《Elasticsearch篇十一》字典树

Elasticsearch 是一个分布式搜索和分析引擎，广泛应用于各种场景，如全文检索、日志分析和大数据处理。在 Elasticsearch 的底层实现中，字典树（Trie）发挥了关键作用，帮助提高搜索性能和相关性。本文将深入解析 Elasticsearch 中的字典树，以帮助您更好地理解这个重要数据结构。

字典树简介

字典树，也称为前缀树或 Trie 树，是一种用于存储和检索字符串的高效数据结构。字典树的每个节点表示一个字符，路径表示一个字符串。字典树的主要优点是能够在字符串集合中快速查找具有相同前缀的字符串。

Elasticsearch 中的字典树

在 Elasticsearch 中，字典树主要应用于全文检索和搜索建议（search-as-you-type）。借助字典树，Elasticsearch 能够高效地索引和查询包含数百万甚至数十亿文档的大型数据集。以下是 Elasticsearch 中字典树的两个主要应用：

全文检索：Elasticsearch 使用倒排索引（Inverted Index）实现全文检索，它将文档中的每个词与包含该词的文档列表关联起来。在构建倒排索引时，Elasticsearch 使用字典树来存储词项，从而加快查询速度。通过在字典树中搜索查询词的前缀，Elasticsearch 可以迅速找到与查询词相关的文档。
搜索建议：Elasticsearch 的搜索建议功能允许用户在输入查询时实时获取相关建议。这种功能通常用于实现搜索框的自动补全（autocomplete）。Elasticsearch 的搜索建议功能基于字典树，可以快速地为输入的前缀提供匹配的建议。

使用 Elasticsearch 字典树的实践

现在让我们看一下如何在实际应用中使用 Elasticsearch 的字典树功能。在这里，我们将重点关注搜索建议功能的实现。

为了实现基于 Elasticsearch 的搜索建议功能，您需要首先配置一个使用 edge n-gram 分词器（edge_ngram tokenizer）的自定义分析器。Edge n-gram 分词器会将输入的文本分解成具有指定长度范围的前缀。以下是一个简单的配置示例：

{
  "settings": {
    "analyzer": {
      "autocomplete": {
        "tokenizer": "autocomplete",
        "filter": [
          "lowercase"
        ]
      }
    },
    "tokenizer": {
      "autocomplete": {
        "type": "edge_ngram",
        "min_gram": 1,
        "max_gram": 10,
        "token_chars": [
          "letter"
        ]
      }
    },
    "mappings": {
      "properties": {
        "title": {
          "type": "text",
          "analyzer": "autocomplete",
          "search_analyzer": "standard"
        }
      }
    }
  }
}


在此示例中，我们创建了一个名为 "autocomplete" 的自定义分析器，它使用 "autocomplete" 分词器将输入文本分解成具有指定长度范围的前缀。我们还为 "title" 字段指定了该自定义分析器，以便在搜索时使用自动补全功能。

接下来，您可以使用以下查询示例实现搜索建议功能：

```json
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "elas",
        "analyzer": "standard"
      }
    }
  }
}

在此示例中，我们执行一个针对 “title” 字段的匹配查询，并使用输入 “elas”。由于我们之前为 “title” 字段配置了自定义分析器，Elasticsearch 会使用字典树结构查找具有相同前缀的词项，从而快速返回相关建议。

结论

Elasticsearch 中的字典树是一种强大的数据结构，对于提高搜索性能和相关性至关重要。通过深入理解字典树的原理和应用，您可以充分利用 Elasticsearch 的功能，实现高效、准确的搜索和分析。无论是在全文检索还是搜索建议方面，字典树都能为您的应用带来显著的性能提升。

上次更新时间 21 3 月, 2023 at 08:15 下午

字典树简介

Elasticsearch 中的字典树

使用 Elasticsearch 字典树的实践

结论

江明涛