StarRocks作为新一代实时分析数据库，在倒排索引技术方面展现出显著优势。系统原生支持全文检索功能，通过优化的倒排索引结构实现高效的文本数据 查询。在向量检索场景下，StarRocks能够无缝整合传统倒排索引与向量相似性搜索，为RAG应用提供统一的数据底座。 倒排索引（Inverted Index）是一种将每个词项映射到包含该词项的文档列表的索引结构，与传统正向索引恰好相反。正向索引通过文档ID查找其内容，而倒 排索引则通过关键词快速定位包含该词的所有文档。这种设计思路源于实际应用中需要根据属性值查找记录的需求，特别适用于全文检索、搜索引擎和大规 模数据分析场景。 倒排索引的构建过程包括文本预处理、词典生成和倒排记录表创建三个核心步骤。以三个文档为例：Doc1包含"quick brown fox"，Doc2包含"lazy dog"， Doc3包含"quick brown dog"。经过分词处理后，系统会为每个词项建立对应的文档列表，如"quick"对应[Doc1, Doc3]，"dog"对应[Doc2, Doc3]，从而实现快 速检索。 倒排索引技术广泛应用于多个数据处理领域，展现出强大的实用价值。在全文 ...

以下文章来源于DataFunSummit ，作者海博 DataFunSummit . DataFun社区旗下账号，专注于分享大数据、人工智能领域行业峰会信息和嘉宾演讲内容，定期提供资 料合集下载。 INTRODUCTION 海博 理想汽车 分 享 嘉 宾 大数据工程师 专注于大数据计算领域，曾参与过多个数据平台的建设。目前负责理想汽车 OLAP 引擎 StarRocks 和时序引擎 MatrixDB 的应用和周边生态的建设 。 01 海量数据分析的挑战 首先来介绍一下理想汽车海量数据分析场景。 1. 背景：海量数据分析驱动汽车数字化、智能化 与互联网数据分析不同，汽车制造业的数据分析场景主要围绕车辆数据进行分析，除了企业经营数据，大部分 数据是从车端采集而来。车辆数据主要包括三类： 车机埋点数据：来自于车辆上类似 pad 的车机，其中会有一些行为埋点数据，采集分析后用于驱动智能 座舱的迭代。 这些来自车端的数据每天都会达到万亿级别，通过采集、分析这些海量数据，再应用回车辆，从而打造更智能 的车，以数据去驱动汽车的数字化、智能化。 2. 海量数据分析面临的问题 在海量数据分析过程中会面临诸多问题，主要包括三个方 ...