原文链接:  http://my.oschina.net/wangfree/blog/77045

倒排索引

倒排索引(反向索引)

倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件,简称倒排文件(inverted file)。

 
 

用途

   倒排文件(倒排索引),索引对象是文档或者 文档集合中的单词等,用来存储这些单词在一个文档或者一组文档中的存储位置,是对文档或者文档集合的一种最常用的索引机制。

 

原理

  Lucene倒排索引原理

 

  Lucene是一个高性能的java全文检索工具包,它使用的是 倒排文件索引结构。该结构及相应的生成算法如下:

 

  0)设有两篇文章1和2

 

  文章1的内容为:Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too.

 

  文章2的内容为:He once lived in Shanghai.

取得关键词

  1)由于lucene是基于关键词索引和查询的,首先我们要取得这两篇文章的关键词,通常我们需要如下处理措施

 

  a.我们现在有的是文章内容,即一个字符串,我们先要找出字符串中的所有单词,即分词。英文单词由于用空格分隔,比较好处理。中文单词间是连在一起的需要特殊的分词处理。

 

  b.文章中的”in”, “once” “too”等词没有什么实际意义,中文中的“的”“是”等字通常也无具体含义,这些不代表概念的词可以过滤掉

 

  c.用户通常希望查“He”时能把含“he”,“HE”的文章也找出来,所以所有单词需要统一大小写。

 

  d.用户通常希望查“live”时能把含“lives”,“lived”的文章也找出来,所以需要把“lives”,“lived”还原成“live”

 

  e.文章中的标点符号通常不表示某种概念,也可以过滤掉

 

  在lucene中以上措施由Analyzer类完成

 

  经过上面处理后

 

  文章1的所有关键词为:[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou]

 

  文章2的所有关键词为:[he] [live] [shanghai]

建立倒排索引

  2) 有了关键词后,我们就可以建立倒排索引了。上面的对应关系是:“文章号”对“文章中所有关键词”。倒排索引把这个关系倒过来,变成:“关键词”对“拥有该关键词的所有文章号”。文章1,2经过倒排后变成

 

  关键词 文章号

 

  guangzhou 1

 

  he 2

 

  i 1

 

  live 1,2

 

  shanghai 2

 

  tom 1

 

  通常仅知道关键词在哪些文章中出现还不够,我们还需要知道关键词在文章中出现次数和出现的位置,通常有两种位置:a)字符位置,即记录该词是文章中第几个字符(优点是关键词亮显时定位快);b)关键词位置,即记录该词是文章中第几个关键词(优点是节约索引空间、词组(phase)查询快),lucene中记录的就是这种位置。

 

  加上“出现频率”和“出现位置”信息后,我们的索引结构变为:

 

  关键词 文章号[出现频率] 出现位置

 

  guangzhou 1[2] 3,6

 

  he 2[1] 1

 

  i 1[1] 4

 

  live 1[2] 2,5, 2[1],2

 

  shanghai 2[1] 3

 

  tom 1[1] 1

 

  以live 这行为例我们说明一下该结构:live在文章1中出现了2次,文章2中出现了一次,它的出现位置为“2,5,2”这表示什么呢?我们需要结合文章号和出现频率来分析,文章1中出现了2次,那么“2,5”就表示live在文章1中出现的两个位置,文章2中出现了一次,剩下的“2”就表示live是文章2中第 2个关键字。

 

  以上就是lucene索引结构中最核心的部分。我们注意到关键字是按字符顺序排列的(lucene没有使用B树结构),因此lucene可以用二元 搜索算法快速定位关键词。

 

实现

  实现时 lucene将上面三列分别作为词典文件(Term Dictionary)、频率文件(frequencies)、位置文件 (positions)保存。其中词典文件不仅保存有每个关键词,还保留了指向频率文件和位置文件的 指针,通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。

 

  Lucene中使用了field的概念,用于表达信息所在位置(如标题中,文章中,url中),在建索引中,该field信息也记录在词典文件中,每个关键词都有一个field信息(因为每个关键字一定属于一个或多个field)。

 

压缩算法

  为了减小 索引文件的大小,Lucene对索引还使用了 压缩技术。首先,对词典文件中的关键词进行了压缩,关键词压缩为<前缀长度,后缀>,例如:当前词为“ 阿拉伯语”,上一个词为“阿拉伯”,那么“阿拉伯语”压缩为<3,语>。其次大量用到的是对数字的压缩,数字只保存与上一个值的差值(这样可以减小数字的长度,进而减少保存该数字需要的字节数)。例如当前文章号是16389(不压缩要用3个字节保存),上一文章号是16382,压缩后保存7(只用一个字节)。

 

应用原因

  下面我们可以通过对该索引的查询来解释一下为什么要建立索引。

 

  假设要查询单词 “live”,lucene先对词典二元查找、找到该词,通过指向频率文件的指针读出所有文章号,然后返回结果。词典通常非常小,因而,整个过程的时间是毫秒级的。

 

  而用普通的顺序匹配算法,不建索引,而是对所有文章的内容进行 字符串匹配,这个过程将会相当缓慢,当文章数目很大时,时间往往是无法忍受的。

【转】Lucene工作原理——反向索引的更多相关文章

  1. Lucene 工作原理 之倒排索引

      1.简介 倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录.这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址.由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排 ...

  2. Lucene工作原理

    Lucene是一个高性能的java全文检索工具包,它使用的是倒排文件索引结构.该结构及相应的生成算法如下: 0)设有两篇文章1和2 文章1的内容为:Tom lives in Guangzhou,I l ...

  3. [转载] Lucene 工作原理

    转载自http://www.cnblogs.com/dewin/archive/2009/11/24/1609905.html Lucene是一个高性能的java全文检索工具包,它使用的是倒排文件索引 ...

  4. Lucene 工作原理<转>

    Lucene是一个高性能的java全文检索工具包,它使用的是倒排文件索引结构.该结构及相应的生成算法如下: 0)设有两篇文章1和2 文章1的内容为:Tom lives in Guangzhou,I l ...

  5. Lucene 工作原理

    Lucene 简介 Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包,它不是一个完整的搜索应用程序,而是为你的应用程序提供索引和搜索功能.Lucene 目前是 Apache Jakarta 家 ...

  6. Lucene底层原理和优化经验分享(1)-Lucene简介和索引原理

    Lucene底层原理和优化经验分享(1)-Lucene简介和索引原理 2017年01月04日 08:52:12 阅读数:18366 基于Lucene检索引擎我们开发了自己的全文检索系统,承担起后台PB ...

  7. Lucene 查询原理 传统二级索引方案 倒排链合并 倒排索引 跳表 位图

    提问: 1.倒排索引与传统数据库的索引相比优势? 2.在lucene中如果想做范围查找,根据上面的FST模型可以看出来,需要遍历FST找到包含这个range的一个点然后进入对应的倒排链,然后进行求并集 ...

  8. Ceph对象存储网关中的索引工作原理<转>

    Ceph 对象存储网关允许你通过 Swift 及 S3 API 访问 Ceph .它将这些 API 请求转化为 librados 请求.Librados 是一个非常出色的对象存储(库)但是它无法高效的 ...

  9. Nginx系列一:正向代理和反向代理、Nginx工作原理、Nginx常用命令和升级、搭建Nginx负载均衡

    转自https://www.cnblogs.com/leeSmall/p/9351343.html 仅供个人学习 一.什么是正向代理.什么是反向代理 1. 正向代理,意思是一个位于客户端和原始服务器( ...

随机推荐

  1. 9-n个人中选k个人的选择方法种类

    用递归法计算从n个人中选择k个人组成一个委员会的不同组合数分析: 1.如果k>n,结果为0 2.k=n时,只有1组 3.k<n的时候,可以把解空间分为两部分:假设其中一个人叫X,那么选X的 ...

  2. Combobox实现多项选择 Silverlight下“Combobox”怎样实现多项选择?

    把 combobox里面的项换成checkedbox 示例: combobox cbb=new combobox(); ) { CheckBox cb = new CheckBox(); cb.Com ...

  3. 关于session报错问题。

    刚开始一直报500错误,页面不提示,也没想着去查看日志文件.好几天了,一看日志,发现是这个问题.问了一下,是session的问题. 2017/07/25 16:57:49 [error] 2300#0 ...

  4. docker实战

    docker基础入门 docker网络

  5. Linux 添加硬盘

    一.简介 本文介绍为Linux 添加硬盘的基本方法,同时适用于为虚拟机添加硬盘的情况.   二.添加小于2T的硬盘 1)分区 fdisk /dev/hda 2)建立文件系统 3)设置开机自动挂载磁盘 ...

  6. db2 快照 SNAPSHOT

    打开和关闭快照缺省情况不打开 DB2 监控,必须在连接或实例级别上进行设置.有一系列监视器开关来决定是否监控某种数据元素.还预留了一个内存堆,用于包含为监控而存储的信息.1:在instance级别上设 ...

  7. efcore 级联删除

    https://docs.microsoft.com/en-us/ef/core/saving/cascade-delete#required-relationships Optional relat ...

  8. 557. Reverse Words in a String III

    static int wing=[]() { std::ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); ; }(); class Solution { publ ...

  9. UVaLive 6525 Attacking rooks (二分图最大匹配)

    题意:给定一个 n * n的图,X是卒, . 是空位置,让你放尽量多的车,使得他们不互相攻击. 析:把每行连续的 . 看成X集体的一个点,同理也是这样,然后求一个最大匹配即可. 代码如下: #prag ...

  10. html自适应布局,@media screen,媒体查询

    html自适应布局,@media screen,媒体查询 自适应代码示例: <!doctype html> <html> <head> <meta chars ...