Инвертированный индекс — не «документ → слова», а «слово → документы». Поиск слова — прочитать готовый список документов, а не перебирать тексты.
А ещё LIKE '%слово%' читает всю таблицу и не понимает словоформ
Так подсказку видит пользователь sotto на живом собеседовании — за пару секунд, пока вы думаете вслух.
Запрос с ведущим шаблоном заставляет базу просмотреть каждую строку и каждый её символ — стоимость линейна по объёму текста. Инвертированный индекс переносит эту работу на этап индексации: текст один раз разбирается на термины, и для каждого термина хранится список документов с позициями. Поиск нескольких слов превращается в пересечение готовых списков, что очень быстро. Плата — индекс нужно строить и хранить, а результат виден не мгновенно: изменения становятся доступны для поиска после обновления индекса, то есть согласованность здесь в конечном счёте.
Один верный вариант. Подумайте, потом откройте ответ.
Почему LIKE не поиск, инвертированный индекс, анализаторы, релевантность BM25, query vs filter context и поиск как read model.
sotto слышит вопрос интервьюера и показывает короткий ответ и план, как в блоке «Коротко». Оставьте контакт — пришлём доступ и промокод.
sotto