你好，我是陈东。欢迎来到检索专栏的第一次加餐时间。
很多同学在留言区提问，说基础篇讲了这么多检索的基础数据结构和算法，那它们在工业界的实际系统中是怎么应用的呢？真正的检索系统和算法又是什么样的呢？
为了帮助你把这些基础的知识，更好地和实际应用结合。我特别准备了两篇加餐，来和你一起聊一聊，这些看似简单的基础技术是怎样在工业界的实际系统中发挥重要作用的。
在许多大型系统中，倒排索引是最常用的检索技术，搜索引擎、广告引擎、推荐引擎等都是基于倒排索引技术实现的。而在倒排索引的检索过程中，两个posting list求交集是一个最重要、最耗时的操作。
所以，今天我们就先来看一看，倒排索引在求交集的过程中，是如何借助跳表、哈希表和位图，这些基础数据结构进行加速的。
在第5讲中我们讲过，倒排索引中的posting list一般是用链表来实现的。当两个posting list A和B需要合并求交集时，如果我们用归并法来合并的话，时间代价是O(m+n)。其中，m为posting list A的长度，n为posting list B的长度。
那对于这个归并过程，工业界是如何优化的呢？接下来，我们就通过一个例子来看一下。
假设posting list A中的元素为<1,2,3,4,5,6,7,8……，1000>，这1000个元素是按照从1到1000的顺序递增的。而posting list B中的元素，只有<1,500,1000>3个。那按照我们之前讲过的归并方法，它们的合并过程就是，在找到相同元素1以后，还需要再遍历498次链表，才能找到第二个相同元素500。
很显然，为了找到一个元素，遍历这么多次是很不划算的。那对于链表遍历，我们可以怎么优化呢？实际上，在许多工业界的实践中，比如搜索引擎，还有Lucene和Elasticsearch等应用中，都是使用跳表来实现posting list的。
在上面这个例子中，我们可以将链表改为跳表。这样，在posting list A中，我们从第2个元素遍历到第500个元素，只需要log(498)次的量级，会比链表快得多。
这个时候你可能就会问了，我们只能用B中的每一个元素去A中二分查找吗？那在解答这个问题之前，我们先来看下图这个例子。
你会发现，在寻找500这个公共元素的过程中，我们是拿着链表B中的500作为key，在链表A中进行跳表二分查找的。但是，在查找1000这个公共元素的过程中，我们是拿着链表A中的元素1000，在链表B中进行跳表二分查找的。
我们把这种方法定义为相互二分查找。那啥叫相互二分查找呢？
你可以这么理解：如果A中的当前元素小于B中的当前元素，我们就以B中的当前元素为key，在A中快速往前跳；如果B中的当前元素小于A中的当前元素，我们就以A中的当前元素为key，在B中快速往前跳。这样一来，整体的检索效率就提升了。
在实际的系统中，如果posting list可以都存储在内存中，并且变化不太频繁的话，那我们还可以利用可变长数组来代替链表。
可变长数组的数组的长度可以随着数据的增加而增加。一种简单的可变长数组实现方案就是当数组被写满时，我们直接重新申请一个2倍于原数组的新数组，将原数组数据直接导入新数组中。这样，我们就可以应对数据动态增长的场景。
那对于两个posting list求交集，我们同样可以先使用可变长数组，再利用相互二分查找进行归并。而且，由于数组的数据在内存的物理空间中是紧凑的，因此CPU还可以利用内存的局部性原理来提高检索效率。
说到高效查询，哈希表O(1)级别的查找能力令人印象深刻。那我们有没有能利用哈希表来加速的方法呢？别说，还真有。
哈希表加速的思路其实很简单，就是当两个集合要求交集时，如果一个集合特别大，另一个集合相对比较小，那我们就可以用哈希表来存储大集合。这样，我们就可以拿着小集合中的每一个元素去哈希表中对比：如果查找为存在，那查找的元素就是公共元素；否则，就放弃。
我们还是以前面说的posting list A和B为例，来进一步解释一下这个过程。由于Posting list A有1000个元素，而B中只有3个元素，因此，我们可以将posting list A中的元素提前存入哈希表。这样，我们利用B中的3个元素来查询的时候，每次查询代价都是O(1)。如果B有m个元素，那查询代价就是O(m)。
但是，使用哈希表法加速倒排索引有一个前提，就是我们要在查询发生之前，就把posting list转为哈希表。这就需要我们提前分析好，哪些posting list经常会被拿来求交集，针对这一批posting list，我们将它们提前存入哈希表。这样，我们就能实现检索加速了。
这里还有一点需要你注意，原始的posting list我们也要保留。这是为什么呢？
我们假设有这样一种情况：当我们要给两个posting list求交集时，发现这两个posting list都已经转为哈希表了。这个时候，由于哈希表没有遍历能力，反而会导致我们无法合并这两个posting list。因此，在哈希表法的最终改造中，一个key后面会有两个指针，一个指向posting list，另一个指向哈希表（如果哈希表存在）。
除此之外，哈希表法还需要在有很多短posting list存在的前提下，才能更好地发挥作用。这是因为哈希表法的查询代价是O(m)，如果m的值很大，那它的性能就不一定会比跳表法更优了。
我们知道，位图其实也可以看作是一种特殊的哈希，所以除了哈希表，我们还可以使用位图法来改造链表。如果我们使用位图法，就需要将所有的posting list全部改造为位图，这样才能使用位图的位运算来进行检索加速。那具体应该怎么做呢？我们一起来看一下。
首先，我们需要为每个key生成同样长度的位图，表示所有的对象空间。然后，如果一个元素出现在该posting list中，我们就将位图中该元素对应的位置置为1。这样就完成了posting list的位图改造。
接下来，我们来看一下位图法的查询过程。
如果要查找posting list A和B的公共元素，我们可以将A、B两个位图中对应的位置直接做and 位运算（复习一下and位运算：0 and 0 = 0； 0 and 1 = 0； 1 and 1 = 1）。由于位图的长度是固定的，因此两个位图的合并运算时间代价也是固定的。并且由于CPU执行位运算的效率非常快，因此，在位图总长度不是特别长的情况下，位图法的检索效率还是非常高的。
和哈希表法一样，位图法也有自己的局限性。我总结了以下3点，你可以感受一下。
在很多成熟的工业界系统中，为了解决位图的空间消耗问题，我们经常会使用一种压缩位图的技术Roaring Bitmap来代替位图。在数据库、全文检索Lucene、数据分析Druid等系统中，你都能看到Roaring Bitmap的身影。
下面我们来学习一下Roaring Bitmap的设计思想。
首先，Roaring Bitmap将一个32位的整数分为两部分，一部分是高16位，另一部分是低16位。对于高16位，Roaring Bitmap将它存储到一个有序数组中，这个有序数组中的每一个值都是一个“桶”；而对于低16位，Roaring Bitmap则将它存储在一个2^16的位图中，将相应位置置为1。这样，每个桶都会对应一个2^16的位图。
接下来，如果我们要确认一个元素是否在Roaring Bitmap中存在，通过两次查找就能确认了。第一步是以高16位在有序数组中二分查找，看对应的桶是否存在。如果存在，第二步就是将桶中的位图取出，拿着低16位在位图中查找，判断相应位置是否为1。第一步查找由于是数组二分查找，因此时间代价是O（log n）；第二步是位图查找，因此时间代价是O(1)。
所以你看，这种将有序数组和位图用倒排索引结合起来的设计思路，是能够保证高效检索的。那它到底是怎么节省存储空间的呢？
我们来看一个极端的例子。
如果一个posting list中，所有元素的高16位都是相同的，那在有序数组部分，我们只需要一个2个字节的桶（注：每个桶都是一个short型的整数，因此只有2个字节。如果数组提前分配好了2^16个桶，那就需要128K字节的空间，因此使用可变长数组更节省空间）。在低16位部分，因为位图长度是固定的，都是2^16个bit，那所占空间就是8K个字节。
同样都是32位的整数，这样的空间消耗相比于我们在位图法中计算的512M字节来说，大大地节省了空间！
你会发现，相比于位图法，这种设计方案就是通过，将不存在的桶的位图空间全部省去这样的方式，来节省存储空间的。而代价就是将高16位的查找，从位图的O(1)的查找转为有序数组的log(n)查找。
那每个桶对应的位图空间，我们是否还能优化呢？
前面我们说过，当位图中的元素太稀疏时，其实我们还不如使用链表。这个时候，链表的计算更快速，存储空间也更节省。Roaring Bitmap就基于这个思路，对低16位的位图部分进行了优化：如果一个桶中存储的数据少于4096个，我们就不使用位图，而是直接使用short型的有序数组存储数据。同时，我们使用可变长数组机制，让数组的初始化长度是4，随着元素的增加再逐步调整数组长度，上限是4096。这样一来，存储空间就会低于8K，也就小于使用位图所占用的存储空间了。
总结来说，一个桶对应的存储容器有两种，分别是数组容器和位图容器（其实还有一种压缩的runContainer，它是对连续元素通过只记录初始元素和后续个数。由于它不是基础类型，需要手动调用runOptimize()函数才会启用，这里就不展开说了）。那在实际应用的过程中，数组容器和位图容器是如何转换的呢？这里有三种情况。
第一种，在一个桶中刚插入数据时，因为数据量少，所以我们就默认使用数组容器；
第二种，随着数据插入，桶中的数据不断增多，当数组容器中的元素个数大于4096个时，就从数组容器转为位图容器；
第三种，随着数据的删除，如果位图容器中的元素个数小于4096个，就退化回数组容器。
这个过程是不是很熟悉？没错，这很像第3节中的Hashmap的处理方法。
好了，前面我们说了这么多Roaring Bitmap的压缩位图空间的设计思路。下面，我们回到两个集合A和B快速求交集的例子中，一起来看一看Roaring Bitmap是怎么做的。假设，这里有Roaring Bitmap表示的两个集合A和B，那我们求它们交集的过程可以分为2步。
第1步，比较高16位的所有桶，也就是对这两个有序数组求交集，所有相同的桶会被留下来。
第2步，对相同的桶里面的元素求交集。这个时候会出现3种情况，分别是位图和位图求交集、数组和数组求交集、位图和数组求交集。
其中，位图和位图求交集，我们可以直接使用位运算；数组和数组求交集，我们可以使用相互二分查找（类似跳表法）；位图和数组求交集，我们可以通过遍历数组，在位图中查找数组中的每个元素是否存在（类似哈希表法）。这些方法我们前面都讲过了，那知道了方法，具体怎么操作就是很容易的事情了，你可以再自己尝试一下。
好了，今天的内容讲完了。我们来总结一下，你要掌握的重点内容。
在工业界，我们会利用跳表法、哈希表法和位图法，对倒排索引进行检索加速。
其中，跳表法是将实现倒排索引中的posting list的链表改为了跳表，并且使用相互二分查找来提升检索效率；哈希表法就是在有很多短posting list存在的前提下，将大的posting list转为哈希表，减少查询的时间代价；位图法是在位图总长度不是特别长的情况下，将所有的posting list都转为位图，它们进行合并运算的时间代价由位图的长度决定。
并且我们还介绍了位图的升级版本，Roaring Bitmap。很有趣的是，你会发现Roaring Bitmap求交集过程的设计实现，本身就是跳表法、哈希表法和位图法的一个综合应用案例。
最后呢，我还想再多说两句。实际上，我写这篇文章就是想告诉你，基础的数据结构和算法组合在一起，就能提供更强大的检索能力，而且这也是大量的工程系统中广泛使用的设计方案。因此，深入理解每一种基础数据结构和算法的特点和适用场景，并且能将它们灵活应用，这能帮助你更好地学习和理解复杂的数据结构和算法，以及更好地学会如何设计复杂的高性能检索系统。
最后，我们还是来看一道讨论题。
在Roaring Bitmap的求交集过程中，有位图和位图求交集、数组和数组求交集、位图和数组求交集这3种场景。那它们求交集以后的结果，我们是应该用位图来存储，还是用数组来存储呢？
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