面试题：ElasticSearch倒排索引机制的基本原理是什么

Question

请详细阐述ElasticSearch中倒排索引机制的基本原理，包括文档如何被处理、词条如何生成以及倒排索引表的结构等方面。

Answer 1

文档处理

1. 文本提取：当一个文档被添加到ElasticSearch时，首先会从文档中提取文本内容。例如，对于一个包含多种格式（如HTML、PDF等）的文档，会先将其转换为纯文本。
2. 分词：提取的文本会被传递给分词器（Tokenizer）。分词器按特定规则将文本拆分成一个个单词或术语，这些单词或术语称为词条（Term）。比如对于句子 “The quick brown fox jumps over the lazy dog”，英文分词器可能会将其分成 “the”“quick”“brown”“fox”“jumps”“over”“lazy”“dog” 等词条。

词条生成

1. 标准化：生成的词条可能会经过标准化处理，如将所有字母转换为小写，去除停用词（如 “the”“a”“an” 等在搜索中通常不重要的词）。例如，处理后 “The” 会变成 “the”，并且 “the” 可能会因是停用词而被去除。
2. 词干提取或词形还原：对于一些语言，可能会进行词干提取（如将 “running” 转换为 “run”）或词形还原（如将 “goes” 还原为 “go”），以确保同一词的不同形式能被关联起来。

倒排索引表结构

1. 词条字典：倒排索引的核心部分是一个词条字典（Term Dictionary），它包含所有唯一的词条。这个字典通常采用高效的数据结构（如FST - Finite State Transducer）存储，以支持快速的查找。每个词条在字典中有一个对应的指针，指向包含该词条的文档列表。
2. 文档列表（Postings List）：对于每个词条，都有一个与之关联的文档列表，也叫Postings List。列表中记录了包含该词条的所有文档的信息，一般包括文档ID、词条在文档中的位置（可选，用于短语搜索等）、词条出现的频率等。例如，对于词条 “fox”，其Postings List可能包含文档ID为1、3、5的文档，以及 “fox” 在这些文档中的出现频率和位置等数据。这样当进行搜索时，通过词条字典快速定位到相关词条，再从其Postings List获取包含该词条的文档，从而实现高效的搜索。