Погружение в недра Apache Lucene: архитектура индекса, выполнение поиска и репликация данных

info@vsetut.pro

Стать автором

Вернуться

22.10.2024 20:35:14 | Хабр

Хабы: Поисковые технологии

Это перевод моей статьи в моем блоге про архитектуру Apache Lucene, про одну из самых известных библиотек реализации поискового индекса. Elasticsearch и Solr, широко известные реализации масштабируемых решений для поиска, они используют эту библиотеку под капотом. Я работаю над созданием решений для поиска в сфере электронной коммерции, и постоянно сталкиваюсь с этой библиотекой при повседневной работе. Apache Lucene реализует большую часть необходимого функционала для построения поисковой системы. Начиная с процесса токенизации, который извлекает канонические формы слов в виде токенов, продолжая полной реализацией инвертированного индекса, и завершая репликацией сегментов в режиме близком к реальному времени. Количество практически полезных фичей, реализованных за два десялилетия существования библиотеки, колоссально. Эта библиотека интегрирует знания из лингвистики, математики и компьютерных наук.

Инвертированный индекс

Apache Lucene реализует архитектуру инвертированного индекса. На уровне реализации логический индекс содержит коллекцию неизменяемых сегментов, хранящихся как файлы в файловой системе. Каждый сегмент сам по себе является инвертированным индексом. Такой индекс — это структура данных словаря с терминами в качестве ключей и данными по размещению (postings) в качестве значений. Постинг — это список идентификаторов документов и количеств вхождений термина в данном документе. Этот словарь использует Finite State Transducers, FST [1] для поиска терминов, что можно представить как нечто похожее на отсортированные списки с пропусками [2]. Такая отсортированная навигационная карта является краеугольным камнем для эффективного поиска по огромным обьемам документов. Lucene также очень эффективен в использовании памяти. Среди прочих алгоритмов, он использует алгоритмы кодирования разницами для сжатия идентификаторов документов в постингах [3]. Упрощенно идея этого сжатия заключается в сортировке списока целых чисел и сохранения дельт между ними. Это также повышает производительность операций ввода-вывода диска.

Подробнее

Читайте также