郑州制作网站湖南靠谱seo优化公司

倒排索引（Inverted Index）

倒排索引（Inverted Index）是一种用于快速查找文档中包含特定词的数据结构，广泛应用于全文搜索引擎（如Elasticsearch、Lucene等）和数据库的全文索引中。与传统的正排索引（从文档到词的映射）不同，倒排索引是从词到文档的映射。

倒排索引的核心结构

倒排索引由两部分组成：

1、词典（Term Dictionary）:

存储所有唯一的词

通常使用高效的数据结构（如哈希表、B-Tree、Trie树）来快速查找词

2、倒排列表（Posting List）：

对于每个词，存储包含该词的文档ID列表（DocumentID List）。

倒排列表通常还会存储额外的信息，如词频（Term Frequency）、位置信息（Position）等。

倒排索引的示例

假设有以下文档集合：

• 文档1："I love programming"

• 文档2："Programming is fun"

• 文档3："I love coding"

1. 分词

首先对文档进行分词，得到以下词项：

• 文档1：["I", "love", "programming"]

• 文档2：["Programming", "is", "fun"]

• 文档3：["I", "love", "coding"]

2. 构建倒排索引

倒排索引的结构如下：

词（Term）	倒排列表（Posting List）
I	[文档1, 文档3]
love	[文档1, 文档3]
programming	[文档1, 文档2]
is	[文档2]
fun	[文档2]
coding	[文档3]

3. 倒排列表的详细信息

在实际应用中，倒排列表可能包含更多信息，例如：

• 文档ID（Document ID）：标识包含该词的文档。

• 词频（Term Frequency）：该词在文档中出现的次数。

• 位置信息（Position）：该词在文档中出现的位置（用于短语查询）。

例如，对于词"programming"，倒排列表可能如下：

• 文档1：词频=1，位置=[2]

• 文档2：词频=1，位置=[0]

倒排索引的查询过程

以查询词"love"为例：

1. 在词典中查找"love"。

2. 找到对应的倒排列表[文档1, 文档3]。

3. 返回文档1和文档3作为查询结果。

倒排索引的优化

为了提高倒排索引的查询效率和存储效率，通常会采用以下优化技术：

1. 词典优化

• 哈希表：快速查找词。

• B-Tree：支持范围查询。

• Trie树：支持前缀匹配。

2. 倒排列表压缩

• 差值编码（Delta Encoding）：存储文档ID的差值而非原始值。

• 位图压缩（Bitmap Compression）：使用位图表示文档ID列表。

3. 分布式存储

• 在大规模文档集合中，倒排索引可以分布到多个节点上，以提高查询性能和存储容量。