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solr索引基本原理

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东溪陈姓少年
发布2020-08-06 15:13:30
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发布2020-08-06 15:13:30
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文章被收录于专栏:TECH flower

solr是一个全局检索引擎,能够快速地从大量的文本数据中选出你所需要的数据,而你只需要提供相应的关键词进行检索。solr的高效率查询靠的是底层强大的索引库,所以solr最关键的技术也是其底层的索引设计。solr工作的时候可以归结成两个过程:1.创建索引,2.搜索索引

这是一张solr的基本工作图:

如图所示: 1.图中横线左边部分说明了solr中的数据来源,solr可以从数据库中获得数据,用户只需要简单的操作即可将数据库中的数据导入到solr中,除了数据库外solr可以从文件系统中保存数据,能直接保存互联网的数据,当然用户也可手动导入数据。

2.图中的index Documents就是前文所说的两个过程中的第一个创建索引,solr必须对导入的数据创建索引来保证查询的效率。

3.图上最底下有个index,表示一个索引库,索引库可以近似的看成是一个数据库,前面创建的索引必须保存在索引库中。

4.图中的横线上边右半部分表示了用户对solr的查询,用户通过各种方式对solr进行查询(如手动在solr管理页面上,通过solrj进行查询),查询到达solr后,solr进行search index(去索引库中对刚刚创建的索引进行检索)来找到用户想要得到的数据,并将数据集返回给用户。

solr索引

solr的索引类似如下图:

solr的索引是一个反向索引,比如说现在要找带solr这个词的数据,那么首先会在词典中找到solr这个词,在倒排表中会有一个链表与solr这个词关联着,这个链表就是带有solr这个词的文本集的序号集。

索引的创建过程

索引的创建过程可以分为:1.分词组件,2.语言处理组件,3.索引组件

1.分词组件: 当数据存入solr的时候首先会通过分词组件,分词组件的作用:

1.将数据分成一个个词汇,2.去除标点符号,3.去除停词(比如中文的“的”,“和”,“啦”等等)

比如存入“Students should be allowed to go out!”分词组件会先将句子分成多个单词“Students”,“should”,“be” ,“allowed”,“to”,“go”,“out”,“!”。随后会进行第二部将标点符号“!”去掉,最后第三步会将“to”,“be”去掉。最后留下的结果为:“Students”,“should”,“allowed”,“go”,“out”。

注意:可以看出我们在对solr进行搜索的时候应该尽量避免使用符号或者停顿词作为检索关键词。

2.语言处理组件: 语言处理组件的作用如下: 1.变为小写(Lowercase)。 2.将单词缩减为词根形式,如”cars”到”car”等。这种操作称为:stemming。 3.将单词转变为词根形式,如”drove”到”drive”等。这种操作称为:lemmatization。

注意:至此索引创建完成,搜索”drive”时,”driving”,”drove”,”driven”也能够被搜到。因为在索引中,”driving”,”drove”,”driven”都会经过语言处理而变成”drive”,在搜索时,如果您输入”driving”,输入的查询语句同样经过分词组件和语言处理组件处理的步骤,变为查询”drive”,从而可以搜索到想要的文档。Lowercase,stemming同理

3.索引组件 假设现在有两个文档: 文档一:Students should be allowed to go out with their friends, but not allowed to drink beer. 文档二:My friend Jerry went to school to see his students but found them drunk which is not allowed. 经过前两个组件的处理后得到如下索引: Term Document ID student 1 allow 1 go 1 their 1 friend 1 allow 1 drink 1 beer 1 my 2 friend 2 jerry 2 go 2 school 2 see 2 his 2 student 2 find 2 them 2 drink 2 allow 2


对字典按字母顺序排序: Term Document ID allow 1 allow 1 allow 2 beer 1 drink 1 drink 2 find 2 friend 1 friend 2 go 1 go 2 his 2 jerry 2 my 2 school 2 see 2 student 1 student 2 their 1 them 2


合并相同的词(Term)成为文档倒排(Posting List)链表

Document Frequency:文档频次,表示多少文档出现过此词(Term)

Frequency:词频,表示某个文档中该词(Term)出现过几次

索引的检索

通过前几步索引的创建,现在就可以对创建的索引进行检索了。

  1. 当用户的检索关键词进入solr后,solr会对传入的关键词进行处理,具体处理过程类似创建索引时语言处理组件对文档词汇的处理过程。
  2. 将处理后的词在词典中搜索得到一个文档集。
  3. 将文档集根据词频将文档集进行相关性排序。
  4. 将结果集返回给用户。
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原始发表:2020-04-05,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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