12 | 非精准 Top K 检索：如何给检索结果的排序过程装上加速器？
本文介绍了非精准 Top K 检索的优化思路及三种实现方法：基于静态质量得分排序截断、胜者表利用词频打分、分层索引两阶段检索。核心思想是将复杂计算前置到离线阶段，在线时快速截断，降低打分开销。该方法广泛应用于搜索与推荐系统，通过召回+排序两阶段架构，在保证结果质量的前提下显著提升检索效率。
10 | 索引拆分：大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索？
在大规模检索系统中，分布式技术通过拆分倒排索引提升性能。基于文档的水平拆分将数据随机分片，各服务器并行处理，缩短单次查询时间，且易于扩展与维护；而基于关键词的垂直拆分虽减少请求复制，但易引发负载不均与运维复杂。工业界更倾向文档拆分，因其具备良好均衡性、可扩展性，支持高效检索与平滑扩容，是主流实践方案。（238字）
14 | 空间检索（下）：「查找最近的加油站」和「查找附近的人」有何不同？
本文探讨了在动态查询范围内高效检索“最近的k个目标”的方案。针对GeoHash编码的局限性，提出利用四叉树和前缀树等树形结构，实现空间的层次化划分与快速范围扩展。通过非满四叉树优化存储，避免稀疏数据下的空间浪费，并以前缀树支持GeoHash字符串的高效索引。最终实现了查询范围动态调整时的高性能检索，适用于加油站、医院等“最近”需求场景。
05 | 倒排索引：如何从海量数据中查询同时带有「极」和「客」的唐诗？
本文通过唐诗检索的类比，深入浅出地讲解了正排索引与倒排索引的原理与应用。正排索引以文档ID为键，适合精确查找；而倒排索引以关键词为键，指向包含该词的文档列表，极大提升了关键词搜索效率。文章详细介绍了倒排索引的构建过程：文档编号、关键词解析、哈希表插入，并解释了如何通过归并有序链表实现多关键词联合查询（如交集、并集）。此外，还探讨了作者维度的扩展索引、敏感词检测的实现难点及大规模索引的存储优化方案，如压缩、磁盘索引和分布式分片。倒排索引虽原理简单，却是搜索引擎、数据库全文检索等系统的核心技术基础。
08 | 索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引？
针对超大规模数据场景，如搜索引擎需处理万亿级网页，倒排索引远超内存容量。本文介绍通过分治思想将文档集拆分为小块，在内存中构建局部倒排索引，再写入磁盘生成有序临时文件，最后利用多路归并技术合并为全局倒排索引。该过程可迁移至MapReduce框架实现分布式加速。检索时，优先将词典加载至内存（如哈希表或FST），结合B+树或跳表等结构高效访问磁盘中的posting list，辅以缓存优化IO。核心理念是“数据尽量入内存”与“分而治之”，兼顾效率与扩展性。
测一测丨检索算法基础，你掌握了多少？
本文解析了多种数据结构的查询效率与适用场景，涵盖无序与有序数据的查找代价、二叉搜索树与跳表的平衡性、哈希表冲突处理、位图与布隆过滤器特性，以及倒排索引的设计原理，系统比较了各结构在时间、空间与功能上的优劣。
特别加餐丨倒排检索加速（二）：如何对联合查询进行加速？
本文深入讲解工业界倒排索引中联合查询的四大加速方法：调整次序法利用集合大小排序与数学分配律优化计算顺序；快速多路归并法结合跳表提升多列表归并效率；预先组合法对高频查询提前计算结果；缓存法则通过LRU机制缓存热点查询，减少重复计算。四种方法从数学、算法到工程实践，全面提升检索性能。
