压缩倒排索引：理论与实践（2010）- 信息技术存储优化

在2010年出版的《信息检索：索引与搜索，现代信息技术》（Indexing and Searching, Modern Information Retrieval, Addison Wesley）一书中，第40页着重介绍了压缩倒排索引（Compressed Inverted Indexes）。倒排索引是一种在信息检索中常用的数据结构，它将文本中的关键词与其在文档中出现的位置或文件标识关联起来，通常用于快速定位相关文档。传统上，倒排索引中的位置列表或文件ID是按照升序排列的，这使得它们可以表示为连续数字之间的间隔序列，即频繁词的间隔较小，而不常见词的间隔较大。 为了节省存储空间并提高效率，可以将这两个方面结合起来——索引压缩和文本压缩。作者指出，在构建倒排索引的过程中，压缩可以作为一个附加步骤进行，不会对原有算法造成复杂性增加。对于倒排索引中的值，如文本位置或文件ID，由于频率差异，采用不同的编码方案能够有效压缩数据。例如： 1. **Unary编码**：这种方法适用于值为正整数的情况，每个数值x大于0被编码为(x-1)个1位，后面跟着一个0位。这种编码特别适合于那些小值的密集区域，如高频词的间隔。 2. **Elias-γ编码**：这是一种更高效的编码，它将一个大于0的数x分解为两部分：一部分是1加x的底2对齐的补码，用 unary 编码表示；另一部分是二进制表示x减去2的底2对齐数的比特数。这种方法结合了短代码表示小值和长代码表示大值的优势。 3. **其他编码方案**：除了上面提到的两种，还有其他编码技术，比如霍夫曼编码或算术编码，它们可以根据实际需求和数据特性选择最合适的编码方式。 压缩倒排索引的主要目标是通过这些编码方法减少存储空间，同时保持查询速度的高效。在现代信息技术中，尤其是在大规模数据处理和分布式系统中，有效的压缩策略对于存储和处理效率至关重要。理解并应用这些压缩技术，有助于优化搜索引擎、文档管理系统和其他依赖于大量文本数据的应用程序。