什么是 FST？在 Elasticsearch 中有哪些应用场景？

回答重点

FST是Finite State Transducer的缩写，翻译过来叫有限状态转换器。它是一种数据结构，用于高效地存储和操作有限状态自动机（Finite State Automaton, FSA），特别擅长处理像字符串的前缀压缩和自动补全等需要高效查询的情况。在Elasticsearch中，FST被广泛应用于倒排索引、自动补全、拼写纠正等方面。

扩展知识

1）倒排索引：
在Elasticsearch中，FST用于存储倒排索引中的词典部分。倒排索引的词典是用来记录所有存储在Elasticsearch中的唯一词项。因为FST可以高效地压缩和查询大规模的字符串集合，它在管理和查询这些词项时表现得非常出色。具体来说，FST允许快速查找一个词项是否存在，并可以高效地进行前缀搜索。

2）自动补全：
FST还用于实现Elasticsearch的自动补全功能。自动补全功能要求在输入前缀时能够快速找到所有符合前缀的可能词项。通过FST，Elasticsearch可以高效地执行前缀查询，提供高速的自动补全服务。

3）拼写纠正：
拼写纠正也离不开FST。这在处理用户可能输入的错误单词时尤为重要。Elasticsearch使用FST来建立词汇表，并基于此进行纠错和建议，比如建议正确的单词拼写或替代选项。

4）性能优化：
在Elasticsearch的优化过程中，FST通过前缀压缩的方式大大减少了词典的存储空间，从而提高了查询效率。特别是在处理包含大量词项的数据集时，FST的效率优势尤为明显。

5）索引存储：
FST不仅在查询阶段发挥作用，还在索引创建阶段有所贡献。在索引创建时，FST帮助压缩存储需要索引的词项数据，使索引存储更加高效，节省存储空间的同时也提升了检索速度。

总的来说，FST在Elasticsearch中的应用不仅优化了存储空间，还极大地提升了查询效率，使得Elasticsearch能够在处理大规模数据和高并发查询时表现得更加出色。