LZ4 (Extremely Fast Compression algorithm) 项目:http://code.google.com/p/lz4/ 作者:Yann Collet 本文作者:zhangskd @ csdn blog 简介 LZ4 is a very fast lossless compression algorithm, providing compression speed at 400MB/s per core, scalable with multi-cores CPU.

参考: http://www.slideshare.net/lucenerevolution/what-is-inaluceneagrandfinal http://www.slideshare.net/jpountz/how-does-lucene-store-your-data http://www.infoq.com/cn/articles/database-timestamp-02?utm_source=infoq&utm_medium=related_content_link&u

1.什么是Lucene? 作为一个开放源代码项目,Lucene从问世之后,引发了开放源代码社群的巨大反响,程序员们不仅使用它构建具体的全文检索应用,而且将之集成到各种系统软件中去,以及构建Web应用,甚至某些商业软件也采用了Lucene作为其内部全文检索子系统的核心.apache软件基金会的网站使用了Lucene作为全文检索的引擎,IBM的开源软件eclipse的2.1版本中也采用了Lucene作为帮助子系统的全文索引引擎,相应的IBM的商业软件Web Sphere中也采用了Lucene.Luc

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级.万亿条数据记录的检索工作,这里向大家分享下Lucene底层原理研究和一些优化经验.  从两个方面介绍:  1. Lucene简介和索引原理  2. Lucene优化经验总结 1. Lucene简介和索引原理 该部分从三方面展开:Lucene简介.索引原理.Lucene索引实现. 1.1 Luce

如何联合索引查询? 所以给定查询过滤条件 age=18 的过程就是先从term index找到18在term dictionary的大概位置,然后再从term dictionary里精确地找到18这个term,然后得到一个posting list或者一个指向posting list位置的指针.然后再查询 gender=女 的过程也是类似的.最后得出 age=18 AND gender=女 就是把两个 posting list 做一个"与"的合并. 这个理论上的"与"

LZ4使用 make / make clean 得到可执行程序:lz4.lz4c Usage: ./lz4 [arg] [input] [output] input : a filename Arguments : -1 : Fast compression (default) -9: High compression -d : decompression (default for .lz4 extension) -z : force compression -f : overwrite out

LZ4 (Extremely Fast Compression algorithm) 项目:http://code.google.com/p/lz4/ 作者:Yann Collet 本文作者:zhangskd @ csdn blog LZ4格式 The compressed block is composed of sequences. 每个数据块可以压缩成若干个序列,格式如下: (1) literals length of literals. If it is 0, then there is

索引原理 全文检索技术由来已久,绝大多数都基于倒排索引来做,曾经也有过一些其他方案如文件指纹.倒排索引,顾名思义,它相反于一篇文章包含了哪些词,它从词出发,记载了这个词在哪些文档中出现过,由两部分组成——词典和倒排表. 其中词典结构尤为重要,有很多种词典结构,各有各的优缺点,最简单如排序数组,通过二分查找来检索数据,更快的有哈希表,磁盘查找有B树.B+树,但一个能支持TB级数据的倒排索引结构需要在时间和空间上有个平衡,下图列了一些常见词典的优缺点: FST Lucene现在使用的索引结构

前言 通常在搜索打分完毕后,IndexSearcher会返回一个docID序列,但是仅仅有docID我们是无法看到存储在索引中的document,这时候就需要通过docID来得到完整Document信息,这个过程就需要对fdx/fdt文件进行读操作.为了更清楚地了解fdx/fdt文件的作用,本文把fdx/fdt文件的读和写整合到了一起,尽管这在Lucene中是两个分开的过程. 1. 索引生成阶段 索引生成阶段包含着一个复杂的过程,所以了解本文前最好对Lucene的索引架构有一定的了解,可以参考博

数据的分类 结构化数据:有固定类型或者有固定长度的数据 例如:数据库中的数据(mysql,oracle等), 元数据(就是windows中的数据) 结构化数据搜索方法: 数据库中数据通过sql语句可以搜索 元数据(windows中的)通过windows提供的搜索栏进行搜索 非结构化数据:没有固定类型和固定长度的数据 例如: Word文档中的数据, 邮件中的数据 非结构化数据搜索方法: Word文档使用ctrl+F来搜索 顺序扫描法: Ctrl+F中是使用的顺序扫描法,拿到搜索的关键字,去文档中,

目录 1 type的作用 2 type的底层数据结构 3 探究type的存储结构 3.1 创建索引并配置映射 3.2 添加数据 3.3 查看存储结构 4 关于type的最佳实践 1 type的作用 在Elasticsearch的索引(index)中, 通过标识元字段_type来区分不同的type, 所以我们可以把具有相同字段(field)的文档划分到同一个type下. ==> 因而_type也称作映射类型, 即每个type都有各自的mapping. 但即使是类似的数据, 也有可能存在不同的fie

1.Lucene 是工具包 是jar包 2.Solr是索引引擎服务  War 3.Solr是基于Lucene(底层是由Lucene写的) 4.上面二个软件都是Apache公司由java写的 5.Lucene是创建索引时,现创建Field对象,现创建文档对象,保存索引 6.Solr是创建索引时,先创建Field对象, 总结:Solr先有域,再有文档,如果没有域,直接创建文档,会报错,不知道域.

1.首先引入依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.lucene/lucene-suggest --> <!-- 搜索提示 --> <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-suggest</artifactId> <version>7.2.1<

1.   内容安排 实现一个文件的搜索功能,通过关键字搜索文件,凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都需要找出来.还可以根据中文词语进程查询,并且支持多种条件查询. 本案例中的原始内容就是磁盘上的文件,如下图: 2.   需求分析 2.1. 数据分类 我们生活中的数据总体分为两种:结构化数据和非结构化数据. 结构化数据:指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库,元数据等. 非结构化数据:指不定长或无固定格式的数据,如邮件,word文档等磁盘上的文件 2.2. 非结构化数据查询方法 (1)顺序扫描

前言 最近 TL 分享了下 <Elasticsearch基础整理>https://www.jianshu.com/p/e8226138485d ,蹭着这个机会.写个小文巩固下,本文主要讲 ES -> Lucene 的底层结构,然后详细描述新数据写入 ES 和 Lucene 的流程和原理.这是基础理论知识,整理了一下,希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助. 一.Elasticsearch & Lucene 是什么 什么是 Elasticsearch ? Ela

垂直搜索结果的优化包括对搜索结果的控制和排序优化两方面,其中排序又是重中之重.本文将全面深入探讨垂直搜索的排序模型的演化过程,最后推导出BM25模型的排序.然后将演示如何修改lucene的排序源代码,下一篇将深入解读目前比较火热的机器学习排序在垂直搜索中的应用.本文的结构如下: 一.VSM模型简单介绍: 二.lucene默认的评分公式介绍: 三.概率语言模型中的二元独立模型BIM介绍: 四.BM25介绍: 五.lucene中的edismax解析器介绍以及评分公式源代码介绍: 六.修改排序源代码:

Lucene简介详情见:(https://blog.csdn.net/Regan_Hoo/article/details/78802897) lucene实现原理 其实网上很多资料表明了,lucene底层实现原理就是倒排索引(invertedindex). 那么究竟什么是倒排索引呢? 经过Lucene分词之后,它会维护一个类似于“词条--文档ID”的对应关系,当我们进行搜索某个词条的时候,就会得到相应的文档ID. 不同于传统的顺排索引根据一个词,知道有哪几篇文章有这个词. 图解: Lucene在

1.理论知识 type,是一个index中用来区分类似的数据的,类似的数据,但是可能有不同的fields,而且有不同的属性来控制索引建立.分词器.field的value,在底层的lucene中建立索引的时候,全部是opaque(不透明) bytes类型,即:不区分类型的.lucene是没有type的概念的,在document中,实际上将type作为一个document的field来存储,即_type,es通过_type来进行type的过滤和筛选.一个index中的多个type,实际上是放在一起存

1 关于机器 配置. 内存:上亿的数据一般需要64G内存的服务器.劲量不要使用小于32G 内存的服务器. cpu:es 对cpu 要求依赖不如内存.一般要求2-8 核就可以了. 磁盘:es 对磁盘依赖严重.Lucene 底层 是基于磁盘存储.所以 劲量使用ssd.并且 io 模式 不要设置为 cfq(适用于机械硬盘).劲量使用deadline/noop scheduler 这两种模式.可以使用 raid 0.但是别的 格式的磁盘阵列对es 没有明显作用.es 分副本机制 本来就 有备份.避免 n

原文链接:  https://blog.csdn.net/njpjsoftdev/article/details/52955788 在介绍Druid架构之前,我们先结合有关OLAP的基本原理来理解Druid中的一些基本概念. 1 数据  以图3.1为例,结合我们在第一章中介绍的OLAP基本概念,按列的类型上述数据可以分成以下三类: 时间序列(Timestamp),Druid既是内存数据库,又是时间序列数据库,Druid中所有查询以及索引过程都和时间维度息息相关.Druid底层使用绝对毫秒数保存时