Elasticsearch 学习笔记(一)-----Lucene的简介以及索引原理

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 今天,正式开始学习Elasticsearch,因为Elasticsearch是用Lucene来实现索引的查询功能的,所以,理解Lucene的原理显的尤为重要。

概述

今天,正式开始学习Elasticsearch,因为Elasticsearch是用Lucene来实现索引的查询功能的,所以,理解Lucene的原理显的尤为重要。

Lucene 简介

Lucene 是一个开源的全文检索引擎工具包。它不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,它提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎。

索引说明

索引,可以想象成一种数据结构,使你快速的随机访问存储在索引中的关键词,进而找到关键词所关联的文档。Lucene 采用的一种称为倒排索引(Invered index)的机制,倒排索引就是说我们维护了一个词/短语表,对于这个词/短语表,都有一个链表描述了有哪些文档包含了这个词/短语。这样在用户输入查询条件的时候,就可以非常快的得到搜索结果。

对文档建立好索引之后,就可以在这些索引上面进行搜索,搜索引擎首先会对搜索的关键词进行解析,然后再在建立好的索引上面进行查找,最终返回和用户输入的关键词相关联的文档。

建立索引相关概念

为了对文档进行索引,Lucene 提供了5个基础的类,Document;Field;Analyzer;IndexWriter;Directory,下面我们分别介绍这几个类的功能。

Document

用来描述文档,此处的文档可以理解为数据库的一条记录,一篇文章。一个Document 对象由多个Field 对象组成。比如说,一篇文章是一个文档的话,那么,其标题,正文,标签就分别对应一个个Field对象。整体组成一个文档对象。

Field

用来描述一个文档的某个属性。比如文章的标题就对应一个Field。、

Analyzer

在一个文档被索引之前,首先需要对文档进行分词处理,这部分工作就是由Analyzer(分词器)来做的。

IndexWriter

核心类,作用是把一个个Document对象加到索引中

Directory

这个类代表了Lucene 的索引存储的位置,这是一个抽象类,其有两个实现类,其中FSDirectory 类,表示一个存储在文件系统中的索引的位置,另外一个RAMDirectory 类表示一个存储在内存中的索引的位置。

构建索引的总体流程

1.为每一个待检索的文件构建Document对象,将文件中各部分内容作为Field类对象

2.使用Analyzer类实现对文档中的自然语言文本进行分词处理,并使用IndexWriter 类构建索引

3.使用FSDirectory 类设定索引存储的方式和位置,实现索引的存储

查询文档相关概念

Lucene 提供了几个基础的类来完成 在索引上进行搜索以查找包含某个关键词或短语的文档的过程。他们分别是IndexSearcher,Term, Query,TermQuery,Hits。 下面我们分别介绍这几个类的功能。

Query

这是一个抽象类,他有多个子类,比如:TermQuery,BooleanQuery,PrefixQuery,MultiTermQuery等等。这个类的目的是把用户输入的查询字符串封装成Lucene 能够识别的Query。

Term

Term 是搜索的基本单位,一个Term对象有两个String 类型的域组成。生成一个Term 对象可以有如下一条语句来完成:Term term=new Term(“fieldName”,“queryWorld”);其中第一个参数代表了要在文档的哪一个Field上进行查找,第二个参数代表了要查询的关键词。

TermQuery

TermQuery是抽象类Query的一个子类,它同时也是Lucene支持的最为基本的一个查询类。 Query query = new TermQuery(new Term(“fieldName”,“queryWorld”)); 它的构造函数只接收一个参数,那就是Term。

IndexSearcher

IndexSearcher 是用来在建立好的索引上进行搜索的,它只能以只读的方式打开一个索引,所以可以有多个IndexSearcher 的实例在一个索引上进行操作。

Hits

Hits 是用来保存搜索的结果的。

在索引上查询的流程如下:

1.使用IndexReader类读取索引

2.使用Term类表示用户所查找的关键词以及关键词所在的字段,使用QueryParser类表示用户的查询条件。使用Term类表示用户所查找的关键词以及关键词所在的字段,使用QueryParser类表示用户的查询条件。

3.对关键词进行分词。

4.使用IndexSearcher类检索索引,返回符合查询条件的Document类对象。

倒排索引

正如前面所说Lucene 采用的是倒排索引的机制,由属性值来确定记录的位置,而不是由记录确定属性。

如图所示:

具体参考倒排索引原理和实现

索引时

以live 这行为例我们说明下该结构:live在文章1中出现了2次,文章2中出现了一次,它的位置为“2,5,2”,这表示什么呢?我们需要结合文章号和出现频率来分析啊,文章1出现了2次,那么“2,5” 就表示live在文章1中出现的两个位置,文章2中出现了一次,那么剩下的“2” 就表示live是文章2中第2个关键词

我们注意到关键字是按字符顺序排列的(lucene没有使用B树结构),因此lucene可以用二分搜索算法快速定位关键词

实现

lucene将上面三列分别作为词典文件(Term Dictionary)、频率文件(frequencies)、位置文件 (positions)保存。其中词典文件不仅保存有每个关键词,还保留了指向频率文件和位置文件的指针,通过指针可以找到该关键词的频率信息和位置信息。

Lucene 中使用了field的概念,用于表达信息所在的位置(如标题中,文章中,url中),在建索引中,该field 信息也记录在词典文件中,每个关键词都有一个field信息(因为每个关键字一定属于一个或多个field)

一个简单的demo

新建一个maven项目,引入Lucene 的依赖,版本为7.4.0。

1.POM文件中的依赖如下:

 

<dependency>
            <groupId>org.apache.lucene</groupId>
            <artifactId>lucene-core</artifactId>
            <version>7.4.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.lucene</groupId>
            <artifactId>lucene-queryparser</artifactId>
            <version>7.4.0</version>
        </dependency>

2.建立索引

public class CreateTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
//        Path indexPath = FileSystems.getDefault().getPath("d:\\index\\");
        Path indexPath = FileSystems.getDefault().getPath("/Volumes/Develop/index");
//        FSDirectory有三个主要的子类,open方法会根据系统环境自动挑选最合适的子类创建
//        MMapDirectory:Linux, MacOSX, Solaris
//        NIOFSDirectory:other non-Windows JREs
//        SimpleFSDirectory:other JREs on Windows
        Directory dir = FSDirectory.open(indexPath);
        // 分词器
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
        boolean create = true;
        IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(analyzer);
        if (create) {
            indexWriterConfig.setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE);
        } else {
            // lucene是不支持更新的,这里仅仅是删除旧索引,然后创建新索引
            indexWriterConfig.setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE_OR_APPEND);
        }
        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(dir, indexWriterConfig);
        Document doc = new Document();
        // 域值会被索引,但是不会被分词,即被当作一个完整的token处理,一般用在“国家”或者“ID
        // Field.Store表示是否在索引中存储原始的域值
        // 如果想在查询结果里显示域值,则需要对其进行存储
        // 如果内容太大并且不需要显示域值(整篇文章内容),则不适合存储到索引中
        doc.add(new StringField("Title", "sean", Field.Store.YES));
        long time = new Date().getTime();
        // LongPoint并不存储域值
        doc.add(new LongPoint("LastModified", time));
//        doc.add(new NumericDocValuesField("LastModified", time));
        // 会自动被索引和分词的字段,一般被用在文章的正文部分
        doc.add(new TextField("Content", "this is a test of sean", Field.Store.NO));
        List<Document> docs = new LinkedList<>();
        docs.add(doc);
        indexWriter.addDocuments(docs);
        // 默认会在关闭前提交
        indexWriter.close();
    }
}

运行结果:

798d85a857449a0067b9fbd35de7ae46_20190217192807195.png

构建索引时序图如下

a0e6236d372208c5b0c83d101414818a_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQ1MzQ4MDg=,size_16,color_FFFFFF,t_70.png

4. 在建立好的索引上进行搜索

public class QueryTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
//        Path indexPath = FileSystems.getDefault().getPath("d:\\index\\");
        Path indexPath = FileSystems.getDefault().getPath("/Volumes/Develop/index");
        Directory dir = FSDirectory.open(indexPath);
        // 分词器
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
        IndexReader reader = DirectoryReader.open(dir);
        IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
        // 同时查询多个域
        String[] queryFields = {"Title", "Content", "LastModified"};
        QueryParser parser = new MultiFieldQueryParser(queryFields, analyzer);
        Query query = parser.parse("sean 123");
        // 一个域按词查doc
//        Term term = new Term("Title", "sean");
//        Query query = new TermQuery(term);
        // 模糊查询
//        Term term = new Term("Title", "se*");
//        WildcardQuery query = new WildcardQuery(term);
        // 范围查询
//        Query query1 = LongPoint.newRangeQuery("LastModified", 1L, 1637069693000L);
        // 多关键字查询,必须指定slop(key的存储方式)
//        PhraseQuery.Builder phraseQueryBuilder = new PhraseQuery.Builder();
//        phraseQueryBuilder.add(new Term("Content", "test"));
//        phraseQueryBuilder.add(new Term("Content", "sean"));
//        phraseQueryBuilder.setSlop(10);
//        PhraseQuery query2 = phraseQueryBuilder.build();
//
//        // 复合查询
//        BooleanQuery.Builder booleanQueryBuildr = new BooleanQuery.Builder();
//        booleanQueryBuildr.add(query1, BooleanClause.Occur.MUST);  //and
//        booleanQueryBuildr.add(query2, BooleanClause.Occur.MUST);  //and
//        BooleanQuery query = booleanQueryBuildr.build();
        // 返回doc排序
        // 排序域必须存在,否则会报错
        Sort sort = new Sort();
        SortField sortField = new SortField("Title", SortField.Type.SCORE);
        sort.setSort(sortField);
        TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10, sort);
        if(topDocs.totalHits > 0)
            for(ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs){
                int docNum = scoreDoc.doc;
                Document doc = searcher.doc(docNum);
                System.out.println(doc.toString());
            }
    }
}

运行结果:

36d2d47f1bd4076d2871ae0b6eb8e784_20190217192731583.png

查询索引时序图如下:

3799a51660777203228fb9b8062db76e_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQ1MzQ4MDg=,size_16,color_FFFFFF,t_70.png

总结

本文首先对Lucene 做了简介,然后对建立索引和查询文档的基本类做了详细说明,接着,对倒排索引做了详细阐述,最后就是通过一个demo来说明Lucene的使用。

参考资料

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-lucene1/index.html

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/inverted-index.html

倒排索引原理和实现


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