架构：

• 基于 lucence 引擎
• 通过关键词进行信息检索，搜索场景

基础：

倒排索引：

• 什么是倒排索引：
  • 一个用于搜索的数据结构
• 倒排索引的核心概念：

  • 词项 term：

    • 将文本进行分词（LLM里面叫token化）后得到词项，词项就是一堆

  • 词项字典 Term Dictionary：

    • 将词项进行排序后得到词项字典，词项数量庞大时，可以通过二分法快速查询（此处可类比mysql的Page Dictionary作用也相似）
    • 词项字典存在磁盘中，数据大
    • 实际访问时先通过内存中的Term index，找到前缀匹配的词项位置，然后通过少量查找，定位到词项

  • Posting List：

    • 作用：记录每个词项对应的文本ID的集合和其他信息
    • Posting List包含：文本ID的集合、词项在每个文本内的offset、词频

  • Term Index：

    • 作用：通过内存加速搜索
    • 结构：基于词项前缀生成的一个精简的树结构（可对比参考跳表、b+树）
    • 特点：词项索引存放在内存中，数据小，可以方便的快速查询
    • 查询：先通过词项索引，找到词项在词项字典的大概位置，然后到词项字典中再查找
    • 具体实现 FST 有限状态机：（可对比Tire树）
      • FST的特点：（本质是有向图结构）
        • 压缩性：FST通过共享公共前缀和后缀，大大减少了存储空间
        • 高效查找：FST允许在子线性时间内查找词项，非常适合用于大规模的文本搜索
        • 自动补全：FST还支持前缀查找和自动补全功能，这对于搜索引擎的实现非常有用

  • Stored Fields：行式存储

    • 作用：存放文件的原始信息
    • 查询：可以通过文本ID，从Stored Fields，获取出整个文本内容（此处可类比MyISAM引擎）

  • Doc Values：列式存储

    • 作用：用于排序和聚合
    • 说明：对某个字段排序文档，比如按时间、价格排序场景时，提升查询速度（此处可对比Mysql的二级索引）
    • 原理：将散落在各个文档的某个字段集中存放在一起，

  • segment：

    • 说明：segment是具备完整搜索功能的最小单元
    • 组成：inverted index、Term index、stored fields、doc values共同构成一个segment
    • segment读写规则：
      • 写入：
        • 将多个文档生成一个segment，生成后，segment不能再被修改
        • 如果有新文档，则新生成一个 segment
      • 读取：
        • 并发同时读多个segment，并进行聚合操作
    • segment合并：
      • 避免segment过多影响性能、避免文件句柄耗尽
      • 不定期将多个小segment合并
      • segment合并过程：待补充
      • segment合并中的查询：待补充

  • lucene：

    • 单机文本检索库，由多个segment构成