elasticsearch 倒排索引原理

网上看到的一篇文章，对Lucene的倒排索引是如何执行的，说的比较易懂，就转过来分享下。

Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？

笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢。要进一步深入的化，还是要看一下Lucene的倒排索引是怎么构成的。

这里有好几个概念。我们来看一个实际的例子，假设有如下的数据：

这里每一行是一个document。每个document都有一个docid。那么给这些document建立的倒排索引就是：

可以看到，倒排索引是per field的，一个字段由一个自己的倒排索引。18,20这些叫做 term，而[1,3]就是posting list。Posting list就是一个int的数组，存储了所有符合某个term的文档id。那么什么是term dictionary 和 term index？

假设我们有很多个term，比如：

Carla,Sara,Elin,Ada,Patty,Kate,Selena

如果按照这样的顺序排列，找出某个特定的term一定很慢，因为term没有排序，需要全部过滤一遍才能找出特定的term。排序之后就变成了：

Ada,Carla,Elin,Kate,Patty,Sara,Selena

这样我们可以用二分查找的方式，比全遍历更快地找出目标的term。这个就是 term dictionary。有了term dictionary之后，可以用 logN 次磁盘查找得到目标。但是磁盘的随机读操作仍然是非常昂贵的（一次random access大概需要10ms的时间）。所以尽量少的读磁盘，有必要把一些数据缓存到内存里。但是整个term dictionary本身又太大了，无法完整地放到内存里。于是就有了term index。term index有点像一本字典的大的章节表。比如：

A开头的term ……………. Xxx页

C开头的term ……………. Xxx页

E开头的term ……………. Xxx页

如果所有的term都是英文字符的话，可能这个term index就真的是26个英文字符表构成的了。但是实际的情况是，term未必都是英文字符，term可以是任意的byte数组。而且26个英文字符也未必是每一个字符都有均等的term，比如x字符开头的term可能一个都没有，而s开头的term又特别多。实际的term index是一棵trie 树：

例子是一个包含 "A", "to", "tea", "ted", "ten", "i", "in", 和 "inn" 的 trie 树。这棵树不会包含所有的term，它包含的是term的一些前缀。通过term index可以快速地定位到term dictionary的某个offset，然后从这个位置再往后顺序查找。再加上一些压缩技术（搜索 Lucene Finite State Transducers） term index 的尺寸可以只有所有term的尺寸的几十分之一，使得用内存缓存整个term index变成可能。整体上来说就是这样的效果。

现在我们可以回答“为什么Elasticsearch/Lucene检索可以比mysql快了。Mysql只有term dictionary这一层，是以b-tree排序的方式存储在磁盘上的。检索一个term需要若干次的random access的磁盘操作。而Lucene在term dictionary的基础上添加了term index来加速检索，term index以树的形式缓存在内存中。从term index查到对应的term dictionary的block位置之后，再去磁盘上找term，大大减少了磁盘的random access次数。

额外值得一提的两点是：term index在内存中是以FST（finite state transducers）的形式保存的，其特点是非常节省内存。Term dictionary在磁盘上是以分block的方式保存的，一个block内部利用公共前缀压缩，比如都是Ab开头的单词就可以把Ab省去。这样term dictionary可以比b-tree更节约磁盘空间。

如何联合索引查询？

所以给定查询过滤条件 age=18 的过程就是先从term index找到18在term dictionary的大概位置，然后再从term dictionary里地找到18这个term，然后得到一个posting list或者一个指向posting list位置的指针。然后再查询 gender=女 的过程也是类似的。后得出 age=18 AND gender=女 就是把两个 posting list 做一个“与”的合并。

这个理论上的“与”合并的操作可不容易。对于mysql来说，如果你给age和gender两个字段都建立了索引，查询的时候只会选择其中selective的来用，然后另外一个条件是在遍历行的过程中在内存中计算之后过滤掉。那么要如何才能联合使用两个索引呢？有两种办法：

• 使用skip list数据结构。同时遍历gender和age的posting list，互相skip；
• 使用bitset数据结构，对gender和age两个filter分别求出bitset，对两个bitset做AN操作。

PostgreSQL 从 8.4 版本开始支持通过bitmap联合使用两个索引，就是利用了bitset数据结构来做到的。当然一些商业的关系型数据库也支持类似的联合索引的功能。Elasticsearch支持以上两种的联合索引方式，如果查询的filter缓存到了内存中（以bitset的形式），那么合并就是两个bitset的AND。如果查询的filter没有缓存，那么就用skip list的方式去遍历两个on disk的posting list。

利用 Skip List 合并

以上是三个posting list。我们现在需要把它们用AND的关系合并，得出posting list的交集。首先选择短的posting list，然后从小到大遍历。遍历的过程可以跳过一些元素，比如我们遍历到绿色的13的时候，就可以跳过蓝色的3了，因为3比13要小。

整个过程如下

Next -> 2
Advance(2) -> 13
Advance(13) -> 13
Already on 13
Advance(13) -> 13 MATCH!!!
Next -> 17
Advance(17) -> 22
Advance(22) -> 98
Advance(98) -> 98
Advance(98) -> 98 MATCH!!!