es倒排索引深入解读

news2024/10/5 14:20:24

文章目录

- 一. Lucene
- 二.倒排索引算法
- - 2.1 Posting List压缩算法
  - - 2.1.1 FOR
    - 2.1.2 RoaringBitmap压缩
  - 2.3 FST压缩算法
  - - 2.3.1 trie前缀树原理
    - 2.3.2 FST构建过程
    - - NFA
      - DFA
      - FSM
      - FSA
      - FST:有限状态转换机构建原理
      - FST在lucene中实现原理

1.什么是搜索引擎?
全文搜索引擎: 自然语言处理(NLP)、爬虫、网页处理大数据处理如谷歌、百度、搜狗、必应等等
垂直搜索引擎: 有明确搜索目的的搜索行为各大电商网站、OA、站内搜索、视频网站等

2.搜索引擎应具备哪些要求?

查询结果快: 高效的压缩算法,快速的编码和解码速度
结果准确度: es7.0+ 使用BM25评分算法,es7.0-使用TF-IDF评分算法
检索结果丰富: 召回率

3. 面向海量数据，如何达到“搜索引擎”级别的查询效率?

索引: 帮助快速检索;以数据结构为载体;以文件的形式落地

4. MySQL innodb索引能解决大数据检索的问题吗?

索引可能会失效
检索的是文本,索引字段可能很长,树深增加,io次数增多
精准度差

一. Lucene

Lucene是一个成熟的全文检索库，由Java语言编写，具有高性能、可伸缩的特点，并且开源、免费。 Lucene是一个IR库(Information Retrieval lib 后来才由Shay Banon在其基础上开发了Elasticsearch

全文检索∶索引系统通过扫描文章中的每一个词，对其创建索引，指明在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，索引系统过就会根据事先简历的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式
在这里插入图片描述

二.倒排索引算法

倒排表的压缩算法
FOR: Frame Of Reference
RBM:RoaringBitmap

词项索引的检索原理
FST: Finit state Transducers

2.1 Posting List压缩算法

2.1.1 FOR

FOR: 针对稠密数组
在这里插入图片描述

2.1.2 RoaringBitmap压缩

RBM: 针对稀疏数组
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

2.3 FST压缩算法

2.3.1 trie前缀树原理

什么是trie树?

在这里插入图片描述

为什么要按照term字典序思想处理(但es的索引压缩不是trie)? 为了生成最小化的FST数据结构,复用相同字符节约空间

2.3.2 FST构建过程

NFA

NFA详情

Nondeteministic Finite Automaton，非确定自动状态机
A 是一个五元组 A = (Σ, S, s0, δ, F):
字母表 Σ (ϵ !∈ Σ)
有穷的状态集合 S
唯一的初始状态 s0 ∈ S
状态转移函数 δ
δ : S × (Σ ∪ {ϵ}) → 2S
接受状态集合 F ⊆ S
A 定义了一种语言 L(A): 它能接受的所有字符串构成的集合

在这里插入图片描述
约定：所有没有对应出边的字符默认指向一个不存在的 “空状态” ∅

DFA

NFA详情

Deterministic Finite Automaton，确定性有穷自动机
A 是一个五元组 A = (Σ, S, s0, δ, F):
字母表 Σ (ϵ !∈ Σ)
有穷的状态集合 S
唯一的初始状态 s0 ∈ S
状态转移函数 δ
δ : S × Σ → S
接受状态集合 F ⊆ S

约定: 所有没有对应出边的字符默认指向一个不存在的 “死状态”