ES倒排索引与分词详解

倒排索引

• 正排索引：文档id到单词的关联关系
• 倒排索引：单词到文档id的关联关系

示例：
对以下三个文档去除停用词后构造倒排索引

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倒排索引-查询过程

查询包含“搜索引擎”的文档

1. 通过倒排索引获得“搜索引擎”对应的文档id列表，有1，3
2. 通过正排索引查询1和3的完整内容
3. 返回最终结果

倒排索引-组成

• 单词词典（Term Dictionary）
• 倒排列表（Posting List）

单词词典（Term Dictionary）

单词词典的实现一般用B+树，B+树构造的可视化过程网址: B+ Tree Visualization

关于B树和B+树

1. 维基百科-B树
2. 维基百科-B+树
3. B树和B+树的插入、删除图文详解

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倒排列表（Posting List）

• 倒排列表记录了单词对应的文档集合，有倒排索引项（Posting）组成
• 倒排索引项主要包含如下信息：
  1. 文档id用于获取原始信息
  2. 单词频率（TF，Term Frequency），记录该单词在该文档中出现的次数，用于后续相关性算分
  3. 位置（Posting），记录单词在文档中的分词位置（多个），用于做词语搜索（Phrase Query）
  4. 偏移（Offset），记录单词在文档的开始和结束位置，用于高亮显示

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B+树内部结点存索引，叶子结点存数据，这里的 单词词典就是B+树索引，倒排列表就是数据，整合在一起后如下所示

note:
B+树索引中文和英文怎么比较大小呢？unicode比较还是拼音呢？

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ES存储的是一个JSON格式的文档，其中包含多个字段，每个字段会有自己的倒排索引

分词

分词是将文本转换成一系列单词（Term or Token）的过程，也可以叫文本分析，在ES里面称为Analysis

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分词器

分词器是ES中专门处理分词的组件，英文为Analyzer，它的组成如下：

• Character Filters：针对原始文本进行处理，比如去除html标签
• Tokenizer：将原始文本按照一定规则切分为单词
• Token Filters：针对Tokenizer处理的单词进行再加工，比如转小写、删除或增新等处理

分词器调用顺序

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Analyze API

ES提供了一个可以测试分词的API接口，方便验证分词效果，endpoint是_analyze

• 可以直接指定analyzer进行测试

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• 可以直接指定索引中的字段进行测试

POST test_index/doc
{
  "username": "whirly",
  "age":22
}

POST test_index/_analyze
{
  "field": "username",
  "text": ["hello world"]
}

• 可以自定义分词器进行测试

POST _analyze
{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": ["lowercase"],
  "text": ["Hello World"]
}

预定义的分词器

ES自带的分词器有如下：

• Standard Analyzer
  • 默认分词器
  • 按词切分，支持多语言
  • 小写处理
• Simple Analyzer
  • 按照非字母切分
  • 小写处理
• Whitespace Analyzer
  • 空白字符作为分隔符
• Stop Analyzer
  • 相比Simple Analyzer多了去除请用词处理
  • 停用词指语气助词等修饰性词语，如the, an, 的， 这等
• Keyword Analyzer
  • 不分词，直接将输入作为一个单词输出
• Pattern Analyzer
  • 通过正则表达式自定义分隔符
  • 默认是W+，即非字词的符号作为分隔符
• Language Analyzer
  • 提供了30+种常见语言的分词器

示例：停用词分词器

POST _analyze
{
  "analyzer": "stop",
  "text": ["The 2 QUICK Brown Foxes jumped over the lazy dog's bone."]
}

结果

{
  "tokens": [
    {
      "token": "quick",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 11,
      "type": "word",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "brown",
      "start_offset": 12,
      "end_offset": 17,
      "type": "word",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "foxes",
      "start_offset": 18,
      "end_offset": 23,
      "type": "word",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "jumped",
      "start_offset": 24,
      "end_offset": 30,
      "type": "word",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "over",
      "start_offset": 31,
      "end_offset": 35,
      "type": "word",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "lazy",
      "start_offset": 40,
      "end_offset": 44,
      "type": "word",
      "position": 7
    },
    {
      "token": "dog",
      "start_offset": 45,
      "end_offset": 48,
      "type": "word",
      "position": 8
    },
    {
      "token": "s",
      "start_offset": 49,
      "end_offset": 50,
      "type": "word",
      "position": 9
    },
    {
      "token": "bone",
      "start_offset": 51,
      "end_offset": 55,
      "type": "word",
      "position": 10
    }
  ]
}

中文分词

• 难点
  • 中文分词指的是将一个汉字序列切分为一个一个的单独的词。在英文中，单词之间以空格作为自然分界词，汉语中词没有一个形式上的分界符
  • 上下文不同，分词结果迥异，比如交叉歧义问题
• 常见分词系统
  • IK：实现中英文单词的切分，可自定义词库，支持热更新分词词典
  • jieba：支持分词和词性标注，支持繁体分词，自定义词典，并行分词等
  • Hanlp：由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用
  • THUAC：中文分词和词性标注

安装ik中文分词插件

# 在Elasticsearch安装目录下执行命令，然后重启es
bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.3.0/elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip

# 如果由于网络慢，安装失败，可以先下载好zip压缩包，将下面命令改为实际的路径，执行，然后重启es
bin/elasticsearch-plugin install file:///path/to/elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip

• ik测试 - ik_smart

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": ["公安部：各地校车将享最高路权"]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token": "公安部",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 3,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "各地",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 6,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "校车",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 8,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "将",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 9,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "享",
      "start_offset": 9,
      "end_offset": 10,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "最高",
      "start_offset": 10,
      "end_offset": 12,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "路",
      "start_offset": 12,
      "end_offset": 13,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 6
    },
    {
      "token": "权",
      "start_offset": 13,
      "end_offset": 14,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 7
    }
  ]
}

• ik测试 - ik_max_word

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": ["公安部：各地校车将享最高路权"]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token": "公安部",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 3,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "公安",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 2,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "部",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 3,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "各地",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 6,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "校车",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 8,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "将",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 9,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "享",
      "start_offset": 9,
      "end_offset": 10,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 6
    },
    {
      "token": "最高",
      "start_offset": 10,
      "end_offset": 12,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 7
    },
    {
      "token": "路",
      "start_offset": 12,
      "end_offset": 13,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 8
    },
    {
      "token": "权",
      "start_offset": 13,
      "end_offset": 14,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 9
    }
  ]
}

• ik两种分词模式ik_max_word 和 ik_smart 什么区别?

  • ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合；

  • ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”。

自定义分词

当自带的分词无法满足需求时，可以自定义分词，通过定义Character Filters、Tokenizer和Token Filters实现

Character Filters

• 在Tokenizer之前对原始文本进行处理，比如增加、删除或替换字符等
• 自带的如下:
  • HTML Strip Character Filter：去除HTML标签和转换HTML实体
  • Mapping Character Filter：进行字符替换操作
  • Pattern Replace Character Filter：进行正则匹配替换
• 会影响后续tokenizer解析的position和offset信息

Character Filters测试

POST _analyze
{
  "tokenizer": "keyword",
  "char_filter": ["html_strip"],
  "text": ["<p>I&apos;m so <b>happy</b>!</p>"]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token": """

I'm so happy!

""",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 32,
      "type": "word",
      "position": 0
    }
  ]
}

Tokenizers

• 将原始文本按照一定规则切分为单词（term or token）
• 自带的如下：
  • standard 按照单词进行分割
  • letter 按照非字符类进行分割
  • whitespace 按照空格进行分割
  • UAX URL Email 按照standard进行分割，但不会分割邮箱和URL
  • Ngram 和 Edge NGram 连词分割
  • Path Hierarchy 按照文件路径进行分割

Tokenizers 测试

POST _analyze
{
  "tokenizer": "path_hierarchy",
  "text": ["/path/to/file"]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token": "/path",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 5,
      "type": "word",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "/path/to",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 8,
      "type": "word",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "/path/to/file",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 13,
      "type": "word",
      "position": 0
    }
  ]
}

Token Filters

• 对于tokenizer输出的单词（term）进行增加、删除、修改等操作
• 自带的如下：
  • lowercase 将所有term转为小写
  • stop 删除停用词
  • Ngram 和 Edge NGram 连词分割
  • Synonym 添加近义词的term

Token Filters测试

POST _analyze
{
  "text": [
    "a Hello World!"
  ],
  "tokenizer": "standard",
  "filter": [
    "stop",
    "lowercase",
    {
      "type": "ngram",
      "min_gram": 4,
      "max_gram": 4
    }
  ]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token": "hell",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 7,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "ello",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 7,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "worl",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 13,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "orld",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 13,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 2
    }
  ]
}

自定义分词

自定义分词需要在索引配置中设定 char_filter、tokenizer、filter、analyzer等

自定义分词示例:

• 分词器名称：my_custom
• 过滤器将token转为大写

PUT test_index_1
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_custom_analyzer": {
          "type":      "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "char_filter": [
            "html_strip"
          ],
          "filter": [
            "uppercase",
            "asciifolding"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

自定义分词器测试

POST test_index_1/_analyze
{
  "analyzer": "my_custom_analyzer",
  "text": ["<p>I&apos;m so <b>happy</b>!</p>"]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token": "I'M",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 11,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "SO",
      "start_offset": 12,
      "end_offset": 14,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "HAPPY",
      "start_offset": 18,
      "end_offset": 27,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 2
    }
  ]
}

分词使用说明

分词会在如下两个时机使用：

• 创建或更新文档时(Index Time)，会对相应的文档进行分词处理
• 查询时（Search Time），会对查询语句进行分词
  • 查询时通过analyzer指定分词器
  • 通过index mapping设置search_analyzer实现
  • 一般不需要特别指定查询时分词器，直接使用索引分词器即可，否则会出现无法匹配的情况

分词使用建议

• 明确字段是否需要分词，不需要分词的字段就将type设置为keyword，可以节省空间和提高写性能
• 善用_analyze API，查看文档的分词结果

分析与分析器

分析 包含下面的过程：

• 首先，将一块文本分成适合于倒排索引的独立的 词条 ，
• 之后，将这些词条统一化为标准格式以提高它们的“可搜索性”，或者 recall

分析器执行上面的工作。 分析器 实际上是将三个功能封装到了一个包里：

字符过滤器

首先，字符串按顺序通过每个 字符过滤器 。他们的任务是在分词前整理字符串。一个字符过滤器可以用来去掉HTML，或者将 & 转化成 `and`。

分词器

其次，字符串被 分词器 分为单个的词条。一个简单的分词器遇到空格和标点的时候，可能会将文本拆分成词条。

Token 过滤器

最后，词条按顺序通过每个 token 过滤器 。这个过程可能会改变词条（例如，小写化 Quick ），删除词条（例如， 像 a`， `and`， `the 等无用词），或者增加词条（例如，像 jump 和 leap 这种同义词）。

Elasticsearch提供了开箱即用的字符过滤器、分词器和token 过滤器。 这些可以组合起来形成自定义的分析器以用于不同的目的。我们会在 自定义分析器 章节详细讨论。

内置分析器

但是， Elasticsearch还附带了可以直接使用的预包装的分析器。 接下来我们会列出最重要的分析器。为了证明它们的差异，我们看看每个分析器会从下面的字符串得到哪些词条：

"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"

标准分析器

标准分析器是Elasticsearch默认使用的分析器。它是分析各种语言文本最常用的选择。它根据 Unicode 联盟 定义的 单词边界 划分文本。删除绝大部分标点。最后，将词条小写。它会产生

set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5

简单分析器

简单分析器在任何不是字母的地方分隔文本，将词条小写。它会产生

set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans

空格分析器

空格分析器在空格的地方划分文本。它会产生

Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)

语言分析器

特定语言分析器可用于 很多语言。它们可以考虑指定语言的特点。例如， 英语 分析器附带了一组英语无用词（常用单词，例如 and 或者 the ，它们对相关性没有多少影响），它们会被删除。 由于理解英语语法的规则，这个分词器可以提取英语单词的 词干 。

英语 分词器会产生下面的词条：

set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5

注意看 transparent`、 `calling 和 set_trans 已经变为词根格式。

什么时候使用分析器

当我们 索引 一个文档，它的全文域被分析成词条以用来创建倒排索引。 但是，当我们在全文域 搜索 的时候，我们需要将查询字符串通过 相同的分析过程 ，以保证我们搜索的词条格式与索引中的词条格式一致。

全文查询，理解每个域是如何定义的，因此它们可以做 正确的事：

• 当你查询一个 全文 域时， 会对查询字符串应用相同的分析器，以产生正确的搜索词条列表。
• 当你查询一个 精确值 域时，不会分析查询字符串， 而是搜索你指定的精确值。

现在你可以理解在 开始章节 的查询为什么返回那样的结果：

• date 域包含一个精确值：单独的词条 `2014-09-15`。
• _all 域是一个全文域，所以分词进程将日期转化为三个词条： `2014`， `09`， 和 `15`。

当我们在 _all 域查询 2014`，它匹配所有的12条推文，因为它们都含有 `2014 ：

GET /_search?q=2014              # 12 results

当我们在 _all 域查询 2014-09-15`，它首先分析查询字符串，产生匹配 `2014`， `09`， 或 `15 中 任意 词条的查询。这也会匹配所有12条推文，因为它们都含有 2014 ：

GET /_search?q=2014-09-15        # 12 results !

当我们在 date 域查询 `2014-09-15`，它寻找 精确 日期，只找到一个推文：

GET /_search?q=date:2014-09-15   # 1  result

当我们在 date 域查询 `2014`，它找不到任何文档，因为没有文档含有这个精确日志：

GET /_search?q=date:2014         # 0  results !

测试分析器

有些时候很难理解分词的过程和实际被存储到索引中的词条，特别是你刚接触 Elasticsearch。为了理解发生了什么，你可以使用 analyze API 来看文本是如何被分析的。在消息体里，指定分析器和要分析的文本：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Text to analyze"
}

结果中每个元素代表一个单独的词条：

{
   "tokens": [
      {
         "token":        "text",
         "start_offset": 0,
         "end_offset":   4,
         "type":         "<ALPHANUM>",
         "position":     1
      },
      {
         "token":        "to",
         "start_offset": 5,
         "end_offset":   7,
         "type":         "<ALPHANUM>",
         "position":     2
      },
      {
         "token":        "analyze",
         "start_offset": 8,
         "end_offset":   15,
         "type":         "<ALPHANUM>",
         "position":     3
      }
   ]
}

token 是实际存储到索引中的词条。 position 指明词条在原始文本中出现的位置。 start_offset 和 end_offset 指明字符在原始字符串中的位置。

每个分析器的 type 值都不一样，可以忽略它们。它们在Elasticsearch中的唯一作用在于keep_types token 过滤器。

analyze API 是一个有用的工具，它有助于我们理解Elasticsearch索引内部发生了什么，随着深入，我们会进一步讨论它。

指定分析器

当Elasticsearch在你的文档中检测到一个新的字符串域 ，它会自动设置其为一个全文 字符串 域，使用 标准 分析器对它进行分析。

你不希望总是这样。可能你想使用一个不同的分析器，适用于你的数据使用的语言。有时候你想要一个字符串域就是一个字符串域--不使用分析，直接索引你传入的精确值，例如用户ID或者一个内部的状态域或标签。

要做到这一点，我们必须手动指定这些域的映射。

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