Technologieaustausch

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📑引言

Elasticsearch ist eine auf Lucene basierende verteilte Suchmaschine, die in Bereichen wie Volltextsuche, Protokollanalyse und Echtzeit-Datenanalyse weit verbreitet ist. Sein Hauptvorteil liegt in seiner leistungsstarken Suchleistung, und eine der Grundlagen dieser Leistung ist der invertierte Index. In diesem Artikel wird der invertierte Index in Elasticsearch ausführlich vorgestellt, um den Lesern ein umfassendes Verständnis seiner Prinzipien, Struktur und Anwendungen zu ermöglichen.

1. Einführung in den invertierten Index

Der invertierte Index ist die Kerndatenstruktur der Volltextsuchmaschine. Seine Hauptfunktion besteht darin, Schlüsselwörter aus Dokumenten zu extrahieren und eine Zuordnungsbeziehung zwischen Schlüsselwörtern und Dokumenten herzustellen. Diese Struktur ist das Gegenteil des herkömmlichen Vorwärtsindex (d. h. der Zuordnung von Dokumenten zu Schlüsselwörtern) und wird daher als invertierter Index bezeichnet.
Im invertierten Index ist jedes Schlüsselwort mit einer Liste von Dokumenten verknüpft, die das Schlüsselwort enthalten. Dadurch können Suchvorgänge schnell Dokumente finden, die bestimmte Schlüsselwörter enthalten, wodurch die Abfrageeffizienz erheblich verbessert wird.

2. Grundstruktur des invertierten Index

Die Grundstruktur des invertierten Index besteht aus folgenden Teilen:

1. Wörterbuch: Enthält alle Schlüsselwörter, die im Dokumentensatz vorkommen.
2. Invertierte Liste: Zeichnen Sie für jedes Schlüsselwort die Dokument-ID-Liste auf, die das Schlüsselwort und seine Positionsinformationen im Dokument enthält.

Geben Sie ein einfaches Beispiel:
Nehmen wir an, wir haben die folgenden drei Dokumente:

• Dokument 1:"Elasticsearch is a powerful search engine"
• Dokument 2:"Elasticsearch uses inverted index"
• Dokument 3:"Search engines use indexes"

Die Schritte zum Erstellen eines invertierten Index sind wie folgt:

1. Tokenisierung: Teilen Sie das Dokument in Wörter auf und führen Sie eine Standardisierung durch (z. B. Konvertieren in Kleinbuchstaben, Entfernen von Stoppwörtern usw.).
2. Erstellen Sie ein Wörterbuch: Extrahieren Sie eindeutige Wörter aus allen Dokumenten.
3. Erstellen Sie eine umgekehrte Liste: Notieren Sie, wo jedes Wort in jedem Dokument vorkommt.

Das Ergebnis ist wie folgt:

• elasticsearch -
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