INVERTED

倒排索引（Inverted Index）是一种用于提高文本字段查询性能的索引技术，特别适合快速全文检索。其工作原理是将每个词汇映射到包含该词汇的文档列表（即倒排列表），从而在进行关键词搜索时，可以快速定位相关文档，大大减少检索时间。

在 Milvus 中，倒排索引基于 Tantivy 实现，Tantivy 是一个高效的全文搜索引擎库，这使得倒排索引能够支持多种查询类型，如全文搜索、精确文本匹配等。

概述

倒排索引的主要组成部分包括词项和倒排列表：

• 词项：词项是文档集合中每个独立的词汇，通常用于文本搜索。词项字典包含所有被分词后的词汇，并按字母顺序排列。

• 倒排列表：每个词项对应一个倒排列表，其中存储了包含该词项的所有文档的标识符。

例如，有两个文档：

• 文档 1："machine learning is amazing"

• 文档 2："deep learning is about AI"

为了创建倒排索引，Milvus 首先通过分词器（Tokenizer）将每个文档的内容字段按特定规则分割成单独的词汇（即词项或分词），然后创建一个包含所有唯一词项的排序列表，并列出每个词项出现在哪些文档中。结果如下所示：

通过倒排索引，可以快速找到包含特定词项（如 "deep learning"）的文档：

• 词项 "deep" 仅出现在文档 2 中。

• 词项 "learning" 出现在文档 1 和文档 2 中。

通过这种方式，倒排索引能够快速锁定包含特定词汇的文档，大大提高检索效率。

创建倒排索引

要创建倒排索引，可以使用 create_index() 方法，将 index_type 参数设置为 INVERTED 。

python

# 准备一个空的IndexParams对象，无需指定任何索引参数
index_params = client.create_index_params()
index_params.add_index(
    field_name="text",  # 要索引的标量字段名称
    index_type="INVERTED",    # 要创建的索引类型
    index_name="inverted_index"  # 要创建的索引名称
)

client.create_index(
    collection_name="my_collection",  # 指定 Collection 名称
    index_params=index_params
)

在以上示例中，我们在名为 my_collection 的 Collection 的 text 字段上创建了倒排索引。add_index() 方法用于指定字段名称、索引类型和索引名称。

创建倒排索引后，您可以在搜索查询中使用 filter 参数来基于索引字段执行标量过滤。这样可以利用倒排索引高效地缩小搜索结果范围。

删除索引

您也可以使用 drop_index() 从 Collection 中删除指定字段上的索引。

说明

如果您的集群与 Milvus v2.6.x 兼容，您可以删除标量字段上的索引，无须对 Collection 执行 Release 操作。

Python

python

client.drop_index(
    collection_name="my_collection",   # Name of the collection
    index_name="category_index" # Name of the index to drop
)

Java

java

import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
import io.milvus.v2.service.index.request.DropIndexReq;

MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(ConnectConfig.builder()
        .uri("YOUR_CLUSTER_ENDPOINT")
        .token("YOUR_CLUSTER_TOKEN")
        .build());

client.dropIndex(DropIndexReq.builder()
        .collectionName("my_collection")
        .indexName("category_index")
        .build());

Go

go

import (
    "log"

    "github.com/milvus-io/milvus/client/v3/milvusclient"
)

err = client.DropIndex(ctx, milvusclient.NewDropIndexOption("my_collection", "category_index"))
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

Rust

rust

use milvus::v2::prelude::*;

let client = ClientV2::new(&ConnectConfig::new().uri("YOUR_CLUSTER_ENDPOINT").token("YOUR_CLUSTER_TOKEN")).await?;

client
    .drop_index(
        DropIndexRequest::builder()
            .collection_name("my_collection")
            .index_name("category_index")
            .build()?,
    )
    .await?;

C++

c++

#include <iostream>
#include "milvus/MilvusClientV2.h"

auto client = milvus::MilvusClientV2::Create();

milvus::ConnectParam connect_param{"YOUR_CLUSTER_ENDPOINT", "YOUR_CLUSTER_TOKEN"};
auto status = client->Connect(connect_param);
if (!status.IsOk()) {
    std::cout << status.Message() << std::endl;
}

status = client->DropIndex(milvus::DropIndexRequest()
                           .WithCollectionName("my_collection")
                           .WithIndexName("category_index"));
if (!status.IsOk()) {
    std::cout << status.Message() << std::endl;
}

NodeJS

javascript

import { MilvusClient } from "@zilliz/milvus2-sdk-node";

const client = new MilvusClient({
    address: "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
    token: "YOUR_CLUSTER_TOKEN"
});

await client.dropIndex({
    collection_name: "my_collection",
    index_name: "category_index"
});

cURL

bash

export CLUSTER_ENDPOINT="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT"
export TOKEN="YOUR_CLUSTER_TOKEN"

curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/indexes/drop" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "collectionName": "my_collection",
    "indexName": "category_index"
}'

使用限制

• 目前，倒排索引（INVERTED）支持 INT8、INT16、INT32、INT64、FLOAT、DOUBLE、BOOL、VARCHAR 和 ARRAY 数据类型，但不支持 JSON 数据类型。