大家好，我是考100分的小小码 ，祝大家学习进步，加薪顺利呀。今天说一说【漫画】ES原理 必知必会的倒排索引和分词「建议收藏」,希望您对编程的造诣更进一步.
倒排索引的初衷
倒排索引，它也是索引。索引，初衷都是为了快速检索到你要的数据。
我相信你一定知道mysql的索引，如果对某一个字段加了索引，一般来说查询该字段速度是可以有显著的提升。
每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。
对 Mysql 来说，是 B+ 树，对 Elasticsearch/Lucene 来说，是倒排索引。
倒排索引是什么
刚刚胖滚猪说到图书的例子，目录和索引页，其实就很形象的可以比喻为正排索引和倒排索引。为了进一步加深理解，再看看熟悉的搜索引擎。没有搜索引擎时，我们只能直接输入一个网址，然后获取网站内容，这时我们的行为是document -> words。此谓「正向索引」。后来，我们希望能够输入一个单词，找到含有这个单词，或者和这个单词有关系的文章，即word -> documents。于是我们把这种索引，叫「反向索引」，或者「倒排索引」。
好了，我们来总结一下：
倒排索引的实现
假如一篇文章当中，有这么一段话”胖滚猪编程让你收获快乐”，我要通过”胖滚猪”这个词来搜索到这篇文章，那么应该如何实现呢。
我们是很容易想到，可以将这篇文章的词都拆开，拆分为”胖滚猪”、”编程”、”收获”、”快乐”。注意我们把没用的词，比如”让”去掉了。这个拆分短语的过程涉及到ES的分词，另外中文分词还是比较复杂的，不像英文分词一般用空格分隔就可以。等会我们再来说分词吧，现在你只要知道，我们是会按一定规则把文章单词拆分的。
那么拆开了，怎么去找呢？自然会维护一个单词和文档的对应关系，如图：
倒排索引的核心组成
1、单词词典：记录所有文档的单词，一般都比较大。还会记录单词到倒排列表的关联信息。
2、倒排列表：记录了单词对应的文档集合，由倒排索引项组成。倒排索引项包含如下信息：
- 文档ID，用于获取原始信息
- 单词频率TF，记录该单词在该文档中的出现次数，用于后续相关性算分
- 位置Position，记录单词在文档中分词的位置，用于语句搜索(phrase query)
- 偏移Offset，记录单词在文档的开始和结束位置，实现高亮显示
ES的倒排索引
下图是 Elasticsearch 中数据索引过程的流程。ES由 Analyzer 组件对文档执行一些操作并将具体子句拆分为 token/term，简单说就是分词，然后将这些术语作为倒排索引存储在磁盘中。
ES的JSON文档中的每一个字段，都有自己的倒排索引，当然你可以指定某些字段不做索引，优点是这样可以节省磁盘空间。但是不做索引的话字段无法被搜索到。
注意两个关键词：分词和倒排索引。倒排索引我相信你已经懂了！分词我们马上就来聊聊！
ES的分词
还是回到我们开头的那个查询例子，毕竟胖滚猪心心念念为什么会搜出两个文档！首先我们用_analyze来分析一下ES会如何对它进行分词及倒排索引：
现在你是不是一目了然了呢！先不管_analyze是何方神圣，反正你看到结果了，ES将它分成了一个个字，这是ES中默认的中文分词。掌握分词要先懂两个名词：analysis与analyzer
** analysis：**
文本分析，是将全文本转换为一系列单词的过程，也叫分词。analysis是通过analyzer(分词器)来实现的，可以使用Elasticearch内置的分词器，也可以自己去定制一些分词器。
** analyzer(分词器)： **
由三部分组成：
- Character Filter：将文本中html标签剔除掉。
- Tokenizer：按照规则进行分词，在英文中按照空格分词
- Token Filter：将切分的单词进行加工，小写，删除 stopwords(停顿词，a、an、the、is等),增加同义词
注意：除了在数据写入时将词条进行转换，查询的时候也需要使用相同的分析器对语句进行分析。即我们写入苹果的时候分词成了苹和果，查询苹果的时候同样也是分词成苹和果去查。
ES内置分词器
- Standard Analyzer – 默认分词器，按词切分，小写处理
- Simple Analyzer – 按照非字母切分(符号被过滤), 小写处理
- Stop Analyzer – 小写处理，停用词过滤(the,a,is)
- Whitespace Analyzer – 按照空格切分，不转小写
- Keyword Analyzer – 不分词，直接将输入当作输出
- Patter Analyzer – 正则表达式，默认W+(非字符分割)
- Language – 提供了30多种常见语言的分词器
- Customer Analyzer 自定义分词器
看概念太虚了！一定要动手实操才有用！我们可以用_analyze进行分析，会输出分词后的结果，举两个例子吧！其他的你也要自己课后动手试试哦！
#默认分词器 按词切分 小写处理
GET _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}
#可以发现停用词被去掉了
GET _analyze
{
"analyzer": "stop",
"text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}
代码100分
中文扩展分词器
现在来解决胖滚猪的问题，苹果明明一个词，不想让它分为两个呀！中文分词在所有搜索引擎中都是一个很大的难点，中文的句子应该是切分成一个个的词，但是一句中文，在不同的上下文，其实是不同的理解，例如: 这个苹果，不大好吃/这个苹果，不大，好吃。
有一些比较不错的中文分词插件:IK、THULAC等。我们可以试试用IK进行中文分词。
代码100分#安装插件
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
在plugins目录下创建analysis-ik目录 解压zip包到当前目录 重启ES
#查看插件
bin/elasticsearch-plugin list
#查看安装的插件
GET http://localhost:9200/_cat/plugins?v
** IK分词器：支持自定义词库、支持热更新分词字典 **
- ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“这个苹果不大好吃”拆分为”这个，苹果，不大好，不大，好吃”等，会穷尽各种可能的组合；
- ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“这个苹果不大好吃”拆分为”这个，苹果，不大，好吃”
curl -X GET "localhost:9200/_analyze?pretty" -H "Content-Type: application/json" -d"
{
"analyzer" : "ik_max_word",
"text" : "这个苹果不大好吃"
}
"
** 如何使用分词器 **
列举了很多的分词器，那么在实际中该如何使用呢？看看下面这个代码演示就懂啦！
代码100分# 创建索引时候指定某个字段的分词器
PUT iktest
{
"mappings": {
"properties": {
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"
}
}
}
}
# 插入一条文档
PUT iktest/_doc/1
{
"content":"这个苹果不大好吃"
}
# 测试分词效果
GET /iktest/_analyze
{
"field": "content",
"text": "这个苹果不大好吃"
}
注：本文来源于公众号[胖滚猪学编程]，其中卡通形象来源于微信表情包”胖滚家族”，且已获作者的许可。
本文来源于公众号【胖滚猪学编程】一个集颜值与才华于一身的女程序媛。以漫画形式让编程so easy and interesting。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
转载请注明出处: https://daima100.com/8292.html
