超大规模检索中的索引设计

摘要：所有的倒排索引都是基于正排数据构建的。数据规模的难题节中描述的拆表的方式，本质上是将多个数值型拆成了多个插入记录，然后再建立倒排索引。

1.1 业务背景

精准广告场景中，人群定向的常用方法是：根据各种不同的规则，将每一个用户（User）打上丰富的标签。与此同时，广告主（Member）在根据规则圈选投放人群时，系统也会将广告（Ad）打上各种的标签。当一个Ad和一个User被打上同一个标签（Tag）时，就表示该Ad圈定了这个User，即该Ad会参与对该User的展现竞价。
本次优化的难点出现在一个特定业务场景下，我们需要明确的知道一个Ad圈选了哪些User，而我们唯一知道的就是这个Ad被打上的一组Tag（Tag List）。此时，我们需要一个存储 + 索引的技术产品，让我们能够快速地通过Tag查询到每个Tag下挂载的所有User（User List）的id。此外，由于广告业务对实时性要求很高，系统还要保证User的实时行为能够快速在投放系统中生效，当一个User的某个行为导致该User身上被追加 或 删除某些Tag时，所有受到影响Tag下挂载的User List都会发生变化。

业务中的数据规模：

User总数大约4亿

Tag总数约100w个

平均每个Tag下会挂载100w个User

平均每秒钟会对2000个tag进行查询

平均每秒钟会有5w个User会触发Tag更新，每次更新平均会更新10个Tag

可见，不管是存储规模、每秒检索结果的数据量 还是 每秒需要进行更新的数据量都非常庞大。这里需要特别说明的是，User的id信息是一个uint64数字，后面的优化会利用这个特性。

1.2 技术选型引入的问题

我们需要一个强大的检索引擎来支持数据的检索 + 更新，这个检索引擎需要支持“tag->多个数值型userid”的数据存储结构：

查询时，通过多个tag查询得到tag下挂载的所有userid

更新时，通过变更的tag 以及 需要add 或 delete 的userid就可以完成变更

但是，在梳理技术选型时，我们发现没有任何一个现有的技术选型可以支持这种数据结构。现有的检索引擎大都是基于“文档（doc）搜索”而开发的，往往将数据结构抽象为“doc id->doc”范式的正排查找 和 “关键词（keyword）-> doc id list”范式的倒排链查找。所有的倒排索引都是基于正排数据构建的。
举个例子，必须先有如下文档

才可能有如下倒排索引

可以看出，我们期望的是类似于倒排表的这种数据结构，但是为了产出这样一种数据结构，我们不得不建立一张我们根本不需要的正排数据表。

1.3 索引结构设计中的问题

结合业务背景，为了获得一个“tag->多个数值型userid”的链式结构，我们不得不建立一张以userid为docid，以该userid下所有tag为doc内容的正排结构。

然后通过建立倒排的方式得到我们需要的表结构

这样一来，我们就可以通过tag去检索User List了。
看上去，我们通过一些冗余存储解决了数据结构的问题，但是实际上我们只满足了查询时的要求，还没有考虑更新。这样的索引结构有一个严重的问题：倒排表是正排表的辅助表，因此必须通过更新正排表来触发倒排表的更新；而正排表中的tag信息作为“doc内容”，又必须是整体更新的。
举个例子，假如此时user id为1的User新增了一个“电子”的标签，我们必须通过将正排表中user id为1的一行整体更新为

以此来触发倒排表中“电子”一行变更为

这不满足我们在本小节开始时提到的“更新时，通过变更的tag 以及 需要add 或 delete 的userid就可以完成变更”。在这里，若我们想更新tag下的User List，我们必须提供该tag下的所有user id。由于tag下有百万量级的user id，这种更新方式带来的网络带宽开销、cpu开销是巨大的，以至于无法接受。

2.1 索引结构初步设计

本节将介绍一种巧妙的索引结构设计方式，可以在技术选型受限的情况下，通过牺牲部分存储来实现“tag->多个数值型userid”的链式结构。虽然这种设计方式没有真正的解决如此大规模数据下的检索问题，但对一些中小型场景仍有借鉴意义。
当我们遇到1.3节中提到的问题时，一种可行的思路是“拆分正排表doc粒度”。尝试将1.3节中的正排表拆分成如下结构

然后对tag建立倒排索引（忽略主键）

可以发现，建立得到倒排索引与1.3节中的一致，满足查询需求。
再来看更新，当我们需要给user id为1的User新增了一个“电子”标签，只需要在正排表中插入一行

倒排表中“电子”一行就会变为

这样一来，就同时解决了检索和更新的问题。

2.2 数据规模的难题

2.1节中描述的拆表的方式，本质上是将“tag->多个数值型userid”拆成了多个“user_tag插入记录”，然后再建立倒排索引。前面1.1节中提到：有100w个不同的tag，平均每个tag下有100w个userid，计算下来，user_tag插入记录的记录数量在1万亿左右。虽然每一个记录占用的存储空间非常小（64B左右），但是由于检索内核出于自身设计的一些考虑，往往会设置单机存储doc数量的上限阈值。如此庞大的记录数量超出了上限阈值，即使是采用集群式存储，由于单阈值的存在，也会导致大量的机器资源开销与浪费。
举个例子，假设单机最多存20亿个doc，采用水平分列的方式，需要500列才能存下1万亿条记录，若考虑到主备容灾，则需要至少1000台机器。而实际上，每台机器的磁盘都没有占满，仅使用了128GB（20亿 * 64B = 128GB）。
为了解决这个问题，先要梳理下究竟是什么原因导致了doc数量如此之大。抛开我们无法决定的业务背景，导致doc数量膨胀的主因是大量的tag下有大量的userid，拆分之后出现了惊人数量的tag_userid主键。但是，不同的下挂载的userid之间是有大量重复的，如果我们能消除这种重复现象，就能在很大程度上减轻膨胀。

一个很容易地想到的方法是分组。由于业务上要求我们用tag进行检索，因此我们只能将userid分组。分组之后，每个tag下挂载的是userGroupId，一个UserGroup下可以再次挂载很多userid。这样，doc主键就变成了tag_userGroupId，预期数量可以显著减少（注意“预期”这个词，将在2.4节中说明）。

但还有一个问题需要解决，那就是虽然Tag0和Tag1下面都挂了userGroup1，但是Tag0下挂载的是user1、user9，Tag1下挂载的是user5、user7。所以，不同tag下挂载同一个userGroup时，group中包含的user是不一样的。由于我们的主键是tag_userGroupId，这个问题可以很好的得到解决。
还是接2.1节中的例子，假设user1和user2属于group1，user3属于group2，那么如下建立正排表。

倒排表对应的是如下结构：

可以看出，检索出的userid结果和2.1节中是一样的。

截止到目前为止，检索上的功能已经打通。这种方法的本质上将一张复合表拆分成了多张简单表，中间通过一个虚拟外键进行关联。从工程上来看，这种方式的本质是用时间去换取空间：牺牲每次检索时进行关联的计算开销，去换取存储上的压力减轻。
接下来在看更新链路中的问题。在这个场景中，索引设计要考虑的最关键的问题就是更新时的doc粒度。如1.3节中提到的，由于更新是以doc为粒度更新的，若doc中的内容过大，则无法进行有效更新。拆表后，doc中的内容是“当前tag_userGroupId下包含的userid list”，其doc规模介于1.3节和2.1节中提出的两种方案之间，且具有一定的随机性。若tag_userGroupId下包含的userid较多，则更新时压力较大，效率较低。

2.3 数值型数据的存储优化

为了解决tag_userGroupId下包含的userid较多导致更新效率较低的问题，我们需要找到一种优化的存储方式，对多值userid进行存储压缩。这里介绍的一种方式是bitmap压缩。
当数据是数值型，且数值分布比较集中时，可以建立bitmap存储，每个bit表示一个userid是否存在（0或1），userid则作为寻址bit位置的索引。这种方法仍然是时间换空间，用bitmap反解的计算开销去换取存储空间。

这里影响压缩效率的关键点是映射计算后，bit是否集中分布，若分布过于离散，则会出现很多bit空洞。当出现很多bit空洞时，一般有两种办法：

优化映射计算的方法
在进行映射的时候，要保证映射后数据尽可能的集中

对空洞进行再次压缩
由于一般不一定能找到一种理想的映射计算方法，比较常见的是对bitmap空间进行再次压缩，压缩方法有很多种，这部分读者可以自行设计，这里简述两种压缩方法。
（1）自适应存储
当空洞较多时，bitmap存储的效果有可能劣于暴力存储，可以根据业务特点计算出两种方案的临界值，自适应判断使用哪种存储
（2）bitmap再压缩
当出现较多字节空洞的时候，可以采用<字节id，字节值>的方式存储非空洞字节

2.4 数据分组规则设计

2.2节中提到，将userid分组变为UserGroup的核心目的在于减少doc数量，这里需要设计分组的规则。一个比较极端的案例就是4亿user分组后，变成了4亿个UserGroup，每个UserGroup下一个User。为了达成尽可能减少doc数量的目的，在设计规则时，应关注userid的bit分布特性，将公共部分提取出来当作userGroupId，并将这些user划入该组下。
这本质上是一次“特征提取”的过程，将数值样本中的共性尽可能丰富的提取出来。

至此，超大规模检索中的索引设计告一段落，现在总结下问题分析过程中的一些关键点。
1、在进行索引设计时，不能只考虑检索上的功能与性能是否满足要求，还要考虑更新时的功能与性能，给出综合的解决方案
2、当遇到数据表过大的场景时，第一时间要反思是否自己对表的设计不合理，能否对表进行拆分
3、当需要基于规则对数值型数据进行分组时，并不是只有取整和取模两种简单的分组方式，要结合数据特征，给出效果较好的分组方式
4、当暴力存储占用存储空间较大时，可以考虑能否用bitmap的方式压缩存储；若bitmap空洞较多，可以考虑进行进一步的压缩

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