哈希游戏- 哈希游戏平台- 哈希游戏官方网站

　　针对超大规模数据，如搜索引擎需处理万亿级网页，倒排索引远超内存容量。为此，工业界采用分治与多路归并思想：先将文档集拆分为小块，在内存中为每块构建倒排索引并写入磁盘临时文件；随后通过多路归并合并临时文件，生成全局有序的最终倒排文件。该过程类似MapReduce框架，支持分布式加速。检索时，优先将词典加载至内存，用哈希表或B+树快速定位关键词，再从磁盘读取对应posting list。对过长的posting list，则采用分层索引（如跳表）或缓存机制（如LRU），仅加载必要数据块，减少IO开销，提升效率。

　　这种 将大任务分解为多个小任务，最终根据 key 来归并 的思路，其实和分布式计算 Map Reduce 的思路是十分相似的。因此，这种将大规模文档拆分成多个小规模文档集合，再生成倒排文件的方案，可以非常方便地迁移到 Map Reduce 的框架上，在多台机器上同时运行，大幅度提升倒排文件的生成效率。那如果你想了解更多的内容，你可以看看 Google 在 2004 年发表的经典的 map reduce 论文，论文里面就说了使用 map reduce 来构建倒排索引是当时最成功的一个应用。

　　其实，这个问题在本质上和词典无法加载到内存中是一样的。而且，posting list 中的数据也是有序的。因此，我们完全可以对长度过大的 posting list 也进行类似 B+ 树的索引，只读取有用的数据块到内存中，从而降低磁盘访问次数。包括在 Lucene 中，也是使用类似的思想，用分层跳表来实现 posting list，从而能将 posting list 分层加载到内存中。而对于长度不大的 posting list，我们仍然可以直接加载到内存中。

　　首先，词典的查询，是以字符串为 key 的(因为应用入口并不知道每个字符串对应的 ID 是什么，它只能以字符串为 key 来查询，看看这个 key 是否存在)。那如果是将字符串按照字典序在 数组 中排序好，并且是紧凑存储的(存stringlength)，那么就可以使用遍历的方式查找。但是遍历的效率不高，因此我们需要加上一个索引数组来进行二分查找。索引数组很简单，就一个元素，存每个词项在字符串数组中的偏移量。比如 [0，5，18] 这样。二分查找时，从数组中间开始，读出偏移量，然后从 str 数组中取出这个词项，和查询的词对比，看看是否相等。如果不等，那么就继续二分查找，往左或往右，取出下一个字符串比较。