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Slor的基本概念和倒排索引介绍

这篇文章主要讲解了“Slor的基本概念和倒排索引介绍”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Slor的基本概念和倒排索引介绍”吧！

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一、Solr介绍

  1. Solr它是一种开放源码的、基于 Lucene Java 的搜索服务器，易于加入到 Web 应用程序中。

  2. Solr 提供了层面搜索(就是统计)、命中醒目显示并且支持多种输出格式（包括XML/XSLT 和JSON等格式）。它易于安装和配置，而且附带了一个基于 HTTP 的管理界面。Solr已经在众多大型的网站中使用，较为成熟和稳定。

  3. Solr 包装并扩展了 Lucene，所以Solr的基本上沿用了Lucene的相关术语。更重要的是，Solr 创建的索引与 Lucene 搜索引擎库完全兼容。

  4. 通过对Solr 进行适当的配置，某些情况下可能需要进行编码，Solr 可以阅读和使用构建到其他 Lucene 应用程序中的索引。

  5. 此外，很多 Lucene 工具（如Nutch、 Luke）也可以使用Solr 创建的索引。可以使用 Solr 的表现优异的基本搜索功能，也可以对它进行扩展从而满足企业的需要。

二、Solr的优点

  1. 高级的全文搜索功能；

  2. 专为高通量的网络流量进行的优化；

  3. 基于开放接口（XML和HTTP）的标准；

  4. 综合的HTML管理界面；

  5. 可伸缩性－能够有效地复制到另外一个Solr搜索服务器；

  6. 使用XML配置达到灵活性和适配性；

  7. 可扩展的插件体系。

三、索引（index）介绍

Lucene中的基本概念是：index（索引）,document（文档）,field（字段）和term（术语）

  1. 一个索引文件(index)包含一连串的文档(document)；

  2. 一个文档(document)是由一连串字段(fields),类似于数据库中的一条记录;

  3. 一个字段(field)由一连串的术语(terms)组成；

  4. 一个术语(term)是一个字符串

ps:相同的字符串在不同的fields被认为是不同的term

四、倒排索引（索引核心）

index存储terms的统计数据，为了使得基于term的检索效率更高。相对于oracle中索引（B-TREE）结构，solr搜索引擎中采用的是一种倒排索引。 倒排索引(Inverted Index)：倒排索引是实现“单词-文档矩阵”的一种具体存储形式，通过倒排索引，可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引主要由两个部分组成：“单词词典”和“倒排文件”。 文档(Document)：一般搜索引擎的处理对象是互联网网页，而文档这个概念要更宽泛些，代表以文本形式存在的存储对象，相比网页来说，涵盖更多种形式，比如Word，PDF，html，XML等不同格式的文件都可以称之为文档。再比如一封邮件，一条短信，一条微博也可以称之为文档。在本书后续内容，很多情况下会使用文档来表征文本信息。

中文和英文等语言不同，单词之间没有明确分隔符号，所以首先要用分词系统将文档自动切分成单词序列。这样每个文档就转换为由单词序列构成的数据流，为了系统后续处理方便，需要对每个不同的单词赋予唯一的单词编号，同时记录下哪些文档包含这个单词，在如此处理结束后，我们可以得到最简单的倒排索引。在图中，“单词ID”一栏记录了每个单词的单词编号，第二栏是对应的单词，第三栏即每个单词对应的倒排列表。比如单词“谷歌”，其单词编号为1，倒排列表为{1,2,3,4,5}，说明文档集合中每个文档都包含了这个单词。

Slor的基本概念和倒排索引介绍

之所以说上图所示倒排索引是最简单的，是因为这个索引系统只记载了哪些文档包含某个单词，而事实上，索引系统还可以记录除此之外的更多信息。下面这张图是一个相对复杂些的倒排索引，与上图的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数。下图中，词“创始人”的单词编号为7，对应的倒排列表内容为：（3:1），其中的3代表文档编号为3的文档包含这个单词，数字1代表词频信息，即这个单词在3号文档中只出现过1次，其它单词对应的倒排列表所代表含义与此相同。 Slor的基本概念和倒排索引介绍

实用的倒排索引还可以记载更多的信息，索引系统除了记录文档编号和单词频率信息外，额外记载了两类信息，即每个单词对应的“文档频率信息”以及在倒排列表中记录单词在某个文档出现的位置信息。 Slor的基本概念和倒排索引介绍

“文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词

以单词“拉斯”为例，其单词编号为8，文档频率为2，代表整个文档集合中有两个文档包含这个单词，对应的倒排列表为：{(3;1;<4>)，(5;1;<4>)},其含义为在文档3和文档5出现过这个单词，单词频率都为1，单词“拉斯”在两个文档中的出现位置都是4，即文档中第四个单词是“拉斯”。

五、Lucene创建索引的过程

  1. 收集待索引的原文档

	从数据库、web等获取原文档

  1. 将原文档交给分词组件（Tokenizer）

	此过程叫做Tokenize，得到的结果称为Token。

	会做如下几件事：

	a.将文档分成一个个独立的单词

	b.去除标点

	b.去除停词（stopword）

  1. 将得到的Token交给语言处理组件（LinguisticProcessor）

	此过程处理的结果是Term

	会做如下几件事：

	a.转为小写

	b.将单词缩减为词根，如cars-->car

	c.将单词转变为词根，如drove-->drive

  1. 将得到的Term交给索引组件（Indexer）

	会做如下几件事：

	a.将得到的Term创建字典

	b.对字典按字母排序

	c.合并相同的Term为倒排索引表

感谢各位的阅读，以上就是“Slor的基本概念和倒排索引介绍”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Slor的基本概念和倒排索引介绍这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！


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