40.倒排索引核心原理

主要知识点

倒排索引核心原理：normalization

假设有两个文档，内容如下

doc1：I really liked my small dogs, and I think my mom also liked them.

doc2：He never liked any dogs, so I hope that my mom will not expect me to liked him.

1、初步分词，只是确定该词是否在文档中存在，不做其他处理

word                doc1                        doc2

I                *                        *

really        *                        *

my                *                        *

small        *        

dogs                *

and                *

mom                *                        *

also                *

them                *        

He                                        *

any                                        *

so                                        *

hope                                        *

that                                        *

will                                        *

not                                        *

me                                        *

to                                        *

him                                        *

接下下搜索"mother like little dog"，发现没有结果，doc1,doc2 都没有被搜索出来，原因如下："mother like little dog"，分词后的词为 mother、like、little、dog。doc1和doc2均不含有这四个词，所以搜索不出来结果，

二、normalization

按常规来说，对于上述搜索es是应该出来结果的，因为mother和mom是同义词，like和liked只是时态不同，little和small是同义词，dog和dogs是单复数形式不同。可以发现如果仅仅这样建立是否存在的索引，而不做其他处理的话是没有多大用处的，所以在es内部，在建立倒排索引的会进行normalization， es对content的处理tokenization和normalization称为analysis过程。ES有很多种内置的analyzer来处理这些。normalization处理过程会在建立倒排索引的时候执行进一步的操作，对拆分出的各个单词进行相应的处理（包括但不限于时态的转换，单复数的转换，同义词的转换，大小写的转换等）以提升后面搜索的时候能够搜索到相关联的文档的概率。经过normalization处理后就可以搜索出正确的结果。