为什么Lucene使用数组而不是哈希表作为倒排索引？

Question

我正在观看Adrien Grand的talk on Lucene's index architecture，他提出的一点是，Lucene使用排序数组来表示其倒排索引的字典部分。使用排序数组而不是散列表（“经典”倒排索引数据结构）背后的原因是什么？

哈希表提供了O（1）插入和访问，对我来说似乎对快速处理查询和合并索引段有很大帮助。另一方面，排序的数组只能提供O（logN）访问和（gasp）O（N）插入，尽管合并2个排序的数组与合并2个哈希表的复杂性相同。

我能想到的散列表的唯一缺点是更大的内存占用（这可能确实是一个问题）和更少的缓存友好性（尽管像查询排序数组这样的操作需要二进制搜索，这就像缓存不友好一样）。

那是怎么回事？ Lucene开发人员必须有一个很好的理由使用数组。这与可扩展性有关吗？磁盘读取速度？还有其他什么呢？

Answer 1

好吧，我会在这里推测（应该是评论 - 但它会太长）。

1. HashMap通常是快速查找结构，搜索时间O(1) - 意味着它是常量。但这是平均情况;因为（至少在Java中）HashMap使用TreeNodes - 该桶内的搜索为O(logn)。即使我们认为他们的搜索复杂度为O(1)，但这并不意味着它的时间相同。它只是意味着每个独立的数据结构都是不变的。

2. 记忆确实 - 我会举一个例子here。简而言之，存储15_000_000条目需要稍微超过1GB的RAM;排序的数组可能更紧凑，特别是因为它们可以保存基元而不是对象。

3. 将条目放入HashMap（通常）需要所有重新散列的密钥，这可能会对性能造成重大影响，因为它们都必须移动到不同的位置潜在地

4. 这里可能还有一点 - 在范围内搜索，可能需要一些TreeMap，这里的数组更适合。我正在考虑对索引进行分区（可能是他们在内部进行）。

5. 我和你有同样的想法 - 数组通常是连续的内存，可能更容易被CPU预取。

6. 最后一点：把我放到他们的鞋子里，我先从HashMap开始......我相信他们的决定有令人信服的理由。我想知道他们是否有实际的测试来证明这个选择。