精华内容
下载资源
问答
  • 搜索引擎最核心的技术, **倒排索引**技术,倒排索引可能需要分成几篇文章才说得完,我们先会说说倒排索引的技术原理,然后会讲讲怎么用一些数据结构和算法来实现一个倒排索引,然后会说一个 索引器怎么通过 文档来...

    搜索引擎最核心的技术, 倒排索引技术,倒排索引可能需要分成几篇文章才说得完,我们先会说说倒排索引的技术原理,然后会讲讲怎么用一些数据结构和算法来实现一个倒排索引,然后会说一个 索引器怎么通过 文档来生成一个倒排索引。

    什么是倒排索引呢?索引我们都知道,就是为了能更快的找到文档的数据结构,比如给文档编个号,那么通过这个号就可以很快的找到某一篇文档,而倒排索引不是根据文档编号,而是通过文档中的某些个词而找到文档的索引结构。

    倒排索引技术简单,高效,简直是为搜索引擎这种东西量身定做的,就是靠这个技术,实现一个搜索引擎才成为可能,我们也才能在海量的文章中通过一个关键词找到我们想要的内容。

    我们看个例子,有下面的几个文档:

    文档编号 文档内容
    1 这是一个Go语言实现的引擎
    2 PHP是世界上最好的语言
    3 Linux是C语言和汇编语言实现的
    4 谷歌是一个世界上最好的搜索公司

    直观的看,我们通过编号1,2,3,4可以很快的找到文档,但是我们需要通过关键词找文档,那么把上面那个表格稍微变化一下,就是倒排索引了

    倒排表(倒排索引)【只列出了部分关键词】

    关键词 文档编号
    Go 1
    语言 1,2,3
    实现 1,3
    搜索 4
    引擎 1
    PHP 2
    世界 2,4
    最好 2,4
    汇编 3
    公司 4

    这样就非常好理解了吧,实际上倒排索引就是把文档的内容切词以后重新生成了一个表格,通过这个表格,我们可以很快的找到每个关键词对应的文档,好了,没有了,到这里,就是倒排索引的核心原理,也是搜索引擎最基础的基石,不管是谷歌还是某度,最核心的东西就是这两个表格,没这两表格,啥都干不了。

    看上去很简单吧,好吧,我们现在来模拟搜索引擎进行一次搜索,比如,我们键入关键词:搜索引擎

    1. 首先将 “搜索引擎” 这个词进行分词:搜索/引擎;
    2. 我们在表格2中查到 “搜索” 这个词出现在第4行, “引擎” 这个词出现在第5行;
    3. 找到第4行的第2列、第5行的第2列,把文档编号找出来,是1和4
    4. 去第一个表格通过文档编号把每个文档的实际内容找出来
    5. 将1和4的结果显示出来
    6. 搜索完成

    上面就是搜索引擎的最基础的技术了,如果来设计一个数据结构和算法来实现表2就成了搜索引擎技术的关键。
    在这里插入图片描述
    在实现数据结构和算法之前,我们需要知道搜索引擎搜索的是海量的数据,一般的中型电商的数据都是几十上百G的数据了,所以这个数据结构应该是存储在本地磁盘的而不是在内存中的,基于以上的考虑,为了快速搜索,要么自己实现cache来缓存热数据,要么考虑使用操作系统的底层技术MMAP,鉴于我自己实现的cache不见得(基本上是不太可能)比操作系统做得好,所以我使用的是MMAP。




    参考资料:
    搜索之倒排索引

    展开全文
  • 倒排索引是什么

    千次阅读 2019-03-04 00:11:34
    倒排索引是什么 倒排索引(英语:Inverted index),也常被称为反向索引、置入档案或反向档案,是一种索引方法,被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。它是文档检索系统中最...

    倒排索引是什么

    倒排索引(英语:Inverted index),也常被称为反向索引、置入档案或反向档案,是一种索引方法,被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。它是文档检索系统中最常用的数据结构。

    倒排索引和正排索引

    正排索引

    正排索引是以文档的ID为关键字,索引记录文档中每个字的位置信息,查找时索引中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档。

    正排索引组织方法在建立索引的时候结构比较简单,建立比较方便且易于维护;因为索引是基于文档建立的,新增文档新增索引块即可,删除文档找到对应的文档号直接删除,索引的更新过程相对来说比较简单。但是在查询的时候需对所有的文档进行扫描以确保没有遗漏,这样就使得检索时间大大延长,检索效率低下。

    倒排索引

    倒排索引以字或词为关键字进行索引,索引中关键字所对应的记录表项记录了出现这个字或词的所有文档,一个表项就是一个字表段,它记录该文档的 ID 和字符在该文档中出现的位置情况。

    由于每个字或词对应的文档数量在动态变化,所以倒排索引的建立和维护都较为复杂,但是在查询的时候由于可以一次得到查询关键字所对应的所有文档,所以效率高于正排索引。在全文检索中,检索的快速响应是一个最为关键的性能,而索引建立由于在后台进行,尽管效率相对低一些,但不会影响整个搜索引擎的效率。

    举个例子

    假设现在有三篇文档,如何使用倒找出包含 “杏仁” 这个词的文档。

    文档ID(docID) 内容
    0 杏仁医生是一款可以帮助医生和患者沟通的APP。
    1 杏仁医生和企鹅医生宣布合并。
    2 我是一名研发工程师。

    第一种方法就是遍历每篇文档,通过字符串匹配算法找到包含 “杏仁” 关键词的文档。一般来说字符串匹配的算法效率都不会很高,因为不管怎么样,都需要将文档整体遍历一次,得到的最终结果如下。(正排索引的做法)

    文档ID(docID) 内容
    0 杏仁医生是一款可以帮助医生和患者沟通的 APP。
    1 杏仁医生和企鹅医生宣布合并。

    这样查询的效率比较低下,如果使用倒排索引是如何处理呢。首先我们需要对文档内容进行分词,分词需要词库,分词器等(这里先不管)。假设上面 3 篇文档可以分词成 杏仁,医生,是, 一款, 患者, 沟通, APP, 企鹅,合并,我,研发,工程师。

    第二步是去掉一些连词和助词,假设最终文档分词之后的词有 杏仁,医生,患者,沟通,APP,企鹅, 研发,工程师。

    第三部是将词和文档 ID 建立映射关系。

    Key(词) Value(docID
    杏仁 0,1
    医生 0,1
    患者 0
    沟通 0
    APP 0
    企鹅 1
    研发 2
    工程师 2

    对于映射表的 Key 进行查找是完全匹配的,所以我们通过字符串二进制进行排讯,查找 Key 通过二分查找即可。比如查找包含 “杏仁” 的文档的时间复杂度从 O(n) 变成 O(log(n))。

    现实生活中的例子可能比较复杂一些,在进行搜索时通常是一个一个问题,比如 “杏仁医生APP是什么”?对于这样一句话首先我们要进行分词,假设可以分成 杏仁,医生,APP 三个词。然后用这三个词作为 Key 去搜索文档。

    • 杏仁:匹配到文档 0,1
    • 医生:匹配到文档 0,1
    • APP:匹配到文档 0

    从以上匹配关系能看出,文档 0 匹配到 3 个关键词,文档 1 匹配到 2 个关键词。然后对于匹配的文档如何排序返回,一般来说可能需要通过相关性计算,比如 文档 0 匹配到三个关键词,所以优先返回。但是现实的生活中可能很多文档匹配到的关键词数量一样,如何选择文档优先显示?目前主流的做法是按照多种不同的维度算相关性得分,得分多的靠前。

    结论

    倒排索引有着广泛的应用场景,比如搜索引擎、大规模数据库索引、文档检索、多媒体检索/信息检索领域等等。总之,倒排索引在检索领域是很重要的一种索引机制。

    展开全文
  • 倒排索引的英文原名Inverted index,大概因为Invert有颠倒的意思,所以就被翻译成了倒排,然后我们就会在字面上出现误解:很容易让人理解为从A-Z颠倒成Z-A。...索引的数据结构基本上采用倒排索引的结构,luce

    倒排索引的英文原名是Inverted index,大概因为Invert有颠倒的意思,所以就被翻译成了倒排,然后我们就会在字面上出现误解:理解为从A-Z颠倒成Z-A。其实它并不是字面上的意思。

    倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录,也就是说,不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录,因而称为倒排索引

    建立全文索引中有两项非常重要,一个是如何对文本进行分词,一是建立索引的数据结构。分词的方法基本上是二元分词法、最大匹配法和统计方法。索引的数据结构基本上采用倒排索引的结构,lucene就是基于倒排索引来实现的。其索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录id或地址。

    带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件,简称倒排文件(inverted file)

    倒排索引一般表示为一个三元组:关键词、词频(出现的次数)、id或位置(出现在哪篇文章或网页中,及有关的日期,作者等信息)。它相当于为所有文档或者互联网上几千亿页网页做了一个索引。可以理解为打标签,所以我们只需根据标签就能快速匹配到对应文档或网页。

    一个未经处理的数据库中,一般是以文档ID作为索引,以文档内容作为记录。

    而Inverted index 是将单词作为索引,将文档ID作为记录,这样便可以方便地通过单词或记录查找到其所在的文档。

    步骤1)读取一整条句子到变量str中

    步骤2)从句子的尾端读取1个字到变量word(单词)中

    步骤3)在字典查找word中保存的单词。如果不存在则保存word并转到步骤4,否则转到步骤5

    步骤4)如果是字典中最大单词或者超过最大单词数(认定为新词),从句尾去掉该单词,返回步骤2

    步骤5)继续读取前一个字到word中,转到步骤3

     

     

    内存中单词采用层次结构保存。假设字典中有如下的单词:中国 中华民国 国家 人民 民主

    在内存中按照如下方式按层排列,其中每一个方块代表一个字,箭头所指向为该单词的前一个字

    举例说明:假如现有三份数据文档,文档的内容如下分别是:

    doc1:Java is the best programming language.

    doc2:PHP is the best programming language.

    doc3:Javascript is the best programming language.

    创建一个包含所有不重复词条的排序列表,然后列出每个词条出现在哪个文档

    再将上面的内容转换为图的形式来说明倒排索引的结构信息:

     

    Lucene倒排索引原理见: https://blog.csdn.net/Trisyp/article/details/108099087

     

    展开全文
  • 什么是倒排索引?

    2021-05-07 14:44:24
    什么需要倒排索引 倒排索引,也索引。 索引,初衷都为了快速检索到你要的数据。 每种数据库都有自己要解决的问题(或者说擅长的领域),对应的就有自己的数据结构,而不同的使用场景和数据结构,需要用不同...

    为什么需要倒排索引

    倒排索引,也是索引。

    索引,初衷都是为了快速检索到你要的数据。

    每种数据库都有自己要解决的问题(或者说擅长的领域),对应的就有自己的数据结构,而不同的使用场景和数据结构,需要用不同的索引,才能起到最大化加快查询的目的。

    对 Mysql 来说,是 B+ 树,对 Elasticsearch/Lucene 来说,是倒排索引。

    Elasticsearch 是建立在全文搜索引擎库 Lucene 基础上的搜索引擎,它隐藏了 Lucene 的复杂性,取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API,不过掩盖不了它底层也是 Lucene 的事实。

    Elasticsearch 的倒排索引,其实就是 Lucene 的倒排索引。

     

    为什么叫倒排索引

    在没有搜索引擎时,我们是直接输入一个网址,然后获取网站内容,这时我们的行为是:

    document -> to -> words

    通过文章,获取里面的单词,此谓「正向索引」,forward index.

    后来,我们希望能够输入一个单词,找到含有这个单词,或者和这个单词有关系的文章:

    word -> to -> documents

    于是我们把这种索引,成为inverted index,直译过来,应该叫「反向索引」,国内翻译成「倒排索引」,有点委婉了。

    现在思考一下,如果让你来设计这个可以通过单词,反向找到文章的索引,你会怎么实现?

    关于 Elasticsearch 这类「搜索引擎」要解决的问题、它和传统关系型数据库的区别等等,可以看我之前写的文章:为什么需要 Elasticsearch(文末有链接)

     

    倒排索引的内部结构

    首先,在数据生成的时候,比如爬虫爬到一篇文章,这时我们需要对这篇文章进行分析,将文本拆解成一个个单词。

    这个过程很复杂,比如“生存还是死亡”,你要如何让分词器自动将它分解为“生存”、“还是”、“死亡”三个词语,然后把“还是”这个无意义的词语干掉。这里不展开,感兴趣的同学可以查看文末关于「分析器」的链接。

    接着,把这两个词语以及它对应的文档id存下来:

    word documentId

    生存 1

    死亡 1

    接着爬虫继续爬,又爬到一个含有“生存”的文档,于是索引变成:

    word documentId

    生存 1,2

    死亡 1

    下次搜索“生存”,就会返回文档ID是 1、2两份文档。

    然而上面这套索引的实现,给小孩子当玩具玩还行,要上生产环境,那还远着。

    想想看,这个世界上那么多单词,中文、英文、日文、韩文 … 你每次搜索一个单词,我都要全局遍历一遍,很明显不行。

    于是有了排序,我们需要对单词进行排序,像 B+ 树一样,可以在页里实现二分查找。

    光排序还不行,你单词都放在磁盘呢,磁盘 IO 慢的不得了,所以 Mysql 特意把索引缓存到了内存。

    你说好,我也学 Mysql 的,放内存,3,2,1,放,哐当,内存爆了。

    哪本字典,会把所有单词都贴在目录里的?

    所以,上图:

    Lucene 的倒排索,增加了最左边的一层「字典树」term index,它不存储所有的单词,只存储单词前缀,通过字典树找到单词所在的块,也就是单词的大概位置,再在块里二分查找,找到对应的单词,再找到单词对应的文档列表。

    当然,内存寸土寸金,能省则省,所以 Lucene 还用了 FST(Finite State Transducers)对它进一步压缩。

    FST 是什么?这里就不展开了,这次重点想聊的,是最右边的 Posting List 的,别看它只是存一个文档 ID 数组,但是它在设计时,遇到的问题可不少。

     

    Frame Of Reference

    原生的 Posting List 有两个痛点:

    • 如何压缩以节省磁盘空间
    • 如何快速求交并集(intersections and unions)

    先来聊聊压缩。

    我们来简化下 Lucene 要面对的问题,假设有这样一个数组:

    [73, 300, 302, 332, 343, 372]

    如何把它进行尽可能的压缩?

    Lucene 里,数据是按 Segment 存储的,每个 Segment 最多存 65536 个文档 ID, 所以文档 ID 的范围,从 0 到 2^32-1,所以如果不进行任何处理,那么每个元素都会占用 2 bytes ,对应上面的数组,就是 6 * 2 = 12 bytes.

    怎么压缩呢?

    压缩,就是尽可能降低每个数据占用的空间,同时又能让信息不失真,能够还原回来。

    Step 1:Delta-encode —— 增量编码

    我们只记录元素与元素之间的增量,于是数组变成了:

    [73, 227, 2, 30, 11, 29]

    Step 2:Split into blocks —— 分割成块

    Lucene里每个块是 256 个文档 ID,这样可以保证每个块,增量编码后,每个元素都不会超过 256(1 byte).

    为了方便演示,我们假设每个块是 3 个文档 ID:

    [73, 227, 2], [30, 11, 29]

    Step 3:Bit packing —— 按需分配空间

    对于第一个块,[73, 227, 2],最大元素是227,需要 8 bits,好,那我给你这个块的每个元素,都分配 8 bits的空间。

    但是对于第二个块,[30, 11, 29],最大的元素才30,只需要 5 bits,那我就给你每个元素,只分配 5 bits 的空间,足矣。

    这一步,可以说是把吝啬发挥到极致,精打细算,按需分配。

    以上三个步骤,共同组成了一项编码技术,Frame Of Reference(FOR):

     

    Roaring bitmaps

    接着来聊聊 Posting List 的第二个痛点 —— 如何快速求交并集(intersections and unions)。

    在 Lucene 中查询,通常不只有一个查询条件,比如我们想搜索:

    • 含有“生存”相关词语的文档
    • 文档发布时间在最近一个月
    • 文档发布者是平台的特约作者

    这样就需要根据三个字段,去三棵倒排索引里去查,当然,磁盘里的数据,上一节提到过,用了 FOR 进行压缩,所以我们要把数据进行反向处理,即解压,才能还原成原始的文档 ID,然后把这三个文档 ID 数组在内存中做一个交集。

    即使没有多条件查询, Lucene 也需要频繁求并集,因为 Lucene 是分片存储的。

    同样,我们把 Lucene 遇到的问题,简化成一道算法题。

    假设有下面三个数组:

    [64, 300, 303, 343]

    [73, 300, 302, 303, 343, 372]

    [303, 311, 333, 343]

    求它们的交集。

    Option 1: Integer 数组

    直接用原始的文档 ID ,可能你会说,那就逐个数组遍历一遍吧,遍历完就知道交集是什么了。

    其实对于有序的数组,用跳表(skip table)可以更高效,这里就不展开了,因为不管是从性能,还是空间上考虑,Integer 数组都不靠谱,假设有100M 个文档 ID,每个文档 ID 占 2 bytes,那已经是 200 MB,而这些数据是要放到内存中进行处理的,把这么大量的数据,从磁盘解压后丢到内存,内存肯定撑不住。

    Option 2: Bitmap

    假设有这样一个数组:

    [3,6,7,10]

    那么我们可以这样来表示:

    [0,0,1,0,0,1,1,0,0,1]

    看出来了么,对,我们用 0 表示角标对应的数字不存在,用 1 表示存在。

    这样带来了两个好处:

    • 节省空间:既然我们只需要0和1,那每个文档 ID 就只需要 1 bit,还是假设有 100M 个文档,那只需要 100M bits = 100M * 1/8 bytes = 12.5 MB,比之前用 Integer 数组 的 200 MB,优秀太多
    • 运算更快:0 和 1,天然就适合进行位运算,求交集,「与」一下,求并集,「或」一下,一切都回归到计算机的起点

    Option 3: Roaring Bitmaps

    细心的你可能发现了,bitmap 有个硬伤,就是不管你有多少个文档,你占用的空间都是一样的,之前说过,Lucene Posting List 的每个 Segement 最多放 65536 个文档ID,举一个极端的例子,有一个数组,里面只有两个文档 ID:

    [0, 65535]

    用 Bitmap,要怎么表示?

    [1,0,0,0,….(超级多个0),…,0,0,1]

    你需要 65536 个 bit,也就是 65536/8 = 8192 bytes,而用 Integer 数组,你只需要 2 * 2 bytes = 4 bytes

    呵呵,死板的 bitmap。可见在文档数量不多的时候,使用 Integer 数组更加节省内存。

    我们来算一下临界值,很简单,无论文档数量多少,bitmap都需要 8192 bytes,而 Integer 数组则和文档数量成线性相关,每个文档 ID 占 2 bytes,所以:

    8192 / 2 = 4096

    当文档数量少于 4096 时,用 Integer 数组,否则,用 bitmap.

    这里补充一下 Roaring bitmaps 和 之前讲的 Frame Of Reference 的关系。

    Frame Of Reference 是压缩数据,减少磁盘占用空间,所以当我们从磁盘取数据时,也需要一个反向的过程,即解压,解压后才有我们上面看到的这样子的文档ID数组:[73, 300, 302, 303, 343, 372] ,接着我们需要对数据进行处理,求交集或者并集,这时候数据是需要放到内存进行处理的,我们有三个这样的数组,这些数组可能很大,而内存空间比磁盘还宝贵,于是需要更强有力的压缩算法,同时还要有利于快速的求交并集,于是有了Roaring Bitmaps 算法。

    另外,Lucene 还会把从磁盘取出来的数据,通过 Roaring bitmaps 处理后,缓存到内存中,Lucene 称之为 filter cache.

    展开全文
  • 什么是倒排索引与正向索引

    千次阅读 2017-10-10 11:30:07
    其中倒排索引数据结构在搜索引擎框架中扮演着非常重要的角色。SEO顾问——潇湘驭文为您简单介绍倒排索引与正向索引。 对没有编程和操作数据库经验的站长和SEOer而言,索引一种比较抽象的概念。感兴趣
  • Elasticsearch的倒排索引是什么? 1、倒排索引是搜索引擎的核心。搜索引擎的主要目标是在查找发生搜索条件的文档时提供快速搜索。倒排索引是一种像数据结构一样的散列图,可将用户从单词导向文档或网页。它是搜索...
  • 传统的我们的检索是通过文章,逐个遍历找到对应关键词的位置。 而倒排索引,是通过分词策略,形成了词和文章的映射关系表,这种词典+映射表即为倒排索引。... lucene 从 4+版本后开始大量使用的数据结构是 FST。F
  • 在各大搜索引擎中,输入关键字都可以找到我们想要的文章,还有InnoDB引擎中的全文索引,为什么能提高大量数据的检索,他们都有个共同的原因就是底层都是倒排索引算法。 我们先了解一些基本概念。 基本概念 文档 ...
  • 今天看某篇技术文章看到了...那么什么是索引,引用百度的定义:在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中...
  • 倒排索引

    2019-10-01 01:27:33
    索引计算机科学领域中非常常用的数据结构,比如数据库中的索引。...什么是倒排索引?如何建立倒排索引表?倒排索引表有什么作用?...... 在回答这些问题之前,先要了解一下“单词-文档矩阵”的概念。 ...
  • Elasticsearch倒排索引

    2020-02-09 12:08:12
    一、什么是倒排索引 倒排索引相对于正排索引而言的, 正排索引通过 id(唯一标识)找到对应文档, 倒排索引通过...二、倒排索引数据结构 正排索引和倒排索引对照 三、Elasticsearch倒排索引 Elasticsearch的J...
  • 倒排索引是什么?ElasticSearch的应用? Elasticsearch 是一个分布式的免费开源搜索和分析引擎,适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构数据等在内的所有类型的数据。Elasticsearch 在 Apache Lucene ...
  • 倒排索引理解

    2020-09-12 23:14:40
    基本思想:倒排索引(inverted index),一种索引方法,常被用于检索系统中的一种单词文档映射机构。基本形式为:关键词-文档,它一种逆向思维运算。该数据结构一般由两部分组成,一部分关键词字典(用于存储...
  • 搜索之倒排索引

    千次阅读 2017-08-19 00:40:42
    搜索引擎最核心的技术,倒排索引技术,倒排索引可能需要分成几篇文章才说得完,我们先会说说倒排索引的技术原理,然后会讲讲怎么用一些数据结构和算法来实现一个倒排索引,然后会说一个索引器怎么通过文档来生成一个...
  • Lucence倒排索引

    2020-03-10 17:35:17
    什么是倒排索引? 一、全文检索 要了解全文检索首先需要了解:结构数据与非结构数据,以及半结构数据,这三种数据构成了我们生活中所有数据的组成形式。 结构数据 非机构化数据结构数据 含义 有固定...
  • 上一篇文章 ElasticSearch 术语中提到了倒排索引,那么这篇文章就来讲解下什么是倒排索引倒排索引数据结构以及 ElasticSearch 中的倒排索引倒排索引 倒排索引(Inverted Index) 也常被称为反向索引,搜索...
  • Elasticsearch中的倒排索引详解

    千次阅读 2020-04-17 11:58:29
    倒排索引是搜索引擎非常重要的一种数据结构,什么是倒排索引倒排索引的原理是什么? 1 索引过程 在讲解倒排索引前,我们先了解索引创建,下图是 Elasticsearch 中数据索引过程的流程。 从上图可以看到,文档...
  • 倒排索引C++实现

    2020-06-11 20:52:25
    什么是倒排索引(反向索引) 以字或者词为关键字进行索引 正排索引从文档到关键字的映射,已知文档求关键字。倒排索引是从关键字到文档的映射,已知关键字求文档。 百度搜索为什么这么快? 使用了倒排,当然具体的...
  • MapReduce的倒排索引

    2018-06-29 14:14:00
    MapReduce的倒排索引索引: 什么是索引:索引(Index)帮助数据库高效获取数据的数据结构。索引在基于数据库表创建的,它包含一个表中某些列的值以及记录对应的地址,并且把这些值存储在一个数据结构中。最...
  • ElasticSearch倒排索引

    2020-03-08 11:33:46
    什么是倒排索引? 维基百科:倒排索引( 英语: Inverted index),也常被称为反向索引、置入.档案或反向档案,一种索引方法,被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者--组文档中的存储位置的映射。它文档...
  • lucene倒排索引表搜索原理

    千次阅读 2018-01-12 11:54:27
     前面的内容太宏观,为了照顾大部分没有做过搜索引擎的同学,数据结构与算法部分从正排索引、倒排索引一点点开始。提问:什么是正排索引(forward index)?回答:由key查询实体的过程,正排索引。用户表:t_user...
  • 倒排索引是文档检索中最常用的数据结构,被广泛地应用于全文搜索引擎。 它主要用来存储某个单词(或词组)在一个文档或一组文档中存储位置的映射,即可以通过内容来查找文档; 而不是通过文档来确定文档所包含的...
  • 什么是倒排索引倒排索引,也常被称为反向索引、置入档案或反向档案,一种索引方法,被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。它文档检索系统中最常用的数据结构。通过...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 10
收藏数 192
精华内容 76
关键字:

倒排索引数据结构是什么

数据结构 订阅