一、索引构建影响因素
索引构建是指一篇文档转换成倒排索引的整个过程；
(1)需要考虑的因素有内存大小、CPU时钟频率等；比如如果内存特别大，则能够把全部的文档都放入内存，并很快就能构建成倒排索引；
(2)我们需要把尽可能多的内容放在内存；
(3)需要考虑寻道时间，因此必须要把连续读取的数据放在连续的块中；
将文档集变成term-->docID后，词项-文档ID对的数目是token的数目；
二、BSBI
我们这里考虑的是大文档集（不能把全部的文档都放入内存）。
顾名思义，BSBI(Block Sorted-Based Indexing)是基于块排序的；操作流程如下：
(1)把整个文档集分成大小相同的部分（每个部分正好是一个块大小）并放入内存；
(2)把每个部分解析成词项ID->文档ID对；(我们为了能够使得索引构建的效率更高，我们用词项ID代替词项本身，当然同时需要维护一个词项->词项ID的映射表，并把他放入内存)；
(3)把这个块的词项ID->文档ID对按照词项排序，并对相同词项ID对应的文档ID构建临时posting；
(4)将此结果写回磁盘，并进行下一个block的解析；
(5)当全部的文档集都解析完毕后，对每个block的倒排索引进行合并，并最后成为一个完整的倒排索引；
而BSBI的核心算法是(2),(3)，因此其核心算法的复杂度为O(TlogT)，在这个复杂度中并没有考虑(5)步的外部归并排序；因此只针对解析文档+生成临时posting；
三、SPIMI
BSBI缺点：需要维护词项->词项ID的映射表，如果文档集很大，则这个映射表也会很大；
SPIMI(Simple Pass in memory indexing)，操作流程如下：
(1)把整个文档集都分割成词项->文档ID对；
(2)把这个一系列的词项->文档ID对作为一个流，如果还有内存，则逐个进入内存；
(3)内存中预先已经构建了一个dictionary（hash实现），因此只需要利用词项寻找到文档ID应该放入的位置，并放入文档ID即可；
(4)当内存满时，将dictionary按照词项进行排序，并将排序后的dictionary和posting写回磁盘；
(5)将全部的文档集解析完后在磁盘中应该有多个已排序的dictionary-posting；将这些合并即可；
SPIMI的核心算法为(2)(3)，因此算法复杂度为O(T);
四、Map-reduce
上面所讲的都只是针对一般大的文档集，但是如果是对于海量的文档集，则在一台机器处理明显是不行的；因此我们想到了分而治之的思想；
主要思想：将文档集分布在计算机集群上进行处理，采用Master-Slave模式，Master电脑控制处理过程，比如一台计算机在处理文档集时突然坏了，则Master会将此电脑处理的文档集任务交给另一台机器处理；
Map阶段：将文档集划分成n个数据片，并通过分析器进行处理，变成排好序的词项->文档ID对,这就是一般的BSBI或SPIMI算法；
Reduce阶段：比如将每台机器的dictionary划分成a-i和j-z两个部分，然后将a-j部分统一交给一个倒排器完成，因此这里只需要两个倒排器即可；
注意：
(1)分析器和倒排器是一台计算机，并且一台机器既可以作为倒排器也可以作为分析器；
Map阶段细化：
(1)文档集存在一台独立的机器中，将文档集分成数据片，并分别传送到作为分析器的机器中（这里需要考虑IO时间）；
(2)进行BSBI或者SPIMI分成词项ID-->文档ID（涉及比较次数消耗时间）；
Reduce阶段细化：
(1)将分区文件通过IO传送到倒排器中（这里需要考虑IO时间）；
(2)将每个倒排器中的词项ID-->文档ID排序 O（nlogn） n为词条数目；
(3)将倒排记录表写到独立的机器中； （注意：这里需要考虑dictionary的大小和posting的大小，dictionary的大小是词项大小，posting大小是词条大小,并且注意IO时间）；
五、动态索引构建
在以上讨论中，都是以文档不变化为前提，但实际上文档会更新、插入、删除等；因此我们需要引入动态索引；
主要思想：主索引继续维护，构造一个辅助索引（表示添加的文档），维护一个无效位向量（表示删除的文档），当辅助索引足够大时，就和主索引合并；
在检索时，我们必须要将主索引和辅助索引的检索结果合并，并在无效位向量中进行过滤即可；
改进方法：
引入log(T/n)个索引I0，I1，....Ii......;每个索引大小分别为(2^i)*n;
这些索引构建过程：
在内存中始终维护一个辅助索引；
(1)一开始当辅助索引满时，就构建I0并将I0存入磁盘，清空辅助索引；
(2)辅助索引第二次满时，和I0合并，并成为I1（I0被去除）；
(3)辅助索引第三次满时，构建I0；
(4)辅助索引第四次满时，将I0、I1和辅助索引合并，成为I2（I0和I1被清除）；
以此类推，可以看到有一个规律：构建索引的过程是以二进制数增加的方式构建的；即：
I3 I2 I1 I0
0 0 0 0
0 0 0 1
0 0 1 0
0 0 1 1
0 1 0 0
0 1 0 1
0 1 1 0
0 1 1 1
在检索时，我们要合并从I0到In索引的结果，并过滤无效位向量，因此比较麻烦；
六、访问授权
一般倒排索引的posting都是按照文档ID进行排序，这样有助于压缩，而且插入数据时只需要在最后；但是对于ranked retrieval来说，需要按照权重进行排序，但是如果要添加数据，则需要扫描一遍确定插入位置；
一般地，访问授权是指一个用户对于文档是否有权访问，通过ACL（Access Control List）进行处理，而访问控制表也可以用一个倒排索引结构进行组建；
dictionary表示每个用户，而posting表示用户所能访问的文档ID；简单的来说就是一个用户-文档ID矩阵；