倒排索引

Elasticsearch 使用一种称为 倒排索引 的结构,它适用于快速的全文搜索。一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成,对于其中每个词,有一个包含它的文档列表。

例如,假设我们有两个文档,每个文档的 content 域包含如下内容:

  1. The quick brown fox jumped over the lazy dog
  2. Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer

为了创建倒排索引,我们首先将每个文档的 content 域拆分成单独的 词(我们称它为 词条tokens ),创建一个包含所有不重复词条的排序列表,然后列出每个词条出现在哪个文档。结果如下所示:

Term      Doc_1  Doc_2
-------------------------
Quick   |       |  X
The     |   X   |
brown   |   X   |  X
dog     |   X   |
dogs    |       |  X
fox     |   X   |
foxes   |       |  X
in      |       |  X
jumped  |   X   |
lazy    |   X   |  X
leap    |       |  X
over    |   X   |  X
quick   |   X   |
summer  |       |  X
the     |   X   |
------------------------

现在,如果我们想搜索 quick brown ,我们只需要查找包含每个词条的文档:

Term      Doc_1  Doc_2
-------------------------
brown   |   X   |  X
quick   |   X   |
------------------------
Total   |   2   |  1

两个文档都匹配,但是第一个文档比第二个匹配度更高。如果我们使用仅计算匹配词条数量的简单 相似性算法 ,那么,我们可以说,对于我们查询的相关性来讲,第一个文档比第二个文档更佳。

但是,我们目前的倒排索引有一些问题:

  • Quickquick 以独立的词条出现,然而用户可能认为它们是相同的词。
  • foxfoxes 非常相似, 就像 dogdogs ;他们有相同的词根。
  • jumpedleap, 尽管没有相同的词根,但他们的意思很相近。他们是同义词。

使用前面的索引搜索 +Quick +fox 不会得到任何匹配文档。(记住,+ 前缀表明这个词必须存在。)只有同时出现 Quickfox 的文档才满足这个查询条件,但是第一个文档包含 quick fox ,第二个文档包含 Quick foxes

我们的用户可以合理的期望两个文档与查询匹配。我们可以做的更好。

如果我们将词条规范为标准模式,那么我们可以找到与用户搜索的词条不完全一致,但具有足够相关性的文档。例如:

  • Quick 可以小写化为 quick
  • foxes 可以 词干提取 --变为词根的格式-- 为 fox 。类似的, dogs 可以为提取为 dog
  • jumpedleap 是同义词,可以索引为相同的单词 jump

现在索引看上去像这样:

Term      Doc_1  Doc_2
-------------------------
brown   |   X   |  X
dog     |   X   |  X
fox     |   X   |  X
in      |       |  X
jump    |   X   |  X
lazy    |   X   |  X
over    |   X   |  X
quick   |   X   |  X
summer  |       |  X
the     |   X   |  X
------------------------

这还远远不够。我们搜索 +Quick +fox 仍然 会失败,因为在我们的索引中,已经没有 Quick 了。但是,如果我们对搜索的字符串使用与 content 域相同的标准化规则,会变成查询 +quick +fox ,这样两个文档都会匹配!

Note

这非常重要。你只能搜索在索引中出现的词条,所以索引文本和查询字符串必须标准化为相同的格式。

分词和标准化的过程称为 分析 , 我们会在下个章节讨论。