Indice Invertito di Elasticsearch
Introduzione
Elasticsearch è una scelta popolare per le organizzazioni che cercano di cercare e analizzare grandi quantità di dati. La potenza di ricerca di Elasticsearch deriva dall’indice invertito, una struttura che rende la ricerca testuale veloce ed efficiente. Questo articolo spiega l’indice invertito di Elasticsearch, i suoi benefici e come si differenzia da altri metodi di indicizzazione.
Che Cos’è un Indice Invertito?
Un indice invertito è una struttura dati utilizzata da motori di ricerca come Elasticsearch.
È anche conosciuto come file di postings o file invertito. Lo scopo dell’indice invertito è assistere nelle ricerche testuali veloci. Mappa ogni termine unico in una collezione di documenti ai luoghi dove appare.
Un indice invertito salva una lista di termini unici e le loro frequenze nei documenti. Questo viene fatto invece di salvare i documenti parola per parola. L’indice memorizza i termini e le loro frequenze per un facile recupero e analisi. Questo metodo aiuta a trovare rapidamente informazioni rilevanti all’interno dei documenti.
Ecco un semplice esempio per illustrare come funziona un indice invertito:
Documento 1: "Elasticsearch è un motore di ricerca potente" Documento 2: "Elasticsearch consente un recupero dati veloce"
L’indice invertito per questi documenti sarebbe simile a questo:
"elasticsearch": [1, 2] "è": [1] "un": [1] "potente": [1] "motore": [1] "ricerca": [1] "consente": [2] "veloce": [2] "dati": [2] "recupero": [2]
Puoi vedere che ogni termine unico è mappato agli ID dei documenti dove appare. Questa struttura permette a Elasticsearch di individuare rapidamente documenti rilevanti basandosi su query di ricerca.
Che Cos’è l’ID del Documento?
Puoi vedere gli ID dei documenti utilizzati nell’indice di Elasticsearch. Nel motore Elasticsearch, ogni documento ha un identificatore unico chiamato campo “_id”. Questo campo è generato automaticamente da Elasticsearch o fornito esplicitamente da te durante l’indicizzazione di un documento.
Puoi ottenere il campo “_id” e altri campi del documento quando cerchi o recuperi documenti da un indice Elasticsearch. Ecco alcuni esempi di come puoi accedere agli ID dei documenti:
Quando indicizzi un documento, puoi specificare il campo “_id”:
PUT /my-index/_doc/1
{
"title": "Documento di Esempio",
"content": "Questo è un documento di esempio."
}In questo caso, imposti esplicitamente l’ID del documento a “1”.
Quando cerchi documenti, puoi includere il campo “_id” nella risposta:
GET /my-index/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "esempio"
}
},
"_source": ["_id", "title", "content"]
}Il parametro “_source” specifica quali campi includere nella risposta. Abbiamo incluso anche “_id” insieme a “title” e “content”.
Quando recuperi un documento specifico dal suo ID:
GET /my-index/_doc/1
Questo recupera il documento con l’ID “1”, e la risposta includerà il campo “_id”.
Il campo “_id” non è un parametro nascosto in Elasticsearch. Il campo è visibile e accessibile, e identifica in modo univoco ogni documento in un indice.
Gli utenti usano gli ID dei documenti per vari compiti. Questi compiti includono aggiornare o eliminare documenti specifici. Puoi anche usarli per collegare documenti insieme usando i tipi di documenti “parent-child” o “nested”.
Elasticsearch può creare ID di documenti unici per te, ma puoi anche scegliere di assegnare i tuoi ID personalizzati se necessario.
Come Elasticsearch Utilizza l’Indice Invertito
Quando configuri Elasticsearch e indicizzi i tuoi dati, crea automaticamente un indice invertito dietro le quinte. Mentre aggiungi, aggiorni o elimini documenti, Elasticsearch mantiene e aggiorna l’indice invertito per garantire risultati di ricerca precisi.
Quando esegui una query di ricerca in Elasticsearch, sfrutta l’indice invertito per recuperare efficientemente i documenti corrispondenti. Elasticsearch non scorre i documenti uno per uno. Invece, cerca i termini nell’indice invertito per trovare gli ID dei documenti. Questo approccio riduce significativamente il tempo di ricerca, specialmente per grandi set di dati.
Alternative all’Indice Invertito
L’indice invertito è comunemente usato nei motori di ricerca, ma è importante notare anche l’indice forward. Un indice forward memorizza i documenti come una sequenza di parole e associa ogni documento ai suoi termini.
Utilizzando gli stessi documenti di esempio di prima, un indice forward apparirebbe così:
Documento 1: ["elasticsearch", "è", "un", "motore", "di", "ricerca", "potente"] Documento 2: ["elasticsearch", "consente", "recupero", "dati", "veloce"]
Gli indici forward sono meno efficienti per la ricerca testuale rispetto agli indici invertiti. Cercare un termine specifico richiederebbe di scorrere la lista di termini di ogni documento, cosa che può richiedere molto tempo per collezioni di grandi dimensioni.
Vantaggi dell’Indice Invertito
L’indice invertito offre diversi vantaggi rispetto ad altri approcci di indicizzazione:
- Prestazioni di ricerca veloci: Mappando i termini agli ID dei documenti, l’indice invertito consente a Elasticsearch di individuare rapidamente documenti rilevanti senza scorrere l’intero set di dati.
- Conservazione efficiente: L’indice invertito memorizza i termini unici una sola volta, indipendentemente da quante volte compaiono nei documenti. Questo riduce i requisiti di archiviazione rispetto alla memorizzazione dei termini duplicati in ogni documento.
- Scalabilità: Elasticsearch distribuisce gli indici tra i nodi in un cluster per una ricerca efficiente e la gestione di grandi set di dati.
Controllare le Regole di Indicizzazione in Elasticsearch
Elasticsearch offre flessibilità nel controllo delle regole di indicizzazione tramite l’uso di analizzatori e mapping. Gli analizzatori determinano come tokenizzare, normalizzare e filtrare il testo prima di indicizzarlo. Gli analizzatori personalizzati possono essere creati per adattare il processo di indicizzazione alle tue esigenze specifiche, includendo la gestione dei sinonimi, la rimozione delle parole comuni e l’utilizzo della stemmatizzazione.
I mapping definiscono la struttura e i tipi di dati dei tuoi documenti. Puoi specificare quali campi devono essere indicizzati, come devono essere analizzati e proprietà aggiuntive come vettori di termini o algoritmi di similarità. Progettando attentamente i tuoi mapping, puoi ottimizzare il processo di indicizzazione e migliorare la rilevanza delle ricerche.
Ecco un esempio di come configurare un analizzatore personalizzato in Elasticsearch:
PUT /my-index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_custom_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase",
"stop"
]
}
}
}
}
}In questo esempio, creiamo un analizzatore personalizzato chiamato “my_custom_analyzer”. Questo analizzatore utilizza il tokenizer standard, converte i termini in minuscolo e rimuove le parole comuni. Puoi quindi applicare questo analizzatore a campi specifici nei tuoi mapping.
Conclusione
L’indice invertito di Elasticsearch è una potente struttura dati che consente ricerche testuali rapide ed efficienti. Mappando termini unici agli ID dei documenti, permette a Elasticsearch di recuperare rapidamente documenti rilevanti basati su query di ricerca. Rispetto ad approcci alternativi come gli indici forward, l’indice invertito offre prestazioni di ricerca superiori e scalabilità.
Puoi migliorare la tua configurazione del motore di ricerca comprendendo come funziona l’indice invertito. Utilizzando anche la flessibilità di Elasticsearch per controllare le regole di indicizzazione. Questo porterà a fornire ottime esperienze di ricerca per i tuoi utenti.
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