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Elasticsearch笔记(2)

Elasticsearch笔记(2)

作者: 吃火龙果吐芝麻 | 来源:发表于2019-03-05 19:54 被阅读0次

    Lucene 

    Lucene 简介

    Lucene 是一个开源的全文检索引擎工具包,最初由Doug Cutting 开发。早在1997 年,资

    深全文检索专家Doug Cutting 用一个周末的时间, 使用Java 语言创作了一个文本搜索的开源

    函数库,目的是为各种中小型应用软件加入全文检索功能。不久之后,Lucene 诞生了,2000

    年Lucene 成为Apache 开源社区的一个子项目。随着Lucene 被人们熟知,越来越多的用户和

    研发人员加入其中,完善并壮大项目的发展,Lucene 已成为最受欢迎的具有完整的查询引擎

    和索引引擎的全文检索库。

    Lucene 特点

    1 . 稳定,索引性能高

    现代硬盘上每小时能够索引150GB 以上的数据。

    对内存的要求小—只需要1 MB 的堆内存。

    增量索引和批量索引一样快。

    索引的大小约为索引文本大小的20%􃀜30%。

    2 . 高效、准确、高性能的搜索算法

    • 搜索排名—最好的结果显示在最前面。

    • 许多强大的查询类型:短语查询、通配符查询、近似查询、范围查询等。

    • 对字段级别搜索(如标题,作者,内容)。

    • 可以对任意字段排序。

    • 支持搜索多个索引并合并搜索结果。

    • 支持更新操作和查询操作同时进行。

    • 灵活的切面、高亮、join 和group by 功能。

    • 速度快,内存效率高,容错性好。

    • 可选排序模型,包括向量空间模型和BM25 模型。

    • 可配置存储引擎。

    3. 跨平台解决方案

    •作为Apache 开源许可,在商业软件和开放程序中都可以使用Lucene。

    • 100%纯Java 编写。

    • 对多种语言提供接口。

    Lucene 架构

    主要可以分为三部分

    1,信息收集 

    2,信息处理,也就是分词创建索引的过程

    3,用户查询


    Lucene 索引

    我们接着介绍Lucene 是如何索引文档的,索引文档就是把文档变成索引这种数据结构的过程。

    文档是Lucene 索引的基本单位,比文档更小的单位是字段,字段是文档的一部分,每个

    字段由3 部分组成:名称(name) 、类型(type) 和取值(value)。字段的取值一般为文本

    类型(字符串、字符流等)、二进制类型和数值类型。Lucene 中的字段类型主要有以下几种:

    TextField

    TextField 会把该字段的内容索引并词条化,但是不保存词向量。比如,包含整篇文档内容

    的body 字段,常常使用TextField 类型进行索引。

    StringField

    StringField 只会对该字段的内容索引,但是并不词条化,也不保存词向量。字符串的值会

    被索引为一个单独的词项。比如,有个字段是国家名称,字段名为“country” ,以国家“阿

    尔吉利亚”为例,只索引不词条化是最合适的。

    IntPoint

    IntPoint 适合索引值为int 类型的字段。

    LongPoint

    类似于IntPoint 。适合索引值为long的字段

    FloatPoint和DoublePoint   同上

    SortedDocValuesField

    存储值为文本内容的DocValue 字段,SortedDocValuesField 适合索引字段值为文本内容并

    且需要按值进行排序的字段。

    NumericDocValuesField

    存储单个数值类型的DocValues 字段,主要包括(int,long , float , double ) 。

    SortedNumericDocValuesField

    存储数值类型的有序数组列表的DocValues 字段。

    StoredField

    StoredField 适合索引只需要保存字段值不进行其他操作的字段。

    注:DocValues 是Lucene 4.X 版本以后新增的重要特性,我们都知道,Lucene 是使用经

    典的倒排索引的模式来达到快速检索的目的,简单地说,就是建立词项和文档id 的关系映射,

    在搜索时,通过类似hash 算法来快速定位到一个搜索关键词,然后读取文档id 集合,这样搜

    索数据是非常高效快速的, 当然它也存在一定的缺陷。假如我们需要对数据做一些聚合操作,

    例如排序、分组时, Lucene 内部会遍历提取所有出现在文档集合的排序字段,然后再次构建

    一个最终的排好序的文档集合,这个过程全部维持在内存中操作,而且如果排序数据量巨大的

    话,非常容易造成内存溢出和性能缓慢。基于此,在lucene 4.X 之后出现了DocValues 这一新

    特性,DocValues 其实是Lucene 在构建索引时额外建立一个有序的基于document=>field/value

    的映射列表。在构建索引时会对幵启docvalues 的字段额外构建一个已经排好序的文档到字段

    级别的一个列式存储映射,它减轻了在排序和分组时对内存的依赖,而且大大提升了这个过程

    的性能,当然它也会耗费一定的磁盘空间。

    Elasticsearch 概述

    Elasticsearch 是一个基于Lucene 的搜索服务器,釆用Java 语言编写,使用Lucene 构建索

    引、提供搜索功能,并作为Apache 许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引

    擎。我们知道,Lucene 提供的功能已经很强大了,但是Lucene 只是一个由Java 语言编写的库,

    对不使用Java 语言的开发人员并不友好,Elasticsearch 在 Lucene 的基础上做了更多的改进,

    提供了多种语言接口。如图4-1 所示,Lucene 之于 Elasticsearch 堪比发动机之于汽车,

    Elasticsearch 底层使用的仍然是Lucene 的 API Lucene 专注于底层搜索的建设,Elasticsearch

    专注于企业应用。

    Elasticsearch 的目标是让全文搜索变得简单,开发者可以通过简单明了的RESTFul API 轻

    松地实现搜索功能,而不必去面对Lucene 的复杂性。

    架构解读

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