【Elasticsearch】Elasticsearch倒排索引详解

文章目录

  • 📑引言
  • 一、倒排索引简介
  • 二、倒排索引的基本结构
  • 三、Elasticsearch中的倒排索引
    • 3.1 索引和文档
    • 3.2 创建倒排索引
    • 3.3 倒排索引的存储结构
    • 3.4 词典和倒排列表的优化
  • 四、倒排索引的查询过程
    • 4.1 过程
    • 4.2 示例
  • 五、倒排索引的优缺点
    • 5.1 优点
    • 5.2 缺点
  • 六、倒排索引在实际应用中的优化
    • 6.1 分析器配置
    • 6.2 分片和副本
    • 6.3 缓存机制
    • 6.4 数据分层存储

📑引言

Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎,广泛应用于全文搜索、日志分析和实时数据分析等领域。其核心优势在于其强大的搜索性能,而这种性能的基础之一就是倒排索引(Inverted Index)。本文将详细介绍Elasticsearch中的倒排索引,帮助读者深入理解其原理、结构及应用。

image.png

一、倒排索引简介

倒排索引是全文搜索引擎的核心数据结构,其主要作用是从文档中提取关键词,并建立关键词到文档的映射关系。这种结构与传统的正排索引(即文档到关键词的映射)相反,因此称为倒排索引。
在倒排索引中,每个关键词都关联着包含该关键词的文档列表,这使得搜索操作能够迅速定位包含特定关键词的文档,从而大幅提高查询效率。

二、倒排索引的基本结构

倒排索引的基本结构包括以下几个部分:

  1. 词典(Dictionary):包含所有在文档集中出现的关键词。
  2. 倒排列表(Inverted List):对于每个关键词,记录包含该关键词的文档ID列表及其在文档中的位置信息。

举一个简单的例子:
假设我们有以下三个文档:

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

构建倒排索引的步骤如下:

  1. 词条化(Tokenization):将文档拆分为单词,并进行规范化处理(如转小写、去除停用词等)。
  2. 建立词典:提取所有文档中的唯一单词。
  3. 创建倒排列表:记录每个单词在各个文档中的出现位置。

结果如下:

  • elasticsearch -> {1, 2}
  • is -> {1}
  • a -> {1}
  • powerful -> {1}
  • search -> {1, 3}
  • engine -> {1}
  • uses -> {2}
  • inverted -> {2}
  • index -> {2}
  • engines -> {3}
  • use -> {3}
  • indexes -> {3}

三、Elasticsearch中的倒排索引

3.1 索引和文档

在Elasticsearch中,数据以索引(Index)的形式存储,每个索引包含多个文档(Document)。每个文档是一个JSON对象,包含多个字段(Field),每个字段都有相应的值。

3.2 创建倒排索引

当一个文档被索引时,Elasticsearch会对文档进行分析(Analyze),将其分解为多个词条(Term)。分析过程包括分词(Tokenization)、词干提取(Stemming)和去除停用词(Stop Word Removal)等步骤。处理后的词条将被添加到倒排索引中。

3.3 倒排索引的存储结构

Elasticsearch基于Apache Lucene构建,Lucene使用了一种高效的倒排索引存储结构。每个索引由多个分片(Shard)组成,每个分片是一个Lucene索引。在每个Lucene索引中,倒排索引以段(Segment)形式存储。段是不可变的文件集合,当有新的文档添加时,Lucene会创建新的段,并定期进行段合并(Segment Merging)以减少文件数量和提高查询性能。

3.4 词典和倒排列表的优化

为了提高查询效率,Lucene对词典和倒排列表进行了多种优化:

  1. 跳表(Skip List):在倒排列表中引入跳表结构,允许快速跳转到指定位置,加速查询速度。
  2. 前缀压缩(Prefix Compression):对词典中的相邻词条进行前缀压缩,减少存储空间。
  3. 块索引(Block Indexing):将倒排列表分成固定大小的块,每个块包含多个文档ID。查询时,可以快速定位到包含目标文档ID的块,从而减少遍历的时间。

四、倒排索引的查询过程

4.1 过程

当用户发起搜索请求时,Elasticsearch会根据查询条件在倒排索引中查找匹配的文档。以关键词查询为例,查询过程如下:

  1. 解析查询:将用户输入的查询字符串解析为关键词列表。
  2. 查找词典:在倒排索引的词典中查找每个关键词,获取对应的倒排列表。
  3. 合并结果:根据倒排列表合并结果,生成匹配文档的列表。
  4. 计算评分:对匹配的文档进行相关性评分,排序后返回给用户。

4.2 示例

假设我们要搜索关键词"Elasticsearch search engine",查询过程如下:

  1. 解析查询:["elasticsearch", "search", "engine"]
  2. 查找词典:
    • elasticsearch -> {1, 2}
    • search -> {1, 3}
    • engine -> {1}
  3. 合并结果:文档1包含所有关键词,文档2和文档3分别包含部分关键词。
  4. 计算评分:根据文档与查询的匹配度进行评分,假设文档1得分最高,则返回文档1。

五、倒排索引的优缺点

5.1 优点

  1. 高效的关键词搜索:倒排索引允许快速查找包含特定关键词的文档,极大提高了查询效率。
  2. 可扩展性:通过分片和副本机制,Elasticsearch能够处理大规模数据,并保证高可用性。
  3. 灵活的查询能力:支持多种查询类型,如布尔查询、范围查询、模糊查询等,满足不同应用需求。

5.2 缺点

  1. 存储空间占用较大:倒排索引需要存储词典和倒排列表,可能占用较多存储空间,尤其是处理大规模文本数据时。
  2. 实时性较弱:由于倒排索引的构建和更新需要一定时间,可能无法满足高实时性要求的应用场景。

六、倒排索引在实际应用中的优化

6.1 分析器配置

Elasticsearch提供多种内置分析器,如标准分析器(Standard Analyzer)、简洁分析器(Simple Analyzer)等。用户可以根据实际需求选择合适的分析器,并进行定制化配置,如添加同义词过滤器(Synonym Filter)等。

6.2 分片和副本

通过合理配置分片(Shard)和副本(Replica)数量,可以提高Elasticsearch集群的查询性能和容错能力。分片允许将数据分布到多个节点上,副本提供数据冗余以应对节点故障。

6.3 缓存机制

Elasticsearch支持多种缓存机制,如查询缓存(Query Cache)、过滤器缓存(Filter Cache)等。合理利用缓存可以减少磁盘I/O,提高查询性能。

6.4 数据分层存储

对于大规模数据,可以采用冷热分离存储策略,将近期活跃数据存储在高性能存储介质上,将历史数据存储在低成本存储介质上,降低存储成本的同时保证查询性能。
封面.png

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/42715.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【Excel】求和带文字的数据

目录标题 1. 给出样例2. CtrlE3. CtrlH → A替换为 → 全部替换 1. 给出样例 2. CtrlE 3. CtrlH → A替换为 → 全部替换

算法期末函数题

R6-1 可重复选择的组合数问题 【考核知识点】可重复选择的组合计数 【问题描述】 有n个不同元素&#xff08;1<n<20&#xff09;&#xff0c;每个元素可以选多次&#xff0c;一共需要选出k个元素出来&#xff08;1<k<20&#xff09;&#xff0c;问有多少种选取的…

监控易V7.6.6.15升级详解2:设备管理功能

随着企业IT架构的日益复杂&#xff0c;对设备管理的需求也在不断提升。为了满足广大用户对于设备管理的高效、精准需求&#xff0c;我们荣幸地宣布监控易系统已完成了一次重要的版本升级。本次升级不仅优化了原有功能&#xff0c;还新增了一系列实用特性&#xff0c;旨在为用户…

仿qq音乐播放微信小程序模板源码

手机qq音乐应用小程序&#xff0c;在线音乐播放器微信小程序网页模板。包含&#xff1a;音乐歌曲主页、推荐、排行榜、搜索、音乐播放器、歌单详情等。 仿qq音乐播放微信小程序模板源码

【ubuntu自启shell脚本】——在ubuntu中如何使用系统自带的启动应用程序设置开机自启自己的本地shell脚本

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、设置开机自启shell脚本1.使用 gnome-session-properties2.测试的shell例程代码 总结 前言 在Ubuntu系统中设置开机自启脚本是一种重要的自动化方法。开机自…

YOLO-World实时开集检测论文阅读

论文&#xff1a;《YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection》 代码&#xff1a;https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World 1.Abstract 我们介绍了YOLO World&#xff0c;这是一种创新的方法&#xff0c;通过在大规模数据集上进行视觉语言建模和预训练&#…

js之弹性布局使用方法

弹性布局&#xff08;Flexbox&#xff09;是一种现代化的 CSS 布局方法&#xff0c;它可以让您更方便地创建响应式和动态布局。在本篇文档中&#xff0c;我们将介绍弹性布局的基本概念以及如何在项目中使用它。 一、基本概念 容器&#xff08;Container&#xff09;&#xff…

WPF中逻辑树和视觉树

在WPF&#xff08;Windows Presentation Foundation&#xff09;中&#xff0c;“逻辑树”&#xff08;Logical Tree&#xff09;和“可视树”&#xff08;Visual Tree&#xff09;是两个重要的概念&#xff0c;它们代表了不同的对象层次结构&#xff0c;用于描述应用程序的组织…

洛谷 [SNCPC2024] 写都写了,交一发吧 题解

分析 显然&#xff0c;两个相同的数去按位与的结果还是该数。 由于一个代码可以提交多次&#xff0c;那么可以把得分最高的代码提交两次&#xff0c;这样的得分就是这个代码的得分&#xff0c;很明显&#xff0c;这样是最优的。 Code #include<iostream> using names…

STM32微控制器的SPI存储解决方案:W25Q64 Flash存储器深度应用

摘要 在嵌入式系统设计中&#xff0c;存储解决方案对于数据的持久化至关重要。W25Q64 Flash存储器以其高效的存储能力和与SPI总线的兼容性&#xff0c;成为STM32微控制器项目中的优选。本文将深入探讨STM32微控制器的SPI存储解决方案&#xff0c;重点介绍W25Q64 Flash存储器的…

vue3+antd 实现点击按钮弹出对话框

格式1&#xff1a;确认对话框 按钮&#xff1a; 点击按钮之后&#xff1a; 完整代码&#xff1a; <template><div><a-button click"showConfirm">Confirm</a-button></div> </template> <script setup> import {Mod…

如何查看程序是否在运行-Linux

1.命令 ps aux | grep RiboCode2_manythreads.py2.结果&#xff1a; 2020200 1063124 99.8 19.2 56105444 50796184 pts/0 Sl 18:40 114:36 python RiboCode2_manythreads.py -a ./RiboCode_annot -c config15d.txt -o ./ORFs_15d_final_result --gtf -t 15从输出结果可以看出…

阶段三:项目开发---大数据开发运行环境搭建:任务4:安装配置Spark集群

任务描述 知识点&#xff1a;安装配置Spark 重 点&#xff1a; 安装配置Spark 难 点&#xff1a;无 内 容&#xff1a; Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop …

Bean的管理

1.主动获取Bean spring项目在需要时&#xff0c;会自动从IOC容器中获取需要的Bean 我们也可以自己主动的得到Bean对象 &#xff08;1&#xff09;获取bean对象&#xff0c;首先获取SpringIOC对象 private ApplicationContext applicationContext //IOC容器对象 (2 )方法…

昇思25天学习打卡营第13天 | ShuffleNet图像分类

ShuffleNet网络介绍 ShuffleNetV1是旷视科技提出的一种计算高效的CNN模型&#xff0c;和MobileNet, SqueezeNet等一样主要应用在移动端&#xff0c;所以模型的设计目标就是利用有限的计算资源来达到最好的模型精度。ShuffleNetV1的设计核心是引入了两种操作&#xff1a;Pointw…

ExcelVBA运用Excel的【条件格式】(二)

ExcelVBA运用Excel的【条件格式】&#xff08;二&#xff09;前面知识点回顾1. 访问 FormatConditions 集合 Range.FormatConditions2. 添加条件格式 FormatConditions.Add 方法语法表达式。添加 (类型、 运算符、 Expression1、 Expression2)3. 修改或删除条件格式4. …

如何在Spring Boot中实现动态多语言支持

如何在Spring Boot中实现动态多语言支持 大家好&#xff0c;我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编&#xff0c;也是冬天不穿秋裤&#xff0c;天冷也要风度的程序猿&#xff01; 一、引言 随着全球化市场的发展&#xff0c;多语言支持已经成为现代…

密码技术中分组模式解析

目录 1. 概述 2. ECB模式 2.1 概述 2.2 ECB模式的加密 2.3 ECB模式的解密 2.4 优点 2.5 缺点 3. CBC模式【推荐】 3.1 概述 3.2 CBC模式的加密 3.3 CBC模式的解密 3.4 优点 3.5 缺点 4. CFB模式 4.1 概述 4.2 CFB模式的加密 4.3 CFB模式的解密 4.4 优点 4.…

智慧地产视觉监控系统开源了,系统采用多种优化技术,提高系统的响应速度和资源利用率

智慧地产视觉监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒&#xff0c;省去繁琐重复的适配流程&#xff0c;实现芯片、算法、应用的全流程组合&#xff0c;从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。用户只需在界面上…

Python打开Excel文档并读取数据

Python 版本 目前 Python 3 版本为主流版本&#xff0c;这里测试的版本是&#xff1a;Python 3.10.5。 常用库说明 Python 操作 Excel 的常用库有&#xff1a;xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl、pandas。这里主要说明下 Excel 文档 .xls 格式和 .xlsx 格式的文档打开和读取。 …