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es的倒排索引压缩算法ES（Elasticsearch）是一种流行的开源搜索引擎，它使用倒排索引来实现高效的全文搜索。
倒排索引是一种数据结构，用于快速查找包含特定单词的文档。
为了节省存储空间和提高查询性能，ES引入了倒排索引压缩算法。
倒排索引的基本原理是将文档中的单词映射到出现该单词的文档列表中。
传统的倒排索引在存储时通常使用稀疏矩阵的方式，将文档ID按照单词进行排序，然后存储在硬盘上。
这种方式虽然简单有效，但是在处理大规模数据时会占用大量的存储空间。
ES的倒排索引压缩算法主要包括两种方法：词典压缩和倒排列表压缩。
词典压缩是指将倒排索引中的单词进行编码，以减少存储空间。
常见的编码方式包括变长编码和字典编码。
变长编码通过根据单词的频率来确定编码长度，频率越高的单词编码越短。
字典编码则是将单词映射到一个固定大小的字典表中，然后用字典表中的索引来表示单词。
这种方式可以进一步减少存储空间，但会引入一定的查询开销。
倒排列表压缩是指将倒排列表中的文档ID进行编码，以减少存储空间和提高查询性能。
常见的编码方式包括前缀编码、间隔编码和差分编码。
前缀编码通过使用变长的编码来表示文档ID之间的差值，从而减少存储空间。
间隔编码则是记录文档ID之间的间隔，通过存储较小的间隔值来进一步减少存储空间。
差分编码则是记录文档ID 之间的差分值，通过存储较小的差分值来减少存储空间。
ES的倒排索引压缩算法在存储空间和查询性能之间做了权衡。
通过使用词典压缩和倒排列表压缩，可以将索引的存储空间减少到原来的几分之一甚至更少。
同时，由于压缩后的索引大小更小，可以更快地加载到内存中，从而提高查询性能。
除了倒排索引压缩算法，ES还使用了其他技术来进一步优化搜索性能，比如布隆过滤器和跳跃表。
布隆过滤器可以快速判断一个单词是否在索引中，从而减少了不必要的磁盘访问。
跳跃表则可以加速倒排列表的查找过程，从而提高查询性能。
ES的倒排索引压缩算法通过使用词典压缩和倒排列表压缩，可以大大减少存储空间和提高查询性能。
数据库中的全文检索技术与应用全文检索是一种常见的信息检索技术，它能够有效地对数据库中的文本内容进行快速搜索和匹配。
在计算机科学领域中，全文检索技术得到了广泛的应用，尤其是在数据库系统中。
本文将介绍数据库中的全文检索技术及其应用，并探讨其实际价值。
一、全文检索技术1. 索引技术全文检索的核心是索引技术，它通过对文本进行分词、过滤和排序等操作，构建出高效的索引结构，以便于快速搜索和匹配。
常见的索引技术有倒排索引、正排索引和文档倒排索引等。
- 倒排索引：倒排索引是一种根据单词来建立索引的技术，它将每个单词与出现该单词的文档进行映射，提供了快速的单词搜索和文档查找功能。
- 正排索引：正排索引将文档按照固定的顺序进行排列，便于通过文档ID快速访问文档内容。
- 文档倒排索引：文档倒排索引是综合使用倒排索引和正排索引的一种索引结构，它将文档的内容和元数据进行组合索引，在全文检索中起到更高效和更精确的作用。
2. 分词技术分词技术是对文本进行切割和拆分的过程，将文本划分成一个个有意义的词语，以便于建立索引和进行搜索匹配。
常见的分词技术有正向最大匹配、逆向最大匹配和最小颗粒匹配等。
- 正向最大匹配：正向最大匹配从文本的首字母开始逐步匹配，寻找与词典匹配的最长词组。
- 逆向最大匹配：逆向最大匹配从文本的尾字母开始逐步匹配，寻找与词典匹配的最长词组。
- 最小颗粒匹配：最小颗粒匹配将文本划分成最小的词语，以实现更细粒度的索引和搜索。
3. 相似度匹配相似度匹配是全文检索中常用的一种技术，它利用某种算法计算文本之间的相似程度，从而实现更准确的搜索和匹配。
常用的相似度匹配算法有余弦相似度、编辑距离和Jaccard相似系数等。
- 余弦相似度：余弦相似度通过计算两个向量之间的余弦值，衡量文本之间在向量空间上的相似程度。
- 编辑距离：编辑距离衡量两个文本之间从一个变成另一个所需的最少操作数，如插入、删除和替换等操作。
- Jaccard相似系数：Jaccard相似系数通过计算两个集合的交集与并集的比值，衡量文本之间的相似度。
正排索引（forwardindex）与倒排索引（invertedindex）一、正排索引（前向索引）正排索引也称为"前向索引"。
它是创建倒排索引的基础，具有以下字段。
（1）LocalId字段（表中简称"Lid"）：表示一个文档的局部编号。
（2）WordId字段：表示文档分词后的编号，也可称为"索引词编号"。
（3）NHits字段：表示某个索引词在文档中出现的次数。
（4）HitList变长字段：表示某个索引词在文档中出现的位置，即相对于正文的偏移量。
由于一篇文章中的某些词可能出现多次，而且位置不同，而全文检索的本质要求是把这些位置标识出来，因此HitList中的每个命中都表示索引词在文档的某个位置中出现了一次，这个序列为单调递增序列。
基于游程编码的方法，变升序序列为差分序列，采用前文提到的Variable ByteCoding方法编码可以大大压缩正排索引的HitList字段。
在正排索引中LocalId采用升序序列编号（假定编号采用自增1的方式递增），这为下面的计算创造条件。
进行倒排索引的转化时，由于正排索引中Lid天然的有序性，因此在正排索引转化为倒排索引的创建过程中，自然可以保证倒排索引中每个词汇对应的文档编号也是有序的，倒排索引将在下一节中介绍。
这样，正排索引如图4-3所示。
图4-3 正排索引通过一个例子来了解正排索引的创建过程。
假定存在这样一个编号为1的文档，其全文为"走进搜索引擎，学习搜索引擎"，分词的结果为"走进/搜索引擎/学习/搜索引擎"。
不妨为"走进"编号为"T1"，"搜索引擎"编号为"T2"，"学习"编号为"T3"。
通过计算得到"走进"出现1次，出现位置为1；"搜索引擎"出现两次，出现位置为3和9（图中存放的为未压缩的差分序列3和6）；"学习"出现1次，出现位置为7。
Mapreduce实例——倒排索引实验⽬的1.了解倒排索引的使⽤场景2.准确理解倒排索引的设计原理3.熟练掌握MapReduce倒排索引程序代码编写实验原理"倒排索引"是⽂档检索系统中最常⽤的数据结构，被⼴泛地应⽤于全⽂搜索引擎。
它主要是⽤来存储某个单词（或词组）在⼀个⽂档或⼀组⽂档中的存储位置的映射，即提供了⼀种根据内容来查找⽂档的⽅式。
由于不是根据⽂档来确定⽂档所包含的内容，⽽是进⾏相反的操作，因⽽称为倒排索引（Inverted Index）。
实现"倒排索引"主要关注的信息为：单词、⽂档URL及词频。
下⾯以本实验goods3、goods_visit3、order_items3三张表的数据为例，根据MapReduce的处理过程给出倒排索引的设计思路：（1）Map过程⾸先使⽤默认的TextInputFormat类对输⼊⽂件进⾏处理，得到⽂本中每⾏的偏移量及其内容。
显然，Map过程⾸先必须分析输⼊的<key,value>对，得到倒排索引中需要的三个信息：单词、⽂档URL和词频，接着我们对读⼊的数据利⽤Map操作进⾏预处理，如下图所⽰：这⾥存在两个问题：第⼀，<key,value>对只能有两个值，在不使⽤Hadoop⾃定义数据类型的情况下，需要根据情况将其中两个值合并成⼀个值，作为key或value值。
第⼆，通过⼀个Reduce过程⽆法同时完成词频统计和⽣成⽂档列表，所以必须增加⼀个Combine过程完成词频统计。
这⾥将商品ID和URL组成key值（如"1024600：goods3"），将词频（商品ID出现次数）作为value，这样做的好处是可以利⽤MapReduce 框架⾃带的Map端排序，将同⼀⽂档的相同单词的词频组成列表，传递给Combine过程，实现类似于WordCount的功能。
（2）Combine过程经过map⽅法处理后，Combine过程将key值相同的value值累加，得到⼀个单词在⽂档中的词频，如下图所⽰。
c语言中索引文件索引文件是一种用于快速查找和定位数据的数据结构。
在C语言中，我们可以使用各种方法和技术来实现索引文件，以提高数据的检索效率和性能。
一、什么是索引文件索引文件是一种用于加快数据检索速度的文件结构。
它通过建立关键字和数据之间的映射关系，将数据按照一定的排序方式存储在文件中，并创建一个索引结构来指向这些数据，从而实现快速查找和定位数据的目的。
二、索引文件的特点1. 提高检索效率：索引文件通过建立索引结构和使用合适的搜索算法，可以大大提高数据的检索效率，减少搜索时间和资源消耗。
2. 节省存储空间：索引文件可以通过压缩和优化存储结构，减少占用的存储空间，从而提高存储效率。
3. 支持快速定位：索引文件通过指向数据的索引结构，可以快速定位到需要查找的数据，提高定位速度和准确性。
4. 支持数据排序：索引文件可以按照关键字对数据进行排序，从而方便按照特定的顺序进行检索和遍历。
三、索引文件的实现方法1. 顺序索引：顺序索引是一种简单直观的索引方法，它将关键字按照一定的顺序存储在索引文件中，并创建一个指向数据的指针结构。
通过二分查找等算法，可以在索引文件中快速定位到需要查找的数据。
2. 哈希索引：哈希索引是一种基于哈希函数的索引方法，它将关键字通过哈希函数转化为索引值，并将数据存储在对应的索引位置。
通过计算哈希函数和解决哈希冲突的方法，可以快速定位到需要查找的数据。
3. B树索引：B树索引是一种平衡多路查找树的索引方法，它将数据按照一定的顺序存储在B树中，并创建一个指向数据的指针结构。
通过B树的平衡性和多路性质，可以快速定位到需要查找的数据。
4. 倒排索引：倒排索引是一种用于全文检索的索引方法，它将关键字和出现该关键字的文档列表建立映射关系。
通过倒排索引，可以快速定位到包含指定关键字的文档。
四、索引文件的应用场景索引文件广泛应用于各种需要高效检索和定位数据的场景，如数据库管理系统、搜索引擎、文件系统等。
lucene 原理Lucene是一种开源的信息检索（IR）库，它提供了高效、可扩展的全文检索和索引功能。
下面是Lucene的一些详细原理解释：1. 倒排索引（Inverted Index）：Lucene使用倒排索引的数据结构来实现全文检索。
传统的索引是从文档到词语的映射，而倒排索引则是从词语到文档的映射。
每个词语都对应一个或多个包含该词语的文档列表，方便快速地找到包含特定词语的文档。
2. 分词（Tokenization）：在索引之前，Lucene会将文本分为一系列的词语或术语，这个过程称为分词。
分词的目的是将长文本拆分为可以被索引和搜索的离散单元。
Lucene提供多种分词器，以适应不同语言和需求。
3. 索引结构：Lucene使用多级索引结构以提高检索效率。
索引被划分为多个段（segments），每个段包含一个或多个文档。
每个段内部使用B树（B-tree）或前缀树（Trie）等数据结构来组织词项（term）和文档的映射关系。
4. 倒排列表（Inverted List）：倒排列表是倒排索引的核心数据结构，用于存储每个词语在哪些文档中出现。
每个词语对应一个倒排列表，包含了所有出现该词语的文档ID及其相关的词频、位置和其他统计信息。
5. 相关性评分（Relevance Scoring）：在执行搜索时，Lucene使用相关性评分算法来确定文档与查询的匹配程度。
默认的相关性评分算法是基于向量空间模型的TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency），它考虑了词项在文档中出现的频率和在整个语料库中的重要性。
6. 查询解析和执行：Lucene使用查询解析器将用户的查询语句解析为内部查询对象。
查询对象由不同的查询类型（如词项查询、范围查询、布尔查询等）组成，并通过布尔运算来组合和匹配文档。
Lucene通过遍历倒排索引和倒排列表来执行查询，并根据相关性评分对文档进行排序。
《Introduce to IR》索引创建文章分类:互联网该系列文章是《An Introduce to Information Retrieval》Chapter 4 的读书笔记。
对于大规模数据的信息检索，倒排索引的建立其实并没有想象中的那么简单。
在实际应用中，倒排索引的建立算法必须考虑到硬件的约束。
可以这样说：计算机硬件的参数性能是促动IR系统的设计发展的决定因素。
索引创建(Index construction)要点：(1) 介绍BSBI 算法建立大规模数据的倒排索引(2) 分布式索引的建立算法4.1 硬件基础介绍下图是2007年典型计算机的系能参数：参数符号性能指标统计值s 磁盘数据定位时间5ms=5*10^(-3)s(在磁盘中查找数据所在的位置)b 每字节数据传输时间0.02us=2*10^(-8)s(从磁盘传入1字节数据进内存)CPU时钟周期10^(-9)sp 内存大小several GB磁盘大小1TB or more(1) 内存中读取数据远比磁盘中读取数据要快的多。
从内存中读取1byte数据只需要几个CPU时钟周期(大概5*10^(-9)s)，而从磁盘中读入1byte数据需要2*10^(-8)s。
因此，我们要尽可能的让更多的数据保存在内存中，特别是使用频率高的数据。
将使用频率高的磁盘数据保存在内存中的技术叫做缓存(caching)。
(2) 磁盘数据读取的代价主要花费在磁盘数据定位的时间上(5*10^(-3)s)。
而磁盘每次定位到一个磁盘存储块(详见《外部存储器——磁盘》)。
定位1byte数据和定位一个磁盘存储块(可能是8,16,32或64KB)的时间是一样。
因此，需要一起读取的数据块应该连续存储在磁盘上。
这样，我们把一整块磁盘存储块数据读入内存中的连续空间叫做缓冲区(buffer)。
举个例子：假设我们要读入磁盘中的10M数据，这些数据连续存储在100个磁盘存储块中。
那么所花费的时间代价：从磁盘中读入内存中的时间：t1=10^(7)*2*10^*(-8)=0.2s在磁盘中定位数据的时间：t2=100*(5*10^(-3))=0.5s总代价为: t=t1+t2=0.7s当然，如果10M数据分散存储在1W个存储块中(而且这些存储块分散在杂乱无章的磁道和柱面上)，那么可能要多付出几个数量级的t2代价。
上篇1、elasticsearch 了解多少，说说你们公司 es 的集群架构，索引数据大小，分片有多少，以及一些调优手段。
面试官：想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景、规模，有没有做过比较大规模的索引设计、规划、调优。
解答：如实结合自己的实践场景回答即可。
比如：ES 集群架构 13 个节点，索引根据通道不同共 20+索引，根据日期，每日递增 20+，索引：10 分片，每日递增 1 亿+数据，每个通道每天索引大小控制：150GB 之内。
仅索引层面调优手段：1.1、设计阶段调优（1）根据业务增量需求，采取基于日期模板创建索引，通过 roll over API 滚动索引；（2）使用别名进行索引管理；（3）每天凌晨定时对索引做 force_merge 操作，以释放空间；（4）采取冷热分离机制，热数据存储到 SSD，提高检索效率；冷数据定期进行 shrink操作，以缩减存储；（5）采取 curator 进行索引的生命周期管理；（6）仅针对需要分词的字段，合理的设置分词器；（7）Mapping 阶段充分结合各个字段的属性，是否需要检索、是否需要存储等。
……..1.2、写入调优（1）写入前副本数设置为 0；（2）写入前关闭 refresh_interval 设置为-1，禁用刷新机制；（3）写入过程中：采取 bulk 批量写入；（4）写入后恢复副本数和刷新间隔；（5）尽量使用自动生成的 id。
1.3、查询调优（1）禁用 wildcard；（2）禁用批量 terms（成百上千的场景）；（3）充分利用倒排索引机制，能 keyword 类型尽量 keyword；（4）数据量大时候，可以先基于时间敲定索引再检索；（5）设置合理的路由机制。
1.4、其他调优部署调优，业务调优等。
上面的提及一部分，面试者就基本对你之前的实践或者运维经验有所评估了。
2、elasticsearch 的倒排索引是什么面试官：想了解你对基础概念的认知。
es倒排索引底层原理及fst算法的实现过程倒排索引是现代搜索引擎中广泛采用的一种数据结构，它能够高效地支持关键词的快速搜索。
倒排索引的底层原理及其实现过程中使用到的fst算法是理解倒排索引的关键。
倒排索引的基本思想是将文档集合通过分词等方式转为单词列表，然后按照每个单词在哪些文档中出现进行索引，而不是按照每个文档中包含哪些单词进行索引。
这样，当用户输入一个关键词进行搜索时，搜索引擎只需在倒排索引中查找该单词所对应的文档列表，而不需要遍历所有文档来进行匹配，从而大大提高搜索效率。
在倒排索引的实现过程中，需要使用到有限状态转换机（Finite State Transducer，简称FST）算法。
FST算法实际上是一种将有限状态自动机（Finite State Automaton，简称FSA）与权重进行结合的数据结构。
它可以用来快速地进行字符串匹配、前缀匹配、模糊查询以及自动补全等操作。
在倒排索引中，FST算法被应用在构建单词的前缀树以及对应的权重信息的存储和检索过程中。
具体来说，倒排索引的实现过程包括以下几个步骤：1. 文档预处理：将原始文档集合进行分词等处理，得到单词列表。
2. 构建倒排索引表：遍历每个单词，将其与对应的文档ID关联，并将其插入到倒排索引表中的对应位置。
3. 构建前缀树：使用FST算法构建每个单词的前缀树，以支持模糊查询和自动补全功能。
4. 存储权重信息：将每个单词在文档中出现的次数或者其他权重信息与单词进行关联存储，以支持关键词的相关性排序。
5. 检索过程：当用户输入一个关键词进行搜索时，搜索引擎先根据倒排索引表找到该关键词对应的文档列表，然后根据权重信息对文档进行排序，最后返回结果给用户。
通过上述过程，倒排索引能够高效地实现搜索引擎的关键词检索功能。
而底层的FST算法则提供了快速的字符串匹配和前缀匹配功能，使得倒排索引的实现更加高效和灵活。
总之，倒排索引是现代搜索引擎中重要的数据结构，其底层原理和实现过程中使用到的FST算法起到了关键的作用。
