倒排索引原理 普通的存储方式是给每个文档编一个序号 然后让这个序号对应单个文档的所有内容  如果用这样的方式查找   当需要查找某个单词的时候需要遍历所有的文档集合 查找文档的效率会非常的慢 2.基本倒排索引: 在存储文档的时候不是以单个文档内容来做为一行存储的,而是先把所有的文档内容按照特定的分词器进行分词 以被切分后的单词做为一行来进行存储 并且在最后一列保存这个被切分后的单词出现的文档编号的集合 3.完善的倒排索引 分词原理 1.写时分词 2.读时分词 es对文本内容进行分析的三个步骤 

一.ES集群原理 查看集群健康状况:URL+ /GET _cat/health (1).ES基本概念名词 Cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的.es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的. Shards 代表索引分片,es可以把一个完整的索引分成多个分片,这样的好处是可以把一个大

概要 本篇主要讲解倒排索引的基本原理以及ES常用的几种分词器介绍. 倒排索引的建立过程 倒排索引是搜索引擎中常见的索引方法,用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档中存储位置的映射.通过倒排索引,我们输入一个关键词,可以非常快地获取包含这个关键词的文档列表. 我们先看英文的,假设我们有两个文档: I have a friend who loves smile love me, I love you 为了建立倒排索引,我们先按最简单的用空格把每个单词分开,可以得到如下结果: *表示该列文档中有这个词

Atitit 表达式原理 语法分析 原理与实践 解析java的dsl  递归下降是现阶段主流的语法分析方法 于是我们可以把上面的语法改写成如下形式:1 合并前缀1 语法分析有自上而下和自下而上两种分析方法2 递归下降是现阶段主流的语法分析方法,2 于是我们可以把上面的语法改写成如下形式: 1)       Operator="+" | "-" | "*" | "/" 2)       Expression=<数字>

jquery ready方法实现原理 内部原理 今天闲来无事研究研究jquery.ready()的内部实现,看JQ的源码一头雾水,由于自己很菜了,于是翻了翻牛人的播客,讲述详细,收获颇多. 先普及一下jquery.ready()和window.onload,window.onload事件是在页面所有的资源都加载完毕后触发的. 如果页面上有大图片等资源响应缓慢, 会导致window.onload事件迟迟无法触发.所以出现了DOM Ready事件. 此事件在DOM文档结构准备完毕后触发, 即在资源加

SpringMVC 原理 - 设计原理.启动过程.请求处理详细解读 目录 一. 设计原理 二. 启动过程 三. 请求处理 一. 设计原理 Servlet 规范 SpringMVC 是基于 Servlet 的. Servlet 是运行在 web 服务器上的程序,它接收并响应来自 web 客户端的请求(通常是 HTTP 请求). Servlet 规范有三个主要的技术点: Servlet, Filter, Listener 1. Servlet Servlet 是实现 Servlet 接口的程序.对于

42.扩展原理-ApplicationListener原理 有三个事件 ContextRefreshedEvent.Test_Ext$1[source=我发布了一个事件].ContextClosedEvent ContextRefreshedEvent事件: 容器创建对象:refresh(): finishRefresh();容器刷新完成会发布ContextRefreshedEvent事件 自己发布事件: 容器关闭会发布ContextClosedEvent: [事件发布流程]: publishE

jsbridge 原理 & 通信原理 Hybrid 方案是基于 WebView 的,JavaScript 执行在 WebView 的 Webkit 引擎中; 因此,Hybrid 方案中 JSBridge 的通信原理会具有一些 Web 特性; JavaScript 调用 Native JavaScript 调用 Native 的方式,主要有两种: 注入 API 拦截 URL SCHEME 注入 API 方式的主要原理是,通过 WebView 提供的接口,向 JavaScript 的 Context

Elasticsearch底层使用的使用的lucene lucene使用的是倒排索引的方式来进行加快检索速度 倒排索引的原理 doc_1      The quick brown fox jumped over the lazy dog doc_2 Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer 对上述内容进行倒排索引 1.先对文本内容进行分词 the /quick /brown /fox.......... 2.每个分词进行分类 结果如下图 Te

福哥答案2020-05-21: es不熟悉,答案仅供参考:es写数据过程1.客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点)2.coordinating node 对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard)3.实际的node上的primary shard 处理请求,然后将数据同步到replica node.4.coordinating node如果发现 primary node和所有replica no

我们来看最复杂的部分,就是Term Dictionary和Term Index文件,Term Dictionary文件的后缀名为tim,Term Index文件的后缀名是tip,格式如图所示. Term Dictionary文件首先是一个Header,接下来是PostingsHeader,这两个的格式一致,但是保存的是不同的信息.SkipInterval是跳跃表的跳的幅度,MaxSkipLevels是跳跃表的层数,SkipMinimun是应用跳跃表的最小倒排表长度,接下来就是Term的部分了.

1. 定长编码 最容易想到的方式就是常用的普通二进制编码,每个数值占用的长度相同,都占用最大的数值所占用的位数,如图所示. 这里有一个文档ID列表,254,507,756,1007,如果按照二进制定长编码,需要按照最大值1007所占用的位数10位进行编码,每个数字都占用10位. 和词典的格式设计中顺序列表方式遇到的问题一样,首先的问题就是空间的浪费,本来254这个数值8位就能表示,非得也用上10位.另外一个问题是随着索引文档的增多,谁也不知道最长需要多少位才够用. 2. 差值(D-gap)编码

词典的格式设计 词典中所保存的信息主要是三部分: Term字符串 Term的统计信息,比如文档频率(Document Frequency) 倒排表的位置信息 其中Term字符串如何保存是一个很大的问题,根据上一章基本原理的表述中,我们知道,写入文件的Term是按照字典顺序排好序的,那么如何将这些排好序的Term保存起来呢? 1. 顺序列表式 一个直观的想法就是顺序列表的方式,即每个Term都占用相同的空间,然后大家依次排列下来,如图所示: 这种方式查找起来也很方便,由于Term是排好序的,而且每

目录 1 Lucene操作document的流程 1.1 添加document的流程 1.2 删除document的流程 2 优化写入流程 - 实现近实时搜索 2.1 流程的改进思路 2.2 设置refresh的间隔 3 优化写入流程 - 实现持久化变更 3.1 文档持久化到磁盘的流程 3.2 基于translog和commit point的数据恢复 4 优化写入流程 - 实现海量segment文件的归并 4.1 存在的问题 4.2 merge操作的流程 4.3 优化merge的配置项 4.4

目录 1 type的作用 2 type的底层数据结构 3 探究type的存储结构 3.1 创建索引并配置映射 3.2 添加数据 3.3 查看存储结构 4 关于type的最佳实践 1 type的作用 在Elasticsearch的索引(index)中, 通过标识元字段_type来区分不同的type, 所以我们可以把具有相同字段(field)的文档划分到同一个type下. ==> 因而_type也称作映射类型, 即每个type都有各自的mapping. 但即使是类似的数据, 也有可能存在不同的fie

本文摘抄自我的微信公众号"程序员柯南",欢迎关注!原文阅读 倒排索引是目前搜索引擎公司对搜索引擎最常用的存储方式,也是搜索引擎的核心内容,在搜索引擎的实际应用中,有时需要按照关键字的某些值查找记录,所以是按照关键字建立索引,这个索引就被称为倒排索引. 首先你要明确,索引这东西,一般是用于提高查询效率的.举个最简单的例子,已知有5个文本文件,需要我们去查某个单词位于哪个文本文件中,最直观的做法就是挨个加载每个文本文件中的单词到内存中,然后用for循环遍历一遍数组,直到找到这个单词.这种做

目录 1 增删改document的流程 1.1 协调节点 - Coordinating Node 1.2 增删改document的流程 2 查询document的流程 1 增删改document的流程 1.1 协调节点 - Coordinating Node Coordinating Node(协调节点): 客户端随机选择一个Node用来发送操作请求, 这个节点就称为协调节点. 由于每个Node都能计算出Document的存储位置, 所以由哪个Node担任协调节点都是可以的--这对客户端来说是透

转自: http://www.cnblogs.com/forfuture1978/p/3945755.html 好好看看吧 倒排列表信息中词典相关存储的最关键格式 占倒排列表中文件大小的多数 我们来看最复杂的部分,就是Term Dictionary和Term Index文件,Term Dictionary文件的后缀名为tim,Term Index文件的后缀名是tip,格式如图所示. Term Dictionary文件首先是一个Header,接下来是PostingsHeader,这两个的格式一致,

HashMap 和 HashSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员,其中 HashMap 是 Map 接口的常用实现类,HashSet 是 Set 接口的常用实现类.虽然 HashMap 和 HashSet 实现的接口规范不同,但它们底层的 Hash 存储机制完全一样,甚至 HashSet 本身就采用 HashMap 来实现的. 1 评论: 李 刚, 自由撰稿人 2009 年 11 月 26 日 内容 通过 HashMap.HashSet 的源代码分析其

Java Virtual Machine  官方介绍 Java虚拟机规范官方文档 https://docs.oracle.com/javase/specs/index.html 其中以java8的为 https://docs.oracle.com/javase/specs/jvms/se8/html/index.html 看下官方的介绍的一节  The Java Virtual MachineJava虚拟机是Java平台的基石.是java实现硬件和操作系统的独立性(也就是无关性),生成极小体积的