Обмен технологиями

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

📑引言

Elasticsearch — это распределенная поисковая система на основе Lucene, которая широко используется в таких областях, как полнотекстовый поиск, анализ журналов и анализ данных в реальном времени. Его основное преимущество заключается в высокой производительности поиска, и одной из основ этой производительности является инвертированный индекс. В этой статье будет подробно представлен инвертированный индекс в Elasticsearch, чтобы помочь читателям глубже понять его принципы, структуру и применение.

1. Знакомство с инвертированным индексом

Инвертированный индекс — это основная структура данных системы полнотекстового поиска. Его основная функция — извлекать ключевые слова из документов и устанавливать связь между ключевыми словами и документами. Эта структура является противоположностью традиционного прямого индекса (то есть сопоставления документов с ключевыми словами), поэтому ее называют инвертированным индексом.
В инвертированном индексе каждое ключевое слово связано со списком документов, содержащих это ключевое слово, что позволяет операциям поиска быстро находить документы, содержащие определенные ключевые слова, тем самым значительно повышая эффективность запросов.

2. Базовая структура инвертированного индекса

Базовая структура инвертированного индекса включает в себя следующие части:

1. Словарь: Содержит все ключевые слова, которые встречаются в наборе документов.
2. Инвертированный список: для каждого ключевого слова запишите список идентификаторов документов, содержащий ключевое слово и информацию о его местоположении в документе.

Приведите простой пример:
Допустим, у нас есть следующие три документа:

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

Шаги по созданию инвертированного индекса следующие:

1. Токенизация: разбейте документ на слова и выполните обработку нормализации (например, преобразование в нижний регистр, удаление стоп-слов и т. д.).
2. Создайте словарь: извлекайте уникальные слова из всех документов.
3. Создайте перевернутый список: запишите, где каждое слово встречается в каждом документе.

Результат следующий:

• elasticsearch -
  Предыдущий Следующий