Elasticsearch：为具有许多 and/or 高频术语的 top-k 查询带来加速

作者：Adrien Grand

Disjunctive queries（term_1 OR term_2 OR ... OR term_n）非常常用，因此在提高查询评估效率方面它们受到了广泛关注。 Apache Lucene 对于评估 disjunctive queries 有两个主要优化：一方面用于详尽评估的 BS1，另一方面用于计算热门命中的 MAXSCORE 和 WAND。直到最近，这两种优化从未一起使用，但为了提高查询性能，特别是对于许多子句和/或高频子句，这种情况发生了变化。请参阅下图中摘自 Lucene 夜间基准测试的注释 FK。

什么是 BS1？

在 Apache Lucene 中，查询负责创建匹配文档 ID 的排序流。实现 disjunctive query 归结为采用 N 个输入查询，生成文档 ID 的排序流，并将它们组合成文档 ID 的合并排序流。解决此问题的教科书方法包括将输入流放入按当前文档 ID 排序的最小堆数据结构中。这种方法在 Lucene 中被称为 BooleanScorer2 (BS2)。

虽然 BS2 工作得很好，但每次需要移动到下一个匹配时都必须重新平衡堆，因此会产生一些开销。 BS1 试图通过将文档 ID 空间分割为包含 2,048 个文档的窗口来减少这种开销。在每个窗口中，BS1 都会迭代所有匹配的文档 ID，一次一个子句。对于每个文档 ID，它计算该文档 ID 在窗口中的索引，设置位集中的相应位，并将当前分数添加到 double[2048] 中的相应索引中。迭代窗口内的匹配，然后包括迭代位集的位并在 double[2048] 中的相应索引处查找分数。对于具有许多子句或高频子句的查询，此方法通常运行得更快。

Lucene 的创建者 Doug Cutting 在 1997 年发表的一篇名为 “总排名的空间优化” 的论文中描述了这两种方法。 BS2在本文中被称为 “并行合并” 并在4.1节中描述，而 BS1 被称为 “块合并（Block Merge）” 并在 4.2 节中描述。这些可以说是比 BS1 和 BS2 更具描述性的名称。请注意，论文中对 “块合并” 的描述与今天 Lucene 中的描述有很大不同，但底层思想是相同的。

什么是 MAXSCORE 和 WAND？

如果你只关心分数前 k 的匹配，你是否可以评估更少的命中？答案是肯定的。这就是 MAXSCORE 和 WAND 算法的目的。虽然这些算法有所不同，但它们基于相同的想法 - 如果你可以获得每个子句可以产生的分数的良好上限，那么你可以使用此信息来跳过没有机会进入顶部的命中 - k 次点击。有关此主题的更多信息，请参阅其他博客。

与详尽的评估相比，这些算法通常可以快几倍地返回 top-k 结果。然而，也有一些情况不能很好地发挥作用。一些例子包括：

对许多个术语的 Disjunctive queries
对具有次优分数上限的查询进行 Disjunctive queries（例如 (a AND b) OR (c AND d) 等连词的 disjunction）使用 MAXSCORE/WAND 不会看到与术语查询析取一样多的加速效果。
古怪的权重，通常由学习稀疏检索模型使用，例如 Elastic Learned Sparse Encoder

当这些优化无法真正帮助跳过命中时，我们面临的挑战是我们仍在为其开销付费。这是因为两种实现都需要在每次匹配时重新排序某些数据结构 - BS2 的情况就是因为最小堆的原因。例如，我们有一些由 Elastic Learned Sparse Encoder 生成的查询，与 BS1 相比，使用 WAND 运行速度最多慢 5 倍。这是由于缺少 BS1 优化、WAND 未能成功地实际跳过命中以及 WAND 由于数据结构重新排序而带来的额外每场比赛开销。

MAXSCORE 符合 BS1

直到最近，BS1 和 MAXSCORE/WAND 从未一起使用。当不需要分数或需要详尽的评估时，将使用 BS1。同时，当仅请求按降序排列的前 k 个命中时，将使用 MAXSCORE 或 WAND。

在研究上述有关 MAXSCORE 和 WAND 开销的挑战时，我们注意到 MAXSCORE 算法尤其可以轻松地从帮助 BS1 比 BS2 更快的相同优化中受益。我们实现了这个想法，并通过 Lucene 的 BS1 的详尽评估和通过 MAXSCORE 和 WAND 的现有 top-k 优化对其进行了评估：