Elasticsearch Inverted Index: Der Schlüssel zur schnellen Datenabrufung
Einführung
Elasticsearch ist eine beliebte Wahl für Organisationen, die große Datenmengen durchsuchen und analysieren möchten. Die Suchkraft von Elasticsearch kommt vom invertierten Index, einer Struktur, die Textsuchen schnell und effizient macht. Dieser Artikel erklärt den Elasticsearch-Invertierten Index, seine Vorteile und wie er sich von anderen Indexierungsmethoden unterscheidet.
Was ist ein Invertierter Index?
Ein invertierter Index ist eine Datenstruktur, die von Suchmaschinen wie Elasticsearch verwendet wird.
Er ist auch als Postingsdatei oder invertierte Datei bekannt. Der Zweck des invertierten Indexes ist es, schnelle Textsuchen zu ermöglichen. Er ordnet jeden einzigartigen Begriff in einer Sammlung von Dokumenten den Orten zu, an denen er erscheint.
Ein invertierter Index speichert eine Liste von einzigartigen Begriffen und deren Häufigkeiten in Dokumenten. Dies geschieht anstelle von Dokumentenspeicherung Wort für Wort. Der Index speichert die Begriffe und ihre Häufigkeiten zur leichten Abrufung und Analyse. Diese Methode hilft dabei, schnell relevante Informationen innerhalb der Dokumente zu finden.
Hier ist ein einfaches Beispiel, um zu veranschaulichen, wie ein invertierter Index funktioniert:
Dokument 1: "Elasticsearch ist eine leistungsstarke Suchmaschine" Dokument 2: "Elasticsearch ermöglicht schnellen Datenabruf"
Der invertierte Index für diese Dokumente würde folgendermaßen aussehen:
"elasticsearch": [1, 2] "ist": [1] "eine": [1] "leistungsstarke": [1] "suche": [1] "maschine": [1] "ermöglicht": [2] "schnellen": [2] "daten": [2] "abruf": [2]
Sie können sehen, dass jeder einzigartige Begriff den Dokument-IDs zugeordnet wird, in denen er erscheint. Diese Struktur ermöglicht es Elasticsearch, relevante Dokumente schnell anhand von Suchabfragen zu finden.
Was ist eine Dokument-ID?
Sie können die Dokument-IDs sehen, die im Elasticsearch-Index verwendet werden. Im Elasticsearch-System hat jedes Dokument einen eindeutigen Bezeichner, der als “_id”-Feld bezeichnet wird. Dieses Feld wird entweder automatisch von Elasticsearch generiert oder von Ihnen beim Indizieren eines Dokuments explizit angegeben.
Sie können das “_id”-Feld und andere Dokumentenfelder abrufen, wenn Sie nach Dokumenten suchen oder diese aus einem Elasticsearch-Index abrufen. Hier sind einige Beispiele, wie Sie auf die Dokument-IDs zugreifen können:
Beim Indizieren eines Dokuments können Sie das “_id”-Feld angeben:
PUT /my-index/_doc/1
{
"title": "Beispieldokument",
"content": "Dies ist ein Beispieldokument."
}In diesem Fall setzen Sie die Dokument-ID explizit auf “1”.
Beim Suchen nach Dokumenten können Sie das “_id”-Feld in die Antwort einschließen:
GET /my-index/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "Beispiel"
}
},
"_source": ["_id", "title", "content"]
}Der Parameter “_source” gibt an, welche Felder in der Antwort enthalten sein sollen. Wir haben auch “_id” zusammen mit “title” und “content” eingeschlossen.
Beim Abrufen eines bestimmten Dokuments anhand seiner ID:
GET /my-index/_doc/1
Dies ruft das Dokument mit der ID “1” ab, und die Antwort enthält das “_id”-Feld.
Das “_id”-Feld ist im Elasticsearch-System kein verborgenes Parameter. Das Feld ist sichtbar und zugänglich und identifiziert jedes Dokument in einem Index eindeutig.
Benutzer verwenden Dokument-IDs für verschiedene Aufgaben. Dazu gehören das Aktualisieren oder Löschen bestimmter Dokumente. Sie können sie auch verwenden, um Dokumente miteinander zu verknüpfen, z.B. durch die Verwendung von “parent-child” oder “nested” Dokumenttypen.
Elasticsearch kann eindeutige Dokument-IDs für Sie erstellen, aber Sie können auch wählen, Ihre eigenen benutzerdefinierten IDs falls erforderlich zu vergeben.
Wie Elasticsearch den Invertierten Index nutzt
Wenn Sie Elasticsearch einrichten und Ihre Daten indizieren, erstellt es automatisch einen invertierten Index im Hintergrund. Beim Hinzufügen, Aktualisieren oder Löschen von Dokumenten pflegt und aktualisiert Elasticsearch den invertierten Index, um genaue Suchergebnisse zu gewährleisten.
Wenn Sie eine Suchanfrage in Elasticsearch ausführen, nutzt es den invertierten Index, um effizient die passenden Dokumente abzurufen. Elasticsearch durchsucht Dokumente nicht eins nach dem anderen, sondern schaut nach Begriffen im invertierten Index, um die Dokument-IDs zu finden. Dieser Ansatz reduziert die Suchzeit erheblich, insbesondere bei großen Datensätzen.
Alternativen zum Invertierten Index
Der invertierte Index wird häufig in Suchmaschinen verwendet, aber es ist auch wichtig, das Vorwärtsindex zu erwähnen. Ein Vorwärtsindex speichert Dokumente als Abfolge von Wörtern und ordnet jedem Dokument seine Begriffe zu.
Unter Verwendung derselben Beispieldokumente von früher würde ein Vorwärtsindex folgendermaßen aussehen:
Dokument 1: ["elasticsearch", "ist", "eine", "leistungsstarke", "suchmaschine"] Dokument 2: ["elasticsearch", "ermöglicht", "schnellen", "daten", "abruf"]
Vorwärtsindizes sind weniger effizient für die Textsuche im Vergleich zu invertierten Indizes. Die Suche nach einem bestimmten Begriff würde das Durchsuchen jeder Liste von Begriffen in den Dokumenten erfordern, was zeitaufwändig sein kann für große Sammlungen.
Vorteile des Invertierten Indexes
Der invertierte Index bietet mehrere Vorteile gegenüber anderen Indexierungsansätzen:
- Schnelle Suchausführung: Durch die Zuordnung von Begriffen zu Dokument-IDs ermöglicht der invertierte Index Elasticsearch, relevante Dokumente schnell zu finden, ohne den gesamten Datensatz durchsuchen zu müssen.
- Effizienter Speicherbedarf: Der invertierte Index speichert einzigartige Begriffe nur einmal, unabhängig von der Häufigkeit, mit der sie in Dokumenten vorkommen. Dies reduziert den Speicherbedarf im Vergleich zum Speichern von Duplikatbegriffen in jedem Dokument.
- Skalierbarkeit: Elasticsearch verteilt Indizes über Knoten in einem Cluster für effiziente Suche und Verwaltung großer Datensätze.
Kontrollieren der Indexierungsregeln in Elasticsearch
Elasticsearch bietet Flexibilität bei der Kontrolle der Indexierungsregeln durch die Verwendung von Analysatoren und Zuordnungen. Analysatoren bestimmen, wie Text vor der Indexierung tokenisiert, normalisiert und gefiltert wird. Benutzerdefinierte Analysatoren können erstellt werden, um den Indexierungsprozess an Ihre spezifischen Anforderungen anzupassen, z.B. bei der Verarbeitung von Synonymen, dem Entfernen von Stoppwörtern und der Verwendung von Stemming.
Zuordnungen definieren die Struktur und Datentypen Ihrer Dokumente. Sie können angeben, welche Felder indiziert werden sollen, wie sie analysiert werden sollen und zusätzliche Eigenschaften wie Termvektoren oder Ähnlichkeitsalgorithmen festlegen. Durch die sorgfältige Gestaltung Ihrer Zuordnungen können Sie den Indexierungsprozess optimieren und die Suchrelevanz verbessern.
Hier ist ein Beispiel für die Einrichtung eines benutzerdefinierten Analysators in Elasticsearch:
PUT /my-index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_custom_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"Lowercase",
"Stop"
]
}
}
}
}
}In diesem Beispiel erstellen wir einen benutzerdefinierten Analysator namens “my_custom_analyzer”. Dieser Analysator verwendet den Standard-Tokenizer, konvertiert Begriffe in Kleinbuchstaben und entfernt Stoppwörter. Sie können diesen Analysator dann auf spezifische Felder in Ihren Zuordnungen anwenden.
Schlussfolgerung
Der Elasticsearch-Invertierte Index ist eine leistungsstarke Datenstruktur, die schnelle und effiziente Textsuche ermöglicht. Durch die Zuordnung einzigartiger Begriffe zu Dokument-IDs erlaubt es Elasticsearch, relevante Dokumente basierend auf Suchanfragen schnell abzurufen. Im Vergleich zu alternativen Ansätzen wie Vorwärtsindizes bietet der invertierte Index eine überlegene Suchleistung und Skalierbarkeit.
Sie können Ihre Suchmaschineneinrichtung verbessern, indem Sie verstehen, wie der invertierte Index funktioniert, und die Flexibilität von Elasticsearch zur Kontrolle der Indexierungsregeln nutzen. Dies führt dazu, dass Sie großartige Sucherlebnisse für Ihre Benutzer bereitstellen können.
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