[lucene]Lucene学习1:倒排分析

基础#

倒排中主要是词典和词频位置等信息,倒排索引的设计要考虑两点:压缩和存取性能,在介绍具体的倒排索引前要明晰Lucene中的几个概念

  1. PackedBlock和VIntBlock
    固定长度的block(128)和变长的block,在一个PackedBlock中的一定是不同的数据,在VIntBlock中的可以是多种类型的数据

  2. Postions,payloads和Offsets
    position
    指的是这个term在doc中的位置
    offset
    是基于字母的位置

    position & offsets

    payload
    是针对每一个词的一些额外数据,这是一个高级功能,例如:

  1. 我希望创建一个倒排,希望标识某个term是不是粗体的,那么,可以借助payload中标记,在检索时优先选出


    payload
  2. 希望给每一个doc一个自己的ID,
    给每一个doc加一个新的Id:myID,然后添加一个特殊的FieldID和TermID(都相同的ID),每一个文档都包括这个TermID
    的包括payload的posting,payload里保存myID,这样我们就能从docId找到myID了。这相当于添加了一个Doc级别的Payload
  3. 通过payload减小倒排大小(时间换空间)

3.SkipData Settings
skipInterval:Lucene是跳跃的步数

词典#

                           ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
                           ┃  PostingsHeader   ┃   TermMetadata    ┃
                           ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┻━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛
                                     │                   │          
          ┌ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─                               
                             │                           │          
          ▼                  ▼                ┌ ─ ─ ─ ─ ─           
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓                            
┃      Header      ┃  PackedBlockSize  ┃      │                     
┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━┻━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛                            
                                              ▼                     
                                ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓       
                                ┃(DocFPDelta|SingletonDocID)┃       
                                ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛       

参考文档
1.http://lucene.apache.org/core/5_5_0/core/org/apache/lucene/codecs/lucene50/Lucene50PostingsFormat.html
2.http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-lucene-pl/
3.http://blog.csdn.net/forfuture1978/article/details/4976794

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 159,117评论 4 362
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,328评论 1 293
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,839评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 44,007评论 0 206
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,384评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,629评论 1 219
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,880评论 2 313
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,593评论 0 198
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,313评论 1 243
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,575评论 2 246
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,066评论 1 260
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,392评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,052评论 3 236
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,082评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,844评论 0 195
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,662评论 2 274
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,575评论 2 270

推荐阅读更多精彩内容