Condivisione della tecnologia

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

📑引言

Elasticsearch è un motore di ricerca distribuito basato su Lucene, ampiamente utilizzato in campi come la ricerca full-text, l'analisi dei log e l'analisi dei dati in tempo reale. Il suo vantaggio principale risiede nelle sue potenti prestazioni di ricerca e uno dei fondamenti di questa prestazione è l'indice invertito. Questo articolo introdurrà in dettaglio l'indice invertito in Elasticsearch per aiutare i lettori a comprenderne profondamente i principi, la struttura e le applicazioni.

1. Introduzione all'indice invertito

L'indice invertito è la struttura dati principale del motore di ricerca full-text. La sua funzione principale è estrarre parole chiave dai documenti e stabilire una relazione di mappatura tra parole chiave e documenti. Questa struttura è l'opposto del tradizionale indice in avanti (ovvero la mappatura dei documenti in parole chiave), quindi viene chiamata indice invertito.
Nell'indice invertito, ciascuna parola chiave è associata a un elenco di documenti contenenti quella parola chiave, il che consente alle operazioni di ricerca di individuare rapidamente i documenti contenenti parole chiave specifiche, migliorando così notevolmente l'efficienza delle query.

2. Struttura base dell'indice invertito

La struttura di base dell'indice invertito comprende le seguenti parti:

1. Dizionario: contiene tutte le parole chiave presenti nel set di documenti.
2. Elenco invertito: per ciascuna parola chiave, registrare l'elenco degli ID del documento contenente la parola chiave e le informazioni sulla sua posizione nel documento.

Fai un semplice esempio:
Supponiamo di avere i seguenti tre documenti:

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

I passaggi per creare un indice invertito sono i seguenti:

1. Tokenizzazione: dividere il documento in parole ed eseguire l'elaborazione di normalizzazione (come la conversione in lettere minuscole, la rimozione delle parole stop, ecc.).
2. Costruisci un dizionario: estrai parole univoche da tutti i documenti.
3. Crea un elenco invertito: registra dove appare ogni parola in ciascun documento.

Il risultato è il seguente:

• elasticsearch -
  Precedente Prossimo