档id用于获取原始信息

    • 单词频率(TF,Term Frequency),记录该单词在该文档中出现的次数,用于后续相关性算分

    • 位置(Position),记录单词在文档中的分词位置(多个),用于做词语搜索(Phrase Query)

    • 偏移(Offset),记录单词在文档的开始和结束位置,用于高亮显示

    单词词典和倒排列表整合到一起的结构如下:

    在这里插入图片描述

    4、倒排索引的更新策略

    搜索引擎需要处理的文档集合往往都是动态集合,即在建好初始的索引后,不断有新文档进入系统,同时原先的文档集合内有些文档可能被删除或更改。

    动态索引通过在内存中维护临时索引,可以实现对动态文档和实时搜索的支持。

    服务器内存总是有限的,随着新加入系统的文档越来越多,临时索引消耗的内存也会随之增加。

    当最初分配的内存将被使用完时,要考虑将临时索引的内容更新到磁盘索引中,以释放内存空间来容纳后续的新进文档。

    索引基本更新思想:

    • 倒排索引就是对初始文档集合建立的索引结构,一般单词词典都存储在内存,对应的倒排列表存储在磁盘文件中
    • 临时索引是在内存中实时建立的倒排索引,其结构和前述的倒排索引是一样的,区别在于词典和倒排列表都在内存中存储。
    • 新文档进入系统时,实时解析文件并将其加入到临时索引结构中。
    • 删除文档列表则用来存储已被删除的文档的相应的文档ID,形成一个文档ID列表。
    • 修改文档可以认为是旧文档先被删除,然后系统在增加一篇新的文档,通过这种间接方式实现对内容更改的支持。

    5、倒排索引四种更新策略

    常用的索引更新策略主要有四种:完全重建策略、再合并策略、原地更新策略及混合策略。

    1. **完全重建策略:**当新增文档到达一定数量,将新增文档和原先的老文档整合,然后利用静态索引创建方法对所有文档重建索引,新索引建立完成后老索引会被遗弃。此法代价高,但是主流商业搜索引擎一般是采用此方式来维护索引的更新(这句话是书中原话)
    2. 再合并策略:当新增文档进入系统,解析文档,之后更新内存中维护的临时索引,文档中出现的每个单词,在其倒排表列表末尾追加倒排表列表项;一旦临时索引将指定内存消耗光,即进行一次索引合并,这里需要倒排文件里的倒排列表存放顺序已经按照索引单词字典顺序由低到高排序,这样直接顺序扫描合并即可。其缺点是:因为要生成新的倒排索引文件,所以对老索引中的很多单词,尽管其在倒排列表并未发生任何变化,也需要将其从老索引中取出来并写入新索引中,这样对磁盘消耗是没必要的。
    3. **原地更新策略:**试图改进再合并策略,在原地合并倒排表,这需要提前分配一定的空间给未来插入,如果提前分配的空间不够了需要迁移。实际显示,其索引更新的效率比再合并策略要低。
    4. **混合策略:**出发点是能够结合不同索引更新策略的长处,将不同索引更新策略混合,以形成更高效的方法。
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  • 1.正向索引 正向索引(正排索引):正排表是以文档的ID为关键字,表中记录文档中每个字的位置信息,查找时扫描表中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档。 “文档1”的ID > 单词1:出现次数,出现...

    1.正向索引

    正向索引(正排索引):正排表是以文档的ID为关键字,表中记录文档中每个字的位置信息,查找时扫描表中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档。

    “文档1”的ID > 单词1:出现次数,出现位置列表;单词2:出现次数,出现位置列表;…………。
    “文档2”的ID > 此文档出现的关键词列表。
    在这里插入图片描述

    正排表结构如图1所示,这种组织方法在建立索引的时候结构比较简单,建立比较方便且易于维护;因为索引是基于文档建立的,若是有新的文档加入,直接为该文档建立一个新的索引块,挂接在原来索引文件的后面。若是有文档删除,则直接找到该文档号文档对应的索引信息,将其直接删除。但是在查询的时候需对所有的文档进行扫描以确保没有遗漏,这样就使得检索时间大大延长,检索效率低下。

    尽管正排表的工作原理非常的简单,但是由于其检索效率太低,除非在特定情况下,否则实用性价值不大。

    反向索引

    反向索引(倒排索引):倒排表以字或词为关键字进行索引,表中关键字所对应的记录表项记录了出现这个字或词的所有文档,一个表项就是一个字表段,它记录该文档的ID和字符在该文档中出现的位置情况。

    由于每个字或词对应的文档数量在动态变化,所以倒排表的建立和维护都较为复杂,但是在查询的时候由于可以一次得到查询关键字所对应的所有文档,所以效率高于正排表。在全文检索中,检索的快速响应是一个最为关键的性能,而索引建立由于在后台进行,尽管效率相对低一些,但不会影响整个搜索引擎的效率。

    倒排索引的结构如下:
    “关键词1”:“文档1”的ID,“文档2”的ID,…………。
    “关键词2”:带有此关键词的文档ID列表。
    在这里插入图片描述

    3.倒排索引介绍

    3.1.单词——文档矩阵

    单词-文档矩阵是表达两者之间所具有的一种包含关系的概念模型,图1展示了其含义。下图的每列代表一个文档,每行代表一个单词,打对勾的位置代表包含关系。
    在这里插入图片描述

    从纵向即文档这个维度来看,每列代表文档包含了哪些单词,比如文档1包含了词汇1和词汇4,而不包含其它单词。从横向即单词这个维度来看,每行代表了哪些文档包含了某个单词。比如对于词汇1来说,文档1和文档4中出现过单词1,而其它文档不包含词汇1。矩阵中其它的行列也可作此种解读。

    搜索引擎的索引其实就是实现“单词-文档矩阵”的具体数据结构。可以有不同的方式来实现上述概念模型,比如“倒排索引”、“签名文件”、“后缀树”等方式。但是各项实验数据表明,“倒排索引”是实现单词到文档映射关系的最佳实现方式,所以本文主要介绍“倒排索引”的技术细节。

    3.2.倒排索引基本概念

    • 文档(Document):一般搜索引擎的处理对象是互联网网页,而文档这个概念要更宽泛些,代表以文本形式存在的存储对象,相比网页来说,涵盖更多种形式,比如Word,PDF,html,XML等不同格式的文件都可以称之为文档。再比如一封邮件,一条短信,一条微博也可以称之为文档。在本书后续内容,很多情况下会使用文档来表征文本信息。

    • 文档集合(Document Collection):由若干文档构成的集合称之为文档集合。比如海量的互联网网页或者说大量的电子邮件都是文档集合的具体例子。

    • 文档编号(Document ID):在搜索引擎内部,会将文档集合内每个文档赋予一个唯一的内部编号,以此编号来作为这个文档的唯一标识,这样方便内部处理,每个文档的内部编号即称之为“文档编号”,后文有时会用DocID来便捷地代表文档编号。

    • 单词编号(Word ID):与文档编号类似,搜索引擎内部以唯一的编号来表征某个单词,单词编号可以作为某个单词的唯一表征。

    • 倒排索引(Inverted Index):倒排索引是实现“单词-文档矩阵”的一种具体存储形式,通过倒排索引,可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引主要由两个部分组成:“单词词典”和“倒排文件”。

    • 单词词典(Lexicon):搜索引擎的通常索引单位是单词,单词词典是由文档集合中出现过的所有单词构成的字符串集合,单词词典内每条索引项记载单词本身的一些信息以及指向“倒排列表”的指针。

    • 倒排列表(PostingList):倒排列表记载了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息,每条记录称为一个倒排项(Posting)。根据倒排列表,即可获知哪些文档包含某个单词。

    • 倒排文件(Inverted File):所有单词的倒排列表往往顺序地存储在磁盘的某个文件里,这个文件即被称之为倒排文件,倒排文件是存储倒排索引的物理文件。

      关于这些概念之间的关系,通过下图可以比较清晰的看出来。
      在这里插入图片描述

    3.3.倒排索引简单实例

    倒排索引从逻辑结构和基本思路上来讲非常简单。下面我们通过具体实例来进行说明,使得读者能够对倒排索引有一个宏观而直接的感受。

    假设文档集合包含五个文档,每个文档内容下图所示,在图中最左端一栏是每个文档对应的文档编号。我们的任务就是对这个文档集合建立倒排索引。 
    在这里插入图片描述
                 文档集合

    中文和英文等语言不同,单词之间没有明确分隔符号,所以首先要用分词系统将文档自动切分成单词序列。这样每个文档就转换为由单词序列构成的数据流,为了系统后续处理方便,需要对每个不同的单词赋予唯一的单词编号,同时记录下哪些文档包含这个单词,在如此处理结束后,我们可以得到最简单的倒排索引(参考图3-4)。在图4中,“单词ID”一栏记录了每个单词的单词编号,第二栏是对应的单词,第三栏即每个单词对应的倒排列表。比如单词“谷歌”,其单词编号为1,倒排列表为{1,2,3,4,5},说明文档集合中每个文档都包含了这个单词。
                  (参考图3-4)图4

    之所以说图4所示倒排索引是最简单的,是因为这个索引系统只记载了哪些文档包含某个单词,而事实上,索引系统还可以记录除此之外的更多信息。图5是一个相对复杂些的倒排索引,与图4的基本索引系统比,在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号,还记载了单词频率信息(TF),即这个单词在某个文档中的出现次数,之所以要记录这个信息,是因为词频信息在搜索结果排序时,计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子,所以将其记录在倒排列表中,以方便后续排序时进行分值计算。在图5的例子里,单词“创始人”的单词编号为7,对应的倒排列表内容为:(3:1),其中的3代表文档编号为3的文档包含这个单词,数字1代表词频信息,即这个单词在3号文档中只出现过1次,其它单词对应的倒排列表所代表含义与此相同。     
    在这里插入图片描述
                  图 5 带有单词频率信息的倒排索引

    实用的倒排索引还可以记载更多的信息,图6所示索引系统除了记录文档编号和单词频率信息外,额外记载了两类信息,即每个单词对应的“文档频率信息”(对应图6的第三栏)以及在倒排列表中记录单词在某个文档出现的位置信息。

    在这里插入图片描述
                 图6 带有单词频率、文档频率和出现位置信息的倒排索引

    “文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词,之所以要记录这个信息,其原因与单词频率信息一样,这个信息在搜索结果排序计算中是非常重要的一个因子。而单词在某个文档中出现的位置信息并非索引系统一定要记录的,在实际的索引系统里可以包含,也可以选择不包含这个信息,之所以如此,因为这个信息对于搜索系统来说并非必需的,位置信息只有在支持“短语查询”的时候才能够派上用场。

    以单词“拉斯”为例,其单词编号为8,文档频率为2,代表整个文档集合中有两个文档包含这个单词,对应的倒排列表为:{(3;1;<4>),(5;1;<4>)},其含义为在文档3和文档5出现过这个单词,单词频率都为1,单词“拉斯”在两个文档中的出现位置都是4,即文档中第四个单词是“拉斯”。

    图6所示倒排索引已经是一个非常完备的索引系统,实际搜索系统的索引结构基本如此,区别无非是采取哪些具体的数据结构来实现上述逻辑结构。

    有了这个索引系统,搜索引擎可以很方便地响应用户的查询,比如用户输入查询词“Facebook”,搜索系统查找倒排索引,从中可以读出包含这个单词的文档,这些文档就是提供给用户的搜索结果,而利用单词频率信息、文档频率信息即可以对这些候选搜索结果进行排序,计算文档和查询的相似性,按照相似性得分由高到低排序输出,此即为搜索系统的部分内部流程,具体实现方案本书第五章会做详细描述。

    3.4. 单词词典

    单词词典是倒排索引中非常重要的组成部分,它用来维护文档集合中出现过的所有单词的相关信息,同时用来记载某个单词对应的倒排列表在倒排文件中的位置信息。在支持搜索时,根据用户的查询词,去单词词典里查询,就能够获得相应的倒排列表,并以此作为后续排序的基础。
    对于一个规模很大的文档集合来说,可能包含几十万甚至上百万的不同单词,能否快速定位某个单词,这直接影响搜索时的响应速度,所以需要高效的数据结构来对单词词典进行构建和查找,常用的数据结构包括哈希加链表结构和树形词典结构。

    3.4.1 哈希加链表

       图7是这种词典结构的示意图。这种词典结构主要由两个部分构成:
    

    主体部分是哈希表,每个哈希表项保存一个指针,指针指向冲突链表,在冲突链表里,相同哈希值的单词形成链表结构。之所以会有冲突链表,是因为两个不同单词获得相同的哈希值,如果是这样,在哈希方法里被称做是一次冲突,可以将相同哈希值的单词存储在链表里,以供后续查找。
    在这里插入图片描述

    在建立索引的过程中,词典结构也会相应地被构建出来。比如在解析一个新文档的时候,对于某个在文档中出现的单词T,首先利用哈希函数获得其哈希值,之后根据哈希值对应的哈希表项读取其中保存的指针,就找到了对应的冲突链表。如果冲突链表里已经存在这个单词,说明单词在之前解析的文档里已经出现过。如果在冲突链表里没有发现这个单词,说明该单词是首次碰到,则将其加入冲突链表里。通过这种方式,当文档集合内所有文档解析完毕时,相应的词典结构也就建立起来了。

    在响应用户查询请求时,其过程与建立词典类似,不同点在于即使词典里没出现过某个单词,也不会添加到词典内。以图7为例,假设用户输入的查询请求为单词3,对这个单词进行哈希,定位到哈希表内的2号槽,从其保留的指针可以获得冲突链表,依次将单词3和冲突链表内的单词比较,发现单词3在冲突链表内,于是找到这个单词,之后可以读出这个单词对应的倒排列表来进行后续的工作,如果没有找到这个单词,说明文档集合内没有任何文档包含单词,则搜索结果为空。

    3.4.2 树形结构

    B树(或者B+树)是另外一种高效查找结构,图8是一个 B树结构示意图。B树与哈希方式查找不同,需要字典项能够按照大小排序(数字或者字符序),而哈希方式则无须数据满足此项要求。

    B树形成了层级查找结构,中间节点用于指出一定顺序范围的词典项目存储在哪个子树中,起到根据词典项比较大小进行导航的作用,最底层的叶子节点存储单词的地址信息,根据这个地址就可以提取出单词字符串。

    在这里插入图片描述
    图8 B树查找结构

    3.4 总结

    单词ID:记录每个单词的单词编号;
    单词:对应的单词;
    文档频率:代表文档集合中有多少个文档包含某个单词
    倒排列表:包含单词ID及其他必要信息
    DocId:单词出现的文档id
    TF:单词在某个文档中出现的次数
    POS:单词在文档中出现的位置

    以单词“加盟”为例,其单词编号为6,文档频率为3,代表整个文档集合中有三个文档包含这个单词,对应的倒排列表为{(2;1;<4>),(3;1;<7>),(5;1;<5>)},含义是在文档2,3,5出现过这个单词,在每个文档的出现过1次,单词“加盟”在第一个文档的POS是4,即文档的第四个单词是“加盟”,其他的类似。

    这个倒排索引已经是一个非常完备的索引系统,实际搜索系统的索引结构基本如此。

    参考文档:https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/87519973#comments,并对有些图的位置做了相应调整。

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  • 什么是倒排索引与正向索引

    千次阅读 2017-10-10 11:30:07
    导读:索引(index)作为一种具备各种优势的数据结构,被大量...SEO顾问——潇湘驭文为您简单介绍倒排索引与正向索引。 对没有编程和操作数据库经验的站长和SEOer而言,索引是一种比较抽象的概念。感兴趣

    原文地址:http://www.wangyuwen.com/archives/1504.html


    导读:索引(index)作为一种具备各种优势的数据结构,被大量应用在数据检索领域。其中倒排索引数据结构在搜索引擎框架中扮演着非常重要的角色。SEO顾问——潇湘驭文为您简单介绍倒排索引正向索引

    对没有编程和操作数据库经验的站长和SEOer而言,索引是一种比较抽象的概念。感兴趣的朋友可以参考百度百科中的索引。在此,我们只需把索引理解成一本书中的目录。对,索引就像目录一样,可以帮助我们快速检索想要的信息。

    什么是正向索引

    索引的应用领域很广,包括但不限于:doc、pdf、excel、html等。具体到搜索引擎对网页(html)的索引,正向索引是网页与关键词一一对应的数据结构。

    为简单起见,我们假设有网页1和网页2:

    网页1中仅包含一句话:厦门SEO顾问潇湘驭文为您提供厦门SEO培训服务。

    网页2中也仅包含一句话:SEO是一门艺术。

    经过搜索引擎初步分词之后,网页1和2的正向索引如下图所示:

    什么是倒排索引与正向索引

    正向索引

    假设使用正向索引,那么当你搜索SEO的时候,搜索引擎必须检索网页中的每一个关键词,假设一个网页中包含成千上百个关键词,可想而知,会造成大量的资源浪费。于是倒排索引应运而生。

    什么是倒排索引

    倒排索引是相对正向索引而言的,你也可以将其理解为逆向索引。它是一种关键词与网页一一对应的数据结构。如下图所示:

    什么是倒排索引与正向索引

    倒排索引

    从上图可以一目了然,倒排索引可以直接参与排名。

    比如你搜索“SEO”,搜索引擎可以快速检索出包含“SEO”搜索词的网页1和网页2,为后续的相关度和权重计算奠定基础,从而大大加快了返回搜索结果的速度。


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  • 废话不多说,先上例子: ...例如:当用户在主页上搜索关键词“SEO”时,假设只存在正向索引(forward index),那么就需要扫描索引库中的所有文档,找出所有包含关键词“SEO”的文档。 倒排索引:从词的关键...

    废话不多说,先上例子:

    网页1中仅包含一句话:厦门SEO顾问潇湘驭文为您提供厦门SEO培训服务。
    网页2中也仅包含一句话:SEO是一门艺术。

    正向索引:
    什么是倒排索引与正向索引
    倒排索引:
    什么是倒排索引与正向索引

    正向索引:一般是通过key,去找value。例如:当用户在主页上搜索关键词“SEO”时,假设只存在正向索引(forward index),那么就需要扫描索引库中的所有文档,找出所有包含关键词“SEO”的文档。

    倒排索引:从词的关键字,去找文档。例如:在**搜索引擎 **中每个文件都对应一个文件ID,文件内容被表示为一系列关键词的集合(实际上在搜索引擎索引库中,关键词也已经转换为关键词ID)。例如“文档1”经过分词,提取了20个关键词,每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置。

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  • 理解正向索引

    2014-04-05 14:15:00
    倒排索引也叫做反向索引(inverted单词也有反转的意思,只不过大家喜欢翻译成倒排索引)。...后来知道,反向索引是相对正向索引而言的,那什么是正向索引?我想,了解了正向索引,就能知道反向索引的产生背景了。 ...
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    千次阅读 2013-07-18 22:13:23
    正向索引:以词为单位,记录每个关键词的词频、格式、位置等权重信息,把页面转换为一个关键词组成的集合。 正向索引不能直接用于排名,排名程序需要扫描所有索引库中的文件,找出包含关键词的文件, 再进行相关性...
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  • 正向索引、反向索引、B*Tree索引

    千次阅读 2009-04-29 21:20:00
     正向索引----开发出来用来存储每个文档的单词的列表。实际上,时间、内存、处理器等等资源的限制,技术上正向索引是不能实现的。既:存储一个文档中有那些单词。有多少单词就有多少列。然后对每一列进行某种排序。...
  • PUT 索引名/_doc/id { json对 }
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