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大白话告诉你倒排索引是个啥

时间:2020-03-10 11:39:33      阅读:57      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:iphone   先来   苹果iphone   就会   用户   传统   ble   规划   检索   

引子

很多搜索引擎都是基于倒排索引,比如luncene,solr以及elasticsearch

正排索引

聊倒排搜索之前先来看看正排索引,正排其实就是数据库表,他通过id和数据进行关联,如下:

数据id 数据内容
1001 苹果公司发布iPhone
1002 地球引力起源于苹果
1003 iPhone屏幕碎了
1004 我在苹果商店维修屏幕
1005 我刚刚吃了苹果

我们可以通过搜索id,来获得相应的数据,也能删除数据。你买了一本书,书的目录其实也是正排搜索。

假设现在我要搜苹果俩字,那么他会对这张表格中每一行的数据做匹配,去查找一下,是否包含苹果这两个字,从第一条匹配到最后一条,如果一张表中数据量不多,几万,十几万,那么问题不大,但是一旦数据量有上百万,上千万,那么全表扫描这种的搜索性能就会有影响。

其次,这个时候我想搜索苹果iPhone,那么我们无法把这词汇拆开再到数据库去搜索。

  • 优点:使用起来方便,原理也简单,比较入门
  • 缺点:检索效率低下,适合简单场景使用,比如传统项目,数据量较小的项目。不支持分词搜索。

倒排索引

与正排是反着来的,他会把文档内容进行分词,比如苹果公司发布iPhone是一个文档数据,当我们把他存入到搜索引擎中去的时候,会有一个文档id,这个文档id就类似于数据库主键。但是这文档存储的时候和数据库不一样,他会进行一个分词,参照上面的表格,分词后的结果如下:

文档数据 分词结果
苹果公司发布iPhone 苹果,公司,发布,iPhone
地球引力起源于苹果 地球,引力,起源,于,苹果
iPhone屏幕碎了 iPhone,屏幕,碎了
我在苹果商店维修屏幕 我,在,苹果,商店,维修,屏幕
我刚刚吃了苹果 我,刚刚,吃了,苹果

每一个词汇都会和文档id关联起来,可以根据词汇来找到所有出现的id列表,如下:

词汇 文档ids
苹果 1001,1002,1004,1005
iPhone 1001,1003
公司 1001
发布 1001
地球 1001
引力 1001
起源 1001
1001
屏幕 1003,1004
碎了 1003
1004,1005
1004
商店 1004
维修 1004
刚刚 1005
吃了 1005

假设现在我要搜索iPhone,如果是数据库搜索,假设有1亿条数据,那么会匹配1亿次,全表扫描。最后再把数据返回出来。
如果是搜索引擎,那么有可能第一次就把所有文档数据给查出来,当然也有可能是第N次,当然他肯定要比数据库的搜索效率更高。如图中位置,他会直接把1001,1003两个文档返回。

可能会有同学会问,数据库和搜索引擎都是1000万数据,搜索的词汇在搜索引擎中正好是第1000万条,那么会不会慢,其实这个肯定会比数据库更快,数据库要匹配是一个文本中的内容和关键词匹配,而搜索引擎是直接把关键字做匹配,效率肯定后者更快。

  • 有点:搜索更快,耗时短,用户体验高,精装度也高
  • 缺点:维护成本高,索引新建后要修改,必须先删除,前期需要很好地规划

大白话告诉你倒排索引是个啥

标签:iphone   先来   苹果iphone   就会   用户   传统   ble   规划   检索   

原文地址:https://www.cnblogs.com/leechenxiang/p/12454450.html

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