时序数据库的秘密

索引是 per field 的，一个字段有一个自己的倒排索引。18,20 这些叫做 term，而 [1,3] 就是 posting list。Posting list 就是一个 int 的数组，存储了所有符合某个 term 的文档 id。那么什么是 term dictionary 和 term index?

假设我们有很多个 term，比如：

Carla,Sara,Elin,Ada,Patty,Kate,Selena

如果按照这样的顺序排列，找出某个特定的 term 一定很慢，因为 term 没有排序，需要全部过滤一遍才能找出特定的 term。排序之后就变成了：

Ada,Carla,Elin,Kate,Patty,Sara,Selena

这样我们可以用二分查找的方式，比全遍历更快地找出目标的 term。这个就是 term dictionary。有了 term dictionary 之后，可以用 logN 次磁盘查找得到目标。但是磁盘的随机读操作仍然是非常昂贵的(一次 random access 大概需要 10ms 的时间)。所以尽量少的读磁盘，有必要把一些数据缓存到内存里。但是整个 term dictionary 本身又太大了，无法完整地放到内存里。于是就有了 term index。term index 有点像一本字典的大的章节表。比如：

A 开头的 term ……………. Xxx 页

C 开头的 term ……………. Xxx 页

E 开头的 term ……………. Xxx 页

如果所有的 term 都是英文字符的话，可能这个 term index 就真的是 26 个英文字符表构成的了。但是实际的情况是，term 未必都是英文字符，term 可以是任意的 byte 数组。而且 26 个英文字符也未必是每一个字符都有均等的 term，比如 x 字符开头的 term 可能一个都没有，而 s 开头的 term 又特别多。实际的 term index 是一棵 trie 树

（编辑：广安站长网）

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