Lucene系列-FieldCache
域缓存,加载所有文档中某个特定域的值到内存,便于随机存取该域值。
用途及使用场景
当用户需要访问各文档中某个域的值时,IndexSearcher.doc(docId)获得Document的所有域值,但访问速度比较慢,而且只能获得Stored域的值。
FieldCache能获得域值数组,根据docId random access域值。FieldCache是高级内部API,通常用户不会直接使用,Lucene的域值排序、过滤等功能会在内部使用域缓存。
原理
域缓存构造过程:
un-invert倒排索引,从(field value -> doc)数据结构转化得到(doc -> field value)数据结构,获得域值数组。
Lucene提供了如下方式显示获取域缓存:
/**
* reader 对应一个段(segment)的索引reader
* field 域名
* setDocsWithField true会获得一个bitset标记一个文档是否有该field
*/
FieldCache.Ints FieldCache.DEFAULT.getInts(AtomicReader reader, String field, boolean setDocsWithField)
对于给定的reader和域进行首次域缓存访问时,程序访问所有文档值并以一维大数组的形式加载到内存,用weakhashmap管理,key为reader实例和域名,value为域值数组。每当reader实例被关闭或被没有引用时,对应的缓存会被清除。首次访问后、被清除前的调用都会返回相同数组的引用。
域缓存有2个不足:
1. 常驻内存,大小是所有文档个数 * 值类型大小
2. 初始加载过程耗时,需要遍历倒排索引及类型转换
注意点:
1. 域值要单一,对于string类型不能分词(NOT_ANALYZED)
2. 该域需要建入索引(INDEXED)
3. 支持的数据类型,byte/short/int/long/float/double
改进:
Lucene针对FieldCache的不足进行了改进,在建索引的时候生成了doc -> field value数据结构,无需全驻内存和遍历解析。实现依赖于DocValues,域类型设为DocValues格式,在加载FieldCache时,程序会先尝试获取DocValues,获取失败才会开始遍历倒排索引。对于DocValues再另起文章介绍。
final NumericDocValues valuesIn = reader.getNumericDocValues(field);
if (valuesIn != null) {
// Not cached here by FieldCacheImpl (cached instead
// per-thread by SegmentReader):
return new Ints() {
@Override
public int get(int docID) {
return (int) valuesIn.get(docID);
}
};
一些API
基于lucene 4.10.0
//获取Int
FieldCache.Ints ints = FieldCache.DEFAULT.getInts(AtomicReader reader, String field, boolean setDocsWithField)
//获取docId的域值
int value = ints.get(docId)
//获取string
BinaryDocValues terms = getTerms(AtomicReader reader, String field, boolean setDocsWithField)
String value = terms.get(docId).utf8ToString()
//基于FieldCache的Filter
Filter f = FieldCacheRangeFilter.newIntRange("left", 0, 100, true, true);
Filter filter = new FieldCacheTermsFilter("type",
new BytesRef[]{new BytesRef("science"), new BytesRef("it")});
参考
http://blog.trifork.com/2011/10/27/introducing-lucene-index-doc-values/
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