Telegram超级群组消息搜索的倒排索引优化

倒排索引优化要点是分词和存储。先按照关键词拆分消息，用布隆过滤器过滤无效搜索，压缩索引体积。海量数据建议冷热分离，高频词单独缓存。搜索时结合上下文权重排序，不要堆砌关键词。注意 Telegram 消息格式特殊，别忘了频道 ID 和时间戳等隐式特征。代码层面选择好并发模型，别让 IO 拖后腿即可。

分布式倒排索引+分片，时间/频道分片，搜索时并发查询多节点，结果汇总排序。注意定期压缩索引文件，不要让单个节点内存溢出。关键词抽取建议使用NLP预处理，提升召回率。

倒排索引优化：分词+压缩。海量消息冷热分离，高频词使用trie树加速，低频词使用布隆过滤器去重。不要使用全文匹配，使用向量检索。数据分片不要过于复杂，按时间或频道分区即可。使用缓存兜底，避免索引成为性能瓶颈。

针对Telegram群消息搜索，需要从以下几点入手：1.分词预处理要准确，俄语/中文混杂场景需要多语言支持；2.倒排索引按时间分区，冷热数据分离；3.短文本搜索需要ngram切片，提升模糊搜索能力；4.高频词过滤和TF-IDF加权双保险。千万注意不要一股脑把全部字段索引进去，否则会翻车。实战中，消息重复去重策略比想象的重要。