lucene正向索引(续)——域(Field)的元数据信息在.fnm里,在倒排表里,利用跳跃表,有利于大大提高搜索速度。-阿里云开发者社区

开发者社区> 桃子红了呐> 正文

lucene正向索引(续)——域(Field)的元数据信息在.fnm里,在倒排表里,利用跳跃表,有利于大大提高搜索速度。

简介:
+关注继续查看

4.1.2. 域(Field)的元数据信息(.fnm)

一个段(Segment)包含多个域,每个域都有一些元数据信息,保存在.fnm文件中,.fnm文件的格式如下:

fnm

  • FNMVersion
    • 是fnm文件的版本号,对于Lucene 2.9为-2
  • FieldsCount
    • 域的数目
  • 一个数组的域(Fields)
    • FieldName:域名,如"title","modified","content"等。
    • FieldBits:一系列标志位,表明对此域的索引方式
      • 最低位:1表示此域被索引,0则不被索引。所谓被索引,也即放到倒排表中去。
        • 仅仅被索引的域才能够被搜到。
        • Field.Index.NO则表示不被索引。
        • Field.Index.ANALYZED则表示不但被索引,而且被分词,比如索引"hello world"后,无论是搜"hello",还是搜"world"都能够被搜到。
        • Field.Index.NOT_ANALYZED表示虽然被索引,但是不分词,比如索引"hello world"后,仅当搜"hello world"时,能够搜到,搜"hello"和搜"world"都搜不到。
        • 一个域除了能够被索引,还能够被存储,仅仅被存储的域是搜索不到的,但是能通过文档号查到,多用于不想被搜索到,但是在通过其它域能够搜索到的情况下,能够随着文档号返回给用户的域。
        • Field.Store.Yes则表示存储此域,Field.Store.NO则表示不存储此域。
      • 倒数第二位:1表示保存词向量,0为不保存词向量。
        • Field.TermVector.YES表示保存词向量。
        • Field.TermVector.NO表示不保存词向量。
      • 倒数第三位:1表示在词向量中保存位置信息。
        • Field.TermVector.WITH_POSITIONS
      • 倒数第四位:1表示在词向量中保存偏移量信息。
        • Field.TermVector.WITH_OFFSETS
      • 倒数第五位:1表示不保存标准化因子
        • Field.Index.ANALYZED_NO_NORMS
        • Field.Index.NOT_ANALYZED_NO_NORMS
      • 倒数第六位:是否保存payload

要了解域的元数据信息,还要了解以下几点:

  • 位置(Position)和偏移量(Offset)的区别
    • 位置是基于词Term的,偏移量是基于字母或汉字的。

clip_image002

  • 索引域(Indexed)和存储域(Stored)的区别
    • 一个域为什么会被存储(store)而不被索引(Index)呢?在一个文档中的所有信息中,有这样一部分信息,可能不想被索引从而可以搜索到,但是当这个文档由于其他的信息被搜索到时,可以同其他信息一同返回。
    • 举个例子,读研究生时,您好不容易写了一篇论文交给您的导师,您的导师却要他所第一作者而您做第二作者,然而您导师不想别人在论文系统中搜索您的名字时找到这篇论文,于是在论文系统中,把第二作者这个Field的Indexed设为false,这样别人搜索您的名字,永远不知道您写过这篇论文,只有在别人搜索您导师的名字从而找到您的文章时,在一个角落表述着第二作者是您。
  • payload的使用
    • 我们知道,索引是以倒排表形式存储的,对于每一个词,都保存了包含这个词的一个链表,当然为了加快查询速度,此链表多用跳跃表进行存储。
    • Payload信息就是存储在倒排表中的,同文档号一起存放,多用于存储与每篇文档相关的一些信息。当然这部分信息也可以存储域里(stored Field),两者从功能上基本是一样的,然而当要存储的信息很多的时候,存放在倒排表里,利用跳跃表,有利于大大提高搜索速度。
    • Payload的存储方式如下图:

payload

  •  
    • Payload主要有以下几种用法:
      • 存储每个文档都有的信息:比如有的时候,我们想给每个文档赋一个我们自己的文档号,而不是用Lucene自己的文档号。于是我们可以声明一个特殊的域(Field)"_ID"和特殊的词(Term)"_ID",使得每篇文档都包含词"_ID",于是在词"_ID"的倒排表里面对于每篇文档又有一项,每一项都有一个payload,于是我们可以在payload里面保存我们自己的文档号。每当我们得到一个Lucene的文档号的时候,就能从跳跃表中查找到我们自己的文档号。
//声明一个特殊的域和特殊的词 

public static final String ID_PAYLOAD_FIELD = "_ID";

public static final String ID_PAYLOAD_TERM = "_ID";

public static final Term ID_TERM = new Term(ID_PAYLOAD_TERM, ID_PAYLOAD_FIELD);

//声明一个特殊的TokenStream,它只生成一个词(Term),就是那个特殊的词,在特殊的域里面。

static class SinglePayloadTokenStream extends TokenStream { 
    private Token token; 
    private boolean returnToken = false;

    SinglePayloadTokenStream(String idPayloadTerm) { 
        char[] term = idPayloadTerm.toCharArray(); 
        token = new Token(term, 0, term.length, 0, term.length); 
    }

    void setPayloadValue(byte[] value) { 
        token.setPayload(new Payload(value)); 
        returnToken = true; 
    }

    public Token next() throws IOException { 
        if (returnToken) { 
            returnToken = false; 
            return token; 
        } else { 
            return null; 
        } 
    } 
}

//对于每一篇文档,都让它包含这个特殊的词,在特殊的域里面

SinglePayloadTokenStream singlePayloadTokenStream = new SinglePayloadTokenStream(ID_PAYLOAD_TERM); 
singlePayloadTokenStream.setPayloadValue(long2bytes(id)); 
doc.add(new Field(ID_PAYLOAD_FIELD, singlePayloadTokenStream));

//每当得到一个Lucene的文档号时,通过以下的方式得到payload里面的文档号 

long id = 0; 
TermPositions tp = reader.termPositions(ID_PAYLOAD_TERM); 
boolean ret = tp.skipTo(docID); 
tp.nextPosition(); 
int payloadlength = tp.getPayloadLength(); 
byte[] payloadBuffer = new byte[payloadlength]; 
tp.getPayload(payloadBuffer, 0); 
id = bytes2long(payloadBuffer); 
tp.close();

 

  •  
    •  
      • 影响词的评分
        • 在Similarity抽象类中有函数public float scorePayload(byte [] payload, int offset, int length)  可以根据payload的值影响评分。
  • 读取域元数据信息的代码如下:

 

FieldInfos.read(IndexInput, String)

  • int firstInt = input.readVInt();
  • size = input.readVInt();
  • for (int i = 0; i < size; i++)
    • String name = input.readString();
    • byte bits = input.readByte();
    • boolean isIndexed = (bits & IS_INDEXED) != 0;
    • boolean storeTermVector = (bits & STORE_TERMVECTOR) != 0;
    • boolean storePositionsWithTermVector = (bits & STORE_POSITIONS_WITH_TERMVECTOR) != 0;
    • boolean storeOffsetWithTermVector = (bits & STORE_OFFSET_WITH_TERMVECTOR) != 0;
    • boolean omitNorms = (bits & OMIT_NORMS) != 0;
    • boolean storePayloads = (bits & STORE_PAYLOADS) != 0;
    • boolean omitTermFreqAndPositions = (bits & OMIT_TERM_FREQ_AND_POSITIONS) != 0;












本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6394248.html,如需转载请自行联系原作者


版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

相关文章
.NET数据库编程求索之路--6.使用ADO.NET实现(三层架构篇-使用List传递数据-基于存储过程)(1)
6.使用ADO.NET实现(三层架构篇-使用List传递数据-基于存储过程)(1)    【 夏春涛 email: xchuntao@163.com  blog: http://www.cnblogs.
730 0
Java基础-22总结登录注册IO版,数据操作流,内存操作流,打印流,标准输入输出流,转换流,随机访问流,合并流,序列化流,Properties
你需要的是什么,直接评论留言。 获取更多资源加微信公众号“Java帮帮” (是公众号,不是微信好友哦) 还有“Java帮帮”今日头条号,技术文章与新闻,每日更新,欢迎阅读 学习交流请加Java帮帮交流QQ群553841695 分享是一种美德,分享更快乐! 1:登录注册IO版本案例(掌握) 要求,对着写一遍。 cn.i
1727 0
深度学习导论及案例分析》一2.3信息论的基本概念
#### 本节书摘来自华章出版社《深度学习导论及案例分析》一书中的第1章,第1.1节,作者李玉鑑 张婷,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.3信息论的基本概念 一般认为,信息论开始于1948年香农(Claude Elwood Shannon)发表的论文《通信的数学原理》[96]。
1167 0
【重新发现PostgreSQL之美】- 9 面向多值列的倒排索引GIN|RUM
大家好,这里是重新发现PostgreSQL之美 - 9 面向多值列的倒排索引GIN|RUM
30 0
4269
文章
0
问答
文章排行榜
最热
最新
相关电子书
更多
《2021云上架构与运维峰会演讲合集》
立即下载
《零基础CSS入门教程》
立即下载
《零基础HTML入门教程》
立即下载