什么是倒排表的 FOR 和 RBM 压缩算法？工作原理分别是什么？

回答重点

倒排表是搜索引擎中一种常见的数据结构，用于快速查找包含特定词的文档。FOR (Frame of Reference) 和 RBM (Roaring Bitmap) 是两种压缩倒排表的算法。

1）FOR (Frame of Reference)：

• 定义：是一种基于固定基准值的压缩算法。
• 工作原理：将一个数据块内的所有值减去一个基准值（通常是块内最小值），然后对减法结果进行编码。这种方法能够减少存储空间，因为基准值的选择可以使得结果值较小，从而使编码更加紧凑。

2）RBM (Roaring Bitmap)：

• 定义：是一种压缩位图（Bitmap）的变种，适用于稀疏和密集数据集的高效存储。
• 工作原理：RBM将位图分块存储，每个块使用不同的压缩方法（如数组存储、运行长度编码等），根据数据的密集程度选择最合适的压缩方式。这种方法可以在处理大数据集时提供高效的压缩和快速的操作（如AND、OR）。

扩展知识

1）为什么使用倒排表的压缩算法？

• 在搜索引擎中，倒排表可能会占用大量的存储空间。传统的未压缩倒排表在大规模数据集上很难管理和操作。使用压缩算法不仅可以显著减小存储空间，还能提高查询性能，因为压缩数据更容易放入内存缓存，从而减少I/O操作。

2）FOR压缩的优势和局限：

• 优势：实现简单，压缩率相对较高，尤其适合值分布较集中（例如得分或排名）的数据块。
• 局限：若数据分布较离散，减去基准值后仍然存在较大值，导致压缩效果不理想。

3）RBM压缩的优势和局限：

• 优势：适用于处理各种数据分布情况，特别是混合了稀疏和密集的数据。提供了高效的位运算操作，能显著降低集合操作的时间复杂度。
• 局限：结构较复杂，实现上较为繁琐；在数据非常稀疏的情况下，虽然压缩效果依然良好，但存储开销相对其他简单方法（如数组存储）稍大。

4）Elasticsearch中的倒排表压缩：

• Elasticsearch实现了多种倒排表的压缩方法，为了在保持查询性能的同时，尽可能减少存储开销。用户可以根据具体使用场景选择合适的压缩策略。优良的压缩机制在提升查询性能、降低存储成本、加快数据传输等方面都具有重要意义。