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    基于倒排索引的关系数据库全文检索查询效率研究 - 中国优秀硕士学位论文全文数据库

    基于倒排索引的关系数据库全文检索查询效率研究

    A Research of FTS Query Efficiency Based on Invert Index in RDBMS

    posted on 2013-03-27 21:28 lexus 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

    转载于:https://www.cnblogs.com/lexus/archive/2013/03/27/2985416.html

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  • // An highlighted block var foo = 'bar';
  • Elasticsearch使用一种称为倒排索引的结构,她适用于快速的全文搜索。 一个倒排索引由文档中所有不能重复词的列表构成,对于其中每个词,有一个包含它的文档列表。 示例: 1、假设文档集合包含五个文档,每...

    Elasticsearch 和 传统关系型数据库的对比

    1. Elasticsearch中的概念与关系型数据库对比
    Relational DB Databases Tables Rows Columns
    关系型数据库 数据库
    Elasticsearch Indices Types Documents Fields
    搜索引擎 索引 类型 文档 域(字段)
    1. 在Elasticsearch中,所有的字段缺省都建了索引。 也就是说每一个字段都有一个倒排索引,用于快速查询。
    2. es支持http协议(json格式)(9200端口)、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议(通过插件方式集成),传统关系型数据库不支持。
    3. es支持分片和复制,从而方便水平分割和扩展,复制保证了es的高可用与高吞吐。
    索引不可变原因

    倒排索引包含:

    • 文档的列表
    • 文档的数量
    • 词条在每个文档中出现的次数
    • 出现的位置
    • 每个文档的长度
    • 所有文档的平均长度

    索引不可变的原因:

    • 不需要锁,提升并发性能
    • 可以一直保存在缓存中(filter,过滤查询可以体现,详情查看:Elasticsearch 过滤查询
    • 节省cpu和io开销

    倒排索引

    Elasticsearch使用一种称为倒排索引的结构,她适用于快速的全文搜索。
    一个倒排索引由文档中所有不能重复词的列表构成,对于其中每个词,有一个包含它的文档列表。

    示例:

    1、假设文档集合包含五个文档,每个文档内容表所示,表的最左端一栏是每个文档对应的文档编号,我们的任务就是对这个文档集合建立倒排索引。
    文档编号 文档内容
    1 谷歌地图之父跳槽Facebook
    2 谷歌地图之父加盟Facebook
    3 谷歌地图创始人拉斯离开谷歌加盟Facebook
    4 谷歌地图之父跳槽Facebook与Wave项目取消有关
    5 谷歌地图之父拉斯加盟社交网站facebook
    2、中文和英文等语言不同、单词之间没有明确分隔符号,所以首先要用分词系统将文档自动切分成单词序列。这样每个文档就转换为由单词序列构成的数据流,为了系统后续处理方便,需要对每个不同的单词赋予唯一的单词编号,同时记录下哪些文档包含这个单词,在如此处理结束后,我们可以得到最简单的倒排索引。

    “单词ID”一栏记录了每个单词的单词编号,第二栏是对应的单词,第三栏即每个单词对应的倒排索引。

    单词ID 单词 倒排索引(DocID)
    1 谷歌 1,2,3,4,5
    2 地图 1,2,3,4,5
    3 之父 1,2,4,5
    4 跳槽 1,4
    5 Facebook 1,2,3,4,5
    6 加盟 2,3,5
    7 创始人 3
    8 拉斯 3,5
    9 离开 3
    10 4
    11 Wave 4
    12 项目 4
    13 取消 4
    14 有关 4
    15 社交 5
    16 网站 5
    3、索引系统还可以记录除此之外的更多信息,下表还记录了单词频率信息(TF)即这个单词在某个文档中出现的次数,之所以要记录这个信息,是因为词频信息在搜索结果排序时,计算查询和文档相似度是很重要的一个计算因子,所以将其记录在倒排列表中,以方便后续排序时进行分值计算。
    单词ID 单词 倒排索引(DocID:TF)
    1 谷歌 (1:1),(2:1),(3:2),(4:1),(5:1)
    2 地图 (1:1),(2:1),(3:1),(4:1),(5:1)
    3 之父 (1:1),(2:1),(4:1),(5:1)
    4 跳槽 (1:1),(4:1)
    5 Facebook (1:1),(2:1),(3:1),(4:1),(5:1)
    6 加盟 (2:1),(3:1),(5:1)
    7 创始人 (3:1)
    8 拉斯 (3:1),(5:1)
    9 离开 (3:1)
    10 (4:1)
    11 Wave (4:1)
    12 项目 (4:1)
    13 取消 (4:1)
    14 有关 (4:1)
    15 社交 (5:1)
    16 网站 (5:1)
    4、倒排列表中还可以记录单词在某个文档出现的位置信息

    (1,<11>,1),(2,<7>,1),(3,❤️,9>,2)
    有了这个索引系统,搜索引擎可以很方便地相应用户的查询,比如用户输入查询词“Facebook”,搜索系统查找倒排索引,从中可以读出包含这个单词的文档,这些文档就是提供给用户的搜索结果,而利用单词频率信息、文档频率信息既可以对这些候选搜索结果进行排序,计算文档和查询的相似性,按照相似性得分由高到低排序输出,此即为搜索系统的部分内部流程。

    示例:
    1. The quick brown fox jumped over the lazy dog
    2. Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer

    倒排索引(x代表存在于的文档中)

    Term Doc_1 Doc_2
    Quick x
    The x
    brown x x
    dog x
    dogs x
    fox x
    foxes x
    in x
    jumped x
    lazy x x
    leap x
    over x x
    quick x
    summer x
    the x
    1. 搜索quick brown(计算相关度分数时,文档1的匹配度高,分数会比文档2高):
    Term Doc_1 Doc_2
    brown x x
    quick x
    Total 2 1
    1. 标准化规则(normalization):
      Quick 和 quick 以独立的词条出现,然后用户可能认为它们是相同的词。
      fox 和 foxes 非常相似,就像 dog 和 dogs,它们由相同的词根。
      jumped 和 leap ,尽管没有相同的词根,但是它们的意思很相近,是同义词。
      搜索含有 Quick fox的文档是搜不到的。
      使用标准规划规则,建立倒排索引的时候,会对拆分出的各个单词进行相应的处理,以提升后面搜索的时候能够搜索到相关联的文档的概率。
    Term Doc_1 Doc_2
    brown x x
    dog x x
    fox x x
    in x
    jump x x
    lazy x x
    over x x
    quick x x
    summer x
    the x x
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  • 倒排索引

    2020-07-22 17:20:57
    什么是倒排索引 倒排索来源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。 这种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的地址。...倒排索引也是搜索引擎区别于关系数据库和Nosql数...

    什么是倒排索引

            倒排索来源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录

            这种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的地址。

            由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(inverted index)。

            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)。

     

    目前搜索引擎中一般底层索引存储都采用倒排索引

    倒排索引也是搜索引擎区别于关系数据库和Nosql数据库的一个核心

     

    举例

    假设有A、B、C三个文件

    文件A:通过Python django搭建网站

    文件B:Python scrapy爬取网站数据

    文件C:scrapy-redis 分布式爬虫

     

    我们要查找包含关键字Python的文件,即这三个文件哪些包含了我们要查找的关键字,按照我们常规的办法,那就是对文件进行遍历,遍历A文件中的内容看有没有关键字,遍历B文件中的内容........遍历C文件中的内容.......

    这种效率肯定是不能接受的,当文件成千万上亿个的时候,肯定是不能实现的

    那倒排索引就是,我们在文件进行存储之前,先对文件进行分析,分析中就包括了分词

    这只是一个示意图,

    还会保存位置信息,关键词在文章中的哪个位置出现

     

    elasticsearch依据TF-IDF进行打分

     

     

    倒排索引待解决的问题

    • 1.大小写转换问题,如python和PYTHON应该为一个词
    • 2.词干抽取,looking和look应该处理为一个词
    • 3.分词,若屏蔽系统应该分词为“屏蔽”、“系统"还是应该为“屏蔽系统"
    • 4.倒排索引文件过大-压缩编码


    当然这些问题es都帮我们完成了

     


     

     

     

     

     

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  • 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:很容易让人理解为从A-Z颠倒成Z-A。其实并不是字面上的意思。 倒排索引源于实际应用中需要...

    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

     

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