【ElasticSearch 进阶】倒排索引 + FOR + RBM压缩算法

1. 倒排索引

如果有100w的数据，进行分词后，每个id按数字类型进行存储，假设每个行数据都包含相同的词，则每个词的 Posting List 需要占用约4M的空间：

极大的浪费了空间。则需要对Posting List 进行压缩，压缩算法有：FOR + RBM

2. FOR压缩算法

FOR算法的核心思想是用减法来削减数值大小，从而达到降低空间存储。
假设V(n)表示数组中第n个字段的值，那么经过FOR算法压缩的数值V(n)=V(n)-V(n-1)。也就是说存储的是后一位减去前一位的差值。存储是也不再按照int来计算了，而是看这个数组的最大值需要占用多少bit来计算，如例所示：

例一：

1. 比如Posting List是1-100W的有序数组，原本需要4Byte * 100W ＝3200W bit
2. 压缩后的Delta List全是1的数组，100W bit，直接压缩了32倍

例二

1. 比如数组是73,300,302,332,342,372，原本需要4 * 6 byte = 24byte = 192bit
2. 压缩后：73,227,2,30,11,29，其中227最大，需要 8bit 的容器来存放，共计需要 8 * 6 ＝ 48 bit，还需要记录容器的记录，需要1Byte，则 48 + 8 = 56bit
3. 继续观察这个数组，发现最大值227和最小值2，相差较大，因为2只需要1bit来存放，比较浪费，所以还可以对数据进行分组：[73, 227] [2, 30, 11, 29 ]
4. 分组后占用空间就变成了 [73, 227] 还是需要 8bit 的空间，但 [2, 30, 11, 29 ]最大值是30 ＜ 2^5，只需要 5bit 的空间，因此总空间 8bit * 2 + 5bit * 4 + 2 * 8bit ＝52 bit

可以看到大小又变小了，但是思考一个问题：是不是还可以进行压缩？是越小越好吗？
是可以再压缩，但是我们还要考虑解码的问题，数据压缩后是要使用的，因此需要解码，压缩得越深，解码越耗时，并且存放容器记录也需要占用空间，因此不是越小越好，那么在哪里取一个平衡，这就是通过计算机动态计算。

3. RBM压缩算法

FOR算法的核心是用减法来缩减数值大小，但数值太过离散时，减法能够达到的效果是不明显的，比如100W,200W,300W,相减后是100W,100W,100W，依然很大，这时的压缩效果很不理想，所以引入了RBM算法。

RBM的核心就是通过除法来缩减数值大小，但是并不是直接的相除。
比如数组为 [1000, 62101, 131385, 191173, 196658]
其中196658的二进制表示为0000 0000 0000 0011 0000 0000 0011 0010
然后将其高16位和低16位分别转换为10进制：
0000 0000 0000 0011 -> 3
0000 0000 0011 0010 -> 50
那么196658就转换成了(3,50)的表示形式，其效果就相当于除以2^16（因为int类型的最大值就是 2 ^32 = 2^16 * 2^16）,商3余50
再因为商和余数都不超过16位，那么我们最大用16bit来存储足够了。也就是short类型，因此商和余数都可以用一个short来盛装。

将每一个商所对应的余数short[]称之为一个容器Container，使用上述所说的short盛装也称为ArrayContainer。

以上的二维数组，每一个Container中的数据当量足够多时我们认为他是有序连续的，就可以选用bitmap来进行存储，按照规定一个Container的最大值是65534，也就需要65535bit=8k的容器来存储，当然bitmap有个很明显的缺点，那就是无论Container中有多少个数，都要占用8k的大小，所以当数量不超过65535bit /16bit = 4096个时，使用short (16bit)来存储更划算，当每个Container的数量超过4096个时使用bitmap更加划算，那么使用bitmap的Container称为BitmapContainer

还有一个Container叫RunContainer,专门用来解决连续数组存储的，比如[1,2,3,100W]，那么可以表示为[1,100W]，只存储一个最小值和最大值，如果数组是如下形式
[1,2,3,4,5,100,101,102,999,1000,1001]
就会被拆分为三段：[1,5],[100,102],[999,1001]