正向索引的结构如下:

“文档1”的ID > 单词1:出现次数,出现位置列表;单词2:出现次数,出现位置列表;…………。

“文档2”的ID > 此文档出现的关键词列表。

  一般是通过key,去找value。

 当用户在主页上搜索关键词“华为手机”时,假设只存在正向索引(forward index),那么就需要扫描索引库中的所有文档,找出所有包含关键词“华为手机”的文档,再根据打分模型进行打分,排出名次后呈现给用户。因为互联网上收录在搜索引擎中的文档的数目是个天文数字,这样的索引结构根本无法满足实时返回排名结果的要求。

所以,搜索引擎会将正向索引重新构建为倒排索引,即把文件ID对应到关键词的映射转换为关键词到文件ID的映射,每个关键词都对应着一系列的文件,这些文件中都出现这个关键词。

得到倒排索引的结构如下:

“关键词1”:“文档1”的ID,“文档2”的ID,…………。

“关键词2”:带有此关键词的文档ID列表。

  从词的关键字,去找文档。

  官网

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.x/analysis.html

  

  官网,提供了很多很多。大家自行去看!

        

索引分析模块Analyzer

  分解器Tokenizer

  词元过滤器token filters

  经过 Tokenizer

Elasticsearch之IKAnalyzer的过滤停止词

  大家,有兴趣,可以看看,英文停用词

http://www.ranks.nl/stopwords

  

    大家,有兴趣,可以看看,中文停用词

Elasticsearch之中文分词器

Elasticsearch之几个重要的分词器

 

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