1.区别 搜索的时候,要依靠倒排索引:排序的时候,需要依靠正排索引,看到每个document的每个field,然后进行排序,所谓的正排索引,其实就是doc values 在建立索引的时候,一方面会建立倒排索引,以供搜索用:一方面会建立正排索引,也就是doc values,以供排序,聚合,过滤等操作使用 doc values是被保存在磁盘上的,此时如果内存足够,os会自动将其缓存在内存中,性能还是会很高:如果内存不足够,os会将其写入磁盘上 下面两条document doc1: hello wor

相关度评分 TF&IDF算法 Elasticsearch的相关度评分(relevance score)算法采用的是term frequency/inverse document frequency算法,简称为TF/IDF算法. 算法介绍: relevance score算法:简单来说就是,就是计算出一个索引中的文本,与搜索文本,它们之间的关联匹配程度. TF/IDF算法:分为两个部分,IF 和IDF Term Frequency(TF): 搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次,出现

正常的索引一般是指关系型数据库里的索引. 把不同的数据存放到不同的字段中.如果要实现baidu或google那种搜索,就需要与一条记录的多个字段进行比对,需要 全表扫描,如果数据量比较大的话,性能就很低. 那反过来,如果把mysql中存放在不同字段中字符串,按一定规则拆分成term[词]存放到 一个字段中[套用mysql中的表结构,实际上不是这样处理的],然后把这些词存放到一个字段中,并在这个字段建立索引. 这样一来,搜索时,只需要查 带有索引的这列就可以了[这一点和关系型数据库 field_n

搜索的时候,要依靠倒排索引:排序的时候,需要依靠正排索引,看到每个document的每个field,然后进行排序,所谓的正排索引,其实就是doc values 在建立索引的时候,一方面会建立倒排索引,以供搜索用:一方面会建立正排索引,也就是doc values,以供排序,聚合,过滤等操作使用 doc values是被保存在磁盘上的,此时如果内存足够,os会自动将其缓存在内存中,性能还是会很高:如果内存不足够,os会将其写入磁盘上   向index中存储的文档 PUT /cc_article/lo

搜索的时候,要依靠倒排索引:排序的时候,需要依靠正排索引,看到每个document的每个field,然后进行排序,所谓的正排索引,其实就是doc values.在建立索引的时候,一方面会建立倒排索引,以供搜索用:一方面会建立正排索引,也就是doc values,以供排序,聚合,过滤等操作使用.doc values是被保存在磁盘上的,此时如果内存足够,os会自动将其缓存在内存中,性能还是会很高:如果内存不足够,os会将其写入磁盘上. 倒排索引举例:doc1: hello world you and

一.正排索引(前向索引) 正排索引也称为"前向索引".它是创建倒排索引的基础,具有以下字段. (1)LocalId字段(表中简称"Lid"):表示一个文档的局部编号. (2)WordId字段:表示文档分词后的编号,也可称为"索引词编号". (3)NHits字段:表示某个索引词在文档中出现的次数. (4)HitList变长字段:表示某个索引词在文档中出现的位置,即相对于正文的偏移量. 由于一篇文章中的某些词可能出现多次,而且位置不同,而全文检索的本

主要知识点: 本节没有太懂,以后复习时补上       聚合分析的内部原理是什么????aggs,term,metric avg max,执行一个聚合操作的时候,内部原理是怎样的呢?用了什么样的数据结构去执行聚合?是不是用的倒排索引?     搜索+聚合,写个示例     GET /test_index/test_type/_search { "query": { "match": { "search_field": "test&quo

# index_box 提供搜索功能的实现- 持有std::vector<ITEM> _buffer; 存储所有文章信息- 持有ForwardIndex _forward_index;    - _forward_index.build_findex( _buffer )    - get_all_items _forward_index.get_all_items    - get_items _forward_index.get_items(docid_vect, result, filt

题目描述 给定一个整数数组a[0,...,n-1],求数组中第k小数 输入描述 首先输入数组长度n和k,其中1<=n<=5000, 1<=k<=n 然后输出n个整形元素,每个数的范围[1, 5000] 输出描述 该数组中第k小数 样例输入 4 2 1 2 3 4 样例输出 2 其实可以用 堆 来做,保证根节点为最小值,然后逐步剔除.不过当然也可以直接排序.权当熟悉一下STL: #include <vector> #include <algorithm> #i

对冒泡.快排.堆排这3个算法做了验证,结果分析如下: 一.结果分析 时间消耗:快排 < 堆排 < 冒泡. 空间消耗:冒泡O(1) = 堆排O(1) < 快排O(logn)~O(n) . 应用推荐: 1.速度最快.且允许占用少量的空间:选快排. 2.速度快且空间最小(O(1)):选堆排. 3.要求相同大小的元素顺序不能变更:选冒泡. 4.完全不考虑空间消耗的:用基排(极限情况下时间O(n),限制较多,不单独说了). 冒泡排序: 优点:稳定.空间复杂度O(1) 缺点:慢 时间复杂度最好为n(

正向索引的结构如下: “文档1”的ID > 单词1:出现次数,出现位置列表:单词2:出现次数,出现位置列表:…………. “文档2”的ID > 此文档出现的关键词列表. 一般是通过key,去找value.  当用户在主页上搜索关键词“华为手机”时,假设只存在正向索引(forward index),那么就需要扫描索引库中的所有文档,找出所有包含关键词“华为手机”的文档,再根据打分模型进行打分,排出名次后呈现给用户.因为互联网上收录在搜索引擎中的文档的数目是个天文数字,这样的索引结构根本无法满足实时

1.Doc Values 聚合使用一个叫Doc Values的数据结构.Doc Values使聚合更快.更高效且内存友好. Doc Values的存在是因为倒排索引只对某些操作是高效的.倒排索引的优势在于查找包含某个项的文档,而反过来确定哪些项在单个文档里并不高效.   结构类似如下: Doc Terms ----------------------------------------------------------------- Doc_1 | brown, dog, fox, jumpe

设要排序的数组是A[0]……A[N-1],首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为主元,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序.值得注意的是,快速排序不是一种稳定的排序算法,也就是说,多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动. 1)设置两个变量i.j,排序开始的时候:i=0,j=N-1: 2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即key=A[0]: 3)从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(j--),找到第一个小于key的

本文就是介绍一些常见的排序算法.排序是一个非常常见的应用场景,很多时候,我们需要根据自己需要排序的数据类型,来自定义排序算法,但是,在这里,我们只介绍这些基础排序算法,包括:插入排序.选择排序.冒泡排序.快速排序(重点).堆排序.归并排序等等.看下图: 给定数组:int data[] = {9,2,7,19,100,97,63,208,55,78} , , , , , , , , ,  }; public static void insertSort() { int tmp, j = ; for

这篇博客源自对一个内存无法处理的词频统计问题的思考,最后给出的解决办法是自己想的,可以肯定这不是最好的解法.但是通过和同学的讨论,仍然感觉这是一个有意义及有意思的问题,所以和大家分享与探讨. 如果有误,请大家指正.如果有更好的方法,望不吝赐教. 1.提出问题 实际问题: 当前有10T中文关键词数据,需要统计出词频最高的1000个词.可用的只有1G内存和磁盘.那么如何提取? 大概估算一下这个问题,设中文词汇平均长度2.3,每次汉字用utf-8编码是3B,那么10T数据大概有 10T/7B ~ 1.

啊哈 算法 http://pan.baidu.com/s/1jGGl2SI http://pan.baidu.com/s/15C1oq 1 节 最快最简单的排序——桶排序 在我们生活的这个世界中到处都是被排序过的东东.站队的时候会按照身高排序,考试 的名次需要按照分数排序,网上购物的时候会按照价格排序,电子邮箱中的邮件按照时间排 序……总之很多东东都需要排序,可以说排序是无处不在.现在我们举个具体的例子来介绍 一下排序算法. 首先出场的是我们的主人公小哼,上面这个可爱的娃就是啦.期末考试完了老师

Description 今年暑假杭电ACM集训队第一次组成女生队,其中有一队叫RPG,但做为集训队成员之一的野骆驼竟然不知道RPG三个人具体是谁谁.RPG给他机会让他猜猜,第一次猜:R是公主,P是草儿,G是月野兔:第二次猜:R是草儿,P是月野兔,G是公主:第三次猜:R是草儿,P是公主,G是月野兔:......可怜的野骆驼第六次终于把RPG分清楚了.由于RPG的带动,做ACM的女生越来越多,我们的野骆驼想都知道她们,可现在有N多人,他要猜的次数可就多了,为了不为难野骆驼,女生们只要求他答对一半或以

今天跟着左老师的视频,理解了四种复杂度为 O(N*log(N))的排序算法,以前也理解过过程,今天根据实际的代码,感觉基本的算法还是很简单的,只是自己写的时候可能一些边界条件,循环控制条件把握不好. //对于一个int数组,请编写一个选择冒泡算法,对数组元素排序. //给定一个int数组A及数组的大小n,请返回排序后的数组. //测试样例: //[1, 2, 3, 5, 2, 3], 6 //[1, 2, 2, 3, 3, 5] #include <iostream> using namesp

RPG的错排 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 16097    Accepted Submission(s): 6527 Problem Description 今年暑假杭电ACM集训队第一次组成女生队,其中有一队叫RPG,但做为集训队成员之一的野骆驼竟然不知道RPG三个人具体是谁谁.RPG给他机会让他猜猜,第一次猜:R是

RPG的错排 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 9844    Accepted Submission(s): 4031 Problem Description 今年暑假杭电ACM集训队第一次组成女生队,其中有一队叫RPG,但做为集训队成员之一的野骆驼竟然不知道RPG三个人具体是谁谁.RPG给他机会让他猜猜,第一次猜:R是