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

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

我们来看最复杂的部分,就是Term Dictionary和Term Index文件,Term Dictionary文件的后缀名为tim,Term Index文件的后缀名是tip,格式如图所示. Term Dictionary文件首先是一个Header,接下来是PostingsHeader,这两个的格式一致,但是保存的是不同的信息.SkipInterval是跳跃表的跳的幅度,MaxSkipLevels是跳跃表的层数,SkipMinimun是应用跳跃表的最小倒排表长度,接下来就是Term的部分了.

转自:http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4119841.html 1 lucene字典 使用lucene进行查询不可避免都会使用到其提供的字典功能,即根据给定的term找到该term所对应的倒排文档id列表等信息.实际上lucene索引文件后缀名为tim和tip的文件实现的就是lucene的字典功能. 怎么实现一个字典呢?我们马上想到排序数组,即term字典是一个已经按字母顺序排序好的数组,数组每一项存放着term和对应的倒排文档id列表.每次载入索引的时候只要将te

转自: http://www.cnblogs.com/forfuture1978/p/3945755.html 好好看看吧 倒排列表信息中词典相关存储的最关键格式 占倒排列表中文件大小的多数 我们来看最复杂的部分,就是Term Dictionary和Term Index文件,Term Dictionary文件的后缀名为tim,Term Index文件的后缀名是tip,格式如图所示. Term Dictionary文件首先是一个Header,接下来是PostingsHeader,这两个的格式一致,

Lucene实现倒排表没有使用bitmap,为了效率,lucene使用了一些策略,具体如下:1. 使用FST保存词典,FST可以实现快速的Seek,这种结构在当查询可以表达成自动机时(PrefixQuery.FuzzyQuery.RegexpQuery等)效率很高.(可以理解成自动机取交集)此种场景主要用在对Query进行rewrite的时候.2. FST可以表达出Term倒排表所在的文件偏移.3. 倒排表使用SkipList结构.从上面的讨论可知,求倒排表的交集.并集.差集需要各种SeekTo

MySQL和Lucene都可以对数据构建索引并通过索引查询数据,一个是关系型数据库,一个是构建搜索引擎(Solr.ElasticSearch)的核心类库.两者的索引(index)有什么区别呢?以前写过一篇<Solr与MySQL查询性能对比>,只是简单的对比了下查询性能,对于内部原理却没有解释,本文简单分析下两者的索引区别. MySQL索引实现 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. M

摘要 从底层介绍ElasticSearch Shard的内部原理,以及回答为什么使用ElasticSearch有必要了解Lucene的内部工作方式? 了解ElasticSearch API的代价 构建快速的搜索应用 不要任何时候都commit 何时使用Stored Fields和Document Values Lucene可能不是一个合适的工具 了解索引的存储方式 term vector是索引大小的1/2 我移除了20%的文件,但是索引占用空间并未发生任何变化 版本 elasticsearch版

倒排索引要存哪些信息   提到倒排索引,第一感觉是词到文档列表的映射,实际上,倒排索引需要存储的信息不止词和文档列表.为了使用余弦相似度计算搜索词和文档的相似度,需要计算文档中每个词的TF-IDF值,这样就需要记录词在每个文档中出现的频率以及包含这个词的文档数量,前者需要对应每个文档记录一个值,后者就是倒排表长度.除此以外,为了能够高亮搜索结果,需要记录每个词在文档中的偏移信息(起始位置和长度),为了支持短语查询,需要记录每个词的position信息,注意position和offset不是一个概

上中学的时候写作文,最喜欢的季节我都是写冬天.虽然是因为写冬天的人比较少,那时确实也是对其他季节没有什么特殊的偏好,反而一到冬天,自己皮肤会变得特别白.但是冬天啊,看到的只有四季常青盆栽:瓜栗(就是发财树,好吧,算我矫情,反正我不喜欢这个名字),绿萝,永远看不到它开花的巴西铁,富贵竹,散尾葵……过年的时候家里的杜鹃就开花了,零星的几朵小花儿更突显了这个季节的凄凉.红掌,蝴蝶兰总是美美的在那里,开不败却看不到生机.插到水里的勿忘我,洋桔梗,看到他们也只会联想到过几天他们会枯萎的命运.春天来了,先是

http://www.cnblogs.com/forfuture1978/category/300665.html Lucene 4.X 倒排索引原理与实现: (3) Term Dictionary和Index文件 (FST详细解析) 摘要: 我们来看最复杂的部分,就是Term Dictionary和Term Index文件,Term Dictionary文件的后缀名为tim,Term Index文件的后缀名是tip,格式如图所示.Term Dictionary文件首先是一个Header,接下来

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

使用 Apache Lucene 和 Solr 4 实现下一代搜索和分析 使用搜索引擎计数构建快速.高效和可扩展的数据驱动应用程序 Apache Lucene™ 和 Solr™ 是强大的开源搜索技术,使组织能够轻松地显著增强数据访问.借助 4.x 版的 Lucene 和 Solr,向数据驱动应用程序中添加可扩展的搜索功能变得比以往更加轻松.Lucene 和 Solr 提交者 Grant Ingersoll 介绍了与相关性.分布式搜索和分面 (facet) 相关的最新 Lucene 和 Solr

ElasticSearch优化系列四:ES的heap是如何被瓜分掉的 转自:https://www.jianshu.com/p/f41b706db6c7 以下分别解读几个我知道的内存消耗大户: Segment MemorySegment不是file吗?segment memory又是什么?前面提到过,一个segment是一个完备的lucene倒排索引,而倒排索引是通过词典(Term Dictionary)到文档列表(Postings List)的映射关系,快速做查询的.由于词典的size会很大,

前言 Elasticsearch是一个很火的分布式搜索系统,提供了非常强大而且易用的查询和分析能力,包括全文索引.模糊查询.多条件组合查询.地理位置查询等等,而且具有一定的分析聚合能力.因为其查询场景非常丰富,所以如果泛泛的分析其查询性能是一个非常复杂的事情,而且除了场景之外,还有很多影响因素,包括机型.参数配置.集群规模等等.本文主要是针对几种主要的查询场景,从查询原理的角度分析这个场景下的查询开销,并给出一个大概的性能数字,供大家参考. Lucene查询原理 本节主要是一些Lucene的背景

转载于:http://vlambda.com/wz_wvS2uI5VRn.html 同样都可以对数据构建索引并通过索引查询数据,为什么Lucene或基于Lucene的Elasticsearch会比关系型数据库如MySQL搜索性能更优?两者有什么区别?各自选型的依据是什么?它们各自又有什么优势? 本文针对于以上问题,基于个人理解及参考网上相关资料,给出说明.由于个人技术能力有限,若文章中有任何不妥之处,还望各位看官指正. 本文将从以下各模块进行阐述: 什么是索引 MySQL索引是如何实现的 Luc

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,然后进行求并集操作.但是如果是数值类型,比如是浮点数,那么潜在的term可能会非常多,这样查询起来效率会很低,怎么解决? Lucene 查询原理 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35814539 Lucene 查询原理-阿里云开发者社区 https://developer.al

一.Lucene简介 1.1 Lucene是什么? Lucene是Apache基金会jakarta项目组的一个子项目: Lucene是一个开放源码的全文检索引擎工具包,提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分语种文本分析引擎: Lucene并不是一个完整的全文检索引擎,仅提供了全文检索引擎架构,但仍可以作为一个工具包结合各类插件为项目提供部分高性能的全文检索功能: 现在常用的ElasticSearch.Solr等全文搜索引擎均是基于Lucene实现的. 1.2 Lucene的使用场景 适用于需要数据

Lucene 源码剖析 1 目录 2 Lucene是什么 2.1.1 强大特性 2.1.2 API组成- 2.1.3 Hello World! 2.1.4 Lucene roadmap 3 索引文件结构 3.1 索引数据术语和约定 - 3.1.1 术语定义 3.1.2 倒排索引(inverted indexing) 3.1.3 Fields的种类 3.1.4 片断(segments) 3.1.5 文档编号(document numbers) 3.1.6 索引结构概述 3.1.7 索引文件中定义的

PS: 苦学一周全文检索,由原来的搜索小白,到初次涉猎,感觉每门技术都博大精深,其中精髓亦是不可一日而语.那小博猪就简单介绍一下这一周的学习历程,仅供各位程序猿们参考,这其中不涉及任何私密话题,因此也不用打马赛克了,都是网络分享的开源资料,当然也不涉及任何利益关系. 如若转载,还请注明出处--xingoo 讲解之前,先来分享一些资料 首先呢,学习任何一门新的亦或是旧的开源技术,百度其中一二是最简单的办法,先了解其中的大概,思想等等.这里就贡献一个讲解很到位的ppt.已经被我转成了PDF,便于搜藏