自从用了ElasticSearch后,查询起飞了!
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发布时间:2024-10-01 23:51
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热心网友
时间:2024-11-12 23:26
关于搜索:
细究倒排索引:
设想搜索场景,需找出诗句中含“前”字的古诗。
传统关系型数据库如 MySQL 查询效率低下,需遍历所有记录。而 ES 的专业搜索引擎功能更契合实际需求。
搜索引擎原理:
搜索过程主要分为建立倒排索引、查询匹配。
ES 实现关键在于 Lucene 提供的倒排索引技术,帮助快速定位相关文档。
在 ES 中,关键词称为 term,对应的一组文档 id 列表为 postings list。
倒排索引利用排序机制进行二分查找,快速定位 term 在文档集合中的位置。
实际应用中,需处理大量 term,引入 term dictionary 和 term index 提高查询效率。
term index 如 Trie 树,用于快速查找 term 的前缀,定位 postings list 中的起始位置。
对于 postings list 进行压缩处理,提升存储效率与查询性能,例如使用 Frame of Reference、Roaring Bitmaps 技术。
在处理联合查询时,利用 filter cache 和 skip list 策略优化查询流程,减少数据遍历与解压缩。
总结 ES 索引结构注重内存与磁盘空间的高效利用,结合各种压缩算法提升整体性能。
选择 Elasticsearch 索引时,需综合考量业务场景与数据特点,以达成最佳查询效果。
不同的数据库和数据结构适用于不同场景,实现索引以达到最优查询效率。例如 B-tree 索引特别注重读取性能,但更新操作可能较慢。
深入理解 ES 的倒排索引机制、内存管理和压缩技术对于提升搜索性能至关重要。通过合理设计索引结构,优化查询策略,可显著提高查询效率和性能。