「多字段搜索」是一个非常复杂的话题，设想你有一堆日志记录，有很多字段。然后产品经理希望可以通过各种组合字段进行搜索，比如根据时间段、用户 ID、行为类型、目标 ID 等，得出满足条件的日志记录。

如果是单字段搜索，那很好办，把日志记到关系数据库中，在必要的字段上加索引就可以了。但是一旦涉及到复合条件查询，关系数据库会捉襟见肘。也许你会想到复合字段索引，这确实也是一种很好的解决方案，但是解决的能力也相对比较有限。在遇到复合字段搜索时，我们通常会借助于专业的搜索引擎，比如互联网领域广为使用的 Elasticsearch，本系列文章将会带读者一同潜入 ElasticSearch 的搜索技术，了解一下搜索领域的常用底层解决方案。

搜索引擎的最基础的技术就是倒排索引，它是关键词到文档列表的映射。给倒排索引提供一个原子的查询词汇，倒排索引可以得到与它相关的文档ID 列表。这个文档 ID 在本例中就是一条日志记录的主键 ID，通过这个主键 ID 就可以得到整条日志，这是因为搜索引擎除了倒排索引之外还会存储所有的日志记录，也就是日志 ID 到日志内容 Document 的映射。

class InvertedIndex {  Map
    
     
      > key2docs;}class Documents
      
        {  Map
       
         docs;}
       
      
     
    

在一个日志表上会有多个倒排索引，每个被搜索的字段都会生成一个倒排索引。这样当我们使用复合字段搜索时，通过每个倒排索引都会得到一个 文档ID 列表，然后对这多个文档ID 列表进行交集运算，就可以得到同时满足多个搜索条件的文档 ID 列表。这个交集运算算法也是搜索引擎的另一个重要的秘密之一，它对搜索性能的影响至关重要。

class Table
    
      {  Documents
     
       docs;  Map
      
        field2Indexes;}
      
     
    

我们的日志表内容和倒排索引不可能全部放在内存里，所以我们必须决定什么样的数据需要放在内存里，什么样的数据需要放在磁盘上。也许是简单的 LRU 算法，也许是背后有一个类似于 LevelDB 的存储引擎存储了所有的文档 ID 到文档内容，LevelDB 自己会决定哪些文档在内存里哪些文档在磁盘上，以及如何以最小化的 IO 代价拿到磁盘上的文档。如何降低内存又不会显著增加 IO 成本，这又是搜索引擎的又一个重难点之一。类似于 LevelDB 这样的存储引擎能帮我们搞定文档库大字典 docs 的存储，但是倒排索引跟文档库似乎又不太一样，单个 key 对应的文档 ID 列表可以非常长，如果将这个文档 ID 列表看成一个特殊的整体文档，那么这个整体文档会无比巨大，让他在内存里会消耗内存，让它在磁盘上频繁的序列化反序列化 IO 又会导致极高的 IO 成本。这也是一个无比头疼的问题，但是 Elasticsearch 有办法搞定它。

磁盘的成本固然低廉，但是如果使用普通的磁盘估计搜索引擎的效率也会大打折扣，因为搜索引擎不可避免会涉及到磁盘 IO，单次搜索往往会涉及到多次磁盘 IO。并发搜索进一步让磁盘的磁头繁忙的不可开销。所以对于 Elasticsearch，官方推荐的磁盘依然是 SSD，有了 SSD 磁盘，搜索性能就可以飞起来。如果没有 SSD，至少搜索引擎也是可用的，但是在高并发场景下可能会慢的让你咬牙切齿。

如果使用了昂贵的 SSD，那我们就必须考虑高效的磁盘存储。我们会使用一些特殊的压缩算法，以解决磁盘空间，同时呢又不能让解压缩算法拖慢搜索效率，因为解压缩的过程会涉及到 密集的 CPU 运算。这也是搜索技术的另一个重要当不必要的考虑点之一，尽可能地节约硬件成本。

既然搜索引擎是一个分布式系统，自然我们也不能只考虑单机的存储和计算，我们还需要面对的是它的分片、它的高可用这些复杂的话题。这里会涉及到分片算法、选举算法、查询分割、查询聚合等一系列高阶难题。我们还要搞定一系列网络故障，硬件故障，数据安全性等问题。

搜索引擎还要支持模糊查询，这就涉及到查询范围的扩大化、查询结果的相似度计算以及排序算法。就我们这些提及的讨论点来说，实现一个可用的易用的安全的搜索引擎有多难，而 Elasticsearch 搞定了这些，但是这世界上的搜索引擎非常之多，能够让 Elasticsearch 登顶了纳斯达克的原因不仅仅是这些技术上的因素，还有生态、服务、市场等我们作为程序员难以控制的范畴。这也超出了我的个人能力，在后面的系列文章中，我只会对 Elasticsearch 内部的技术点进行讨论，非技术因素恕我能力有限，互联网上也应该有非常多的文章在讨论 Elasticsearch 成功的秘诀，大家可以自行搜索。这一系列文章在形式上会自由散漫好一些，不会写的像掘金小册那样写的非常精细结构性非常强，有时候可能会为了图快完成任务而没有写的特别丰富多彩，出现一些细微的错误也在所难免，还请大家勇于指正。

下面是字节跳动的内推入口，找出自己心意的职位后，请勇于投递你的个人简历，内部系统的数据安全性做得非常到位，我是看不到你们的简历内容的，所以不必太担心个人隐私问题。北京、上海、深圳、杭州、成都、广州等城市的职位都有，Python、Java、Golang、算法、数据、分布式计算和存储的岗位也都有，个人发挥自己的搜商，进去自行寻找吧。

老钱不需要你们的赞赏，投递自己简历就是对我最大的支持