1.倒排索引原理 倒排索引来源于搜索引擎的技术,可以说是搜索引擎的基石.正是有了倒排索引技术,搜索引擎才能有效率的进行数据库查找.删除等操作.在详细说明倒排索引之前,我们说一下与之相关的正排索引并与之比较. 1.1正排索引 在搜索引擎中,正排表是以文档的ID为关键字,表中记录文档中每个字的位置信息,查找时扫描表中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档. 正排表结构如图1所示,这种组织方法在建立索引的时候结构比较简单,建立比较方便且易于维护;因为索引是基于文档建立的,若是有新的文档加入

转自:http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/02/02/1661436.html 4.2. 反向信息 反向信息是索引文件的核心,也即反向索引. 反向索引包括两部分,左面是词典(Term Dictionary),右面是倒排表(Posting List). 在Lucene中,这两部分是分文件存储的,词典是存储在tii,tis中的,倒排表又包括两部分,一部分是文档号及词频,保存在frq中,一部分是词的位置信息,保存在prx中. Term D

1. 定长编码 最容易想到的方式就是常用的普通二进制编码,每个数值占用的长度相同,都占用最大的数值所占用的位数,如图所示. 这里有一个文档ID列表,254,507,756,1007,如果按照二进制定长编码,需要按照最大值1007所占用的位数10位进行编码,每个数字都占用10位. 和词典的格式设计中顺序列表方式遇到的问题一样,首先的问题就是空间的浪费,本来254这个数值8位就能表示,非得也用上10位.另外一个问题是随着索引文档的增多,谁也不知道最长需要多少位才够用. 2. 差值(D-gap)编码

Lucene实现倒排表没有使用bitmap,为了效率,lucene使用了一些策略,具体如下:1. 使用FST保存词典,FST可以实现快速的Seek,这种结构在当查询可以表达成自动机时(PrefixQuery.FuzzyQuery.RegexpQuery等)效率很高.(可以理解成自动机取交集)此种场景主要用在对Query进行rewrite的时候.2. FST可以表达出Term倒排表所在的文件偏移.3. 倒排表使用SkipList结构.从上面的讨论可知,求倒排表的交集.并集.差集需要各种SeekTo

4.1.2. 域(Field)的元数据信息(.fnm) 一个段(Segment)包含多个域,每个域都有一些元数据信息,保存在.fnm文件中,.fnm文件的格式如下: FNMVersion 是fnm文件的版本号,对于Lucene 2.9为-2 FieldsCount 域的数目 一个数组的域(Fields) FieldName:域名,如"title","modified","content"等. FieldBits:一系列标志位,表明对此域的索引方式

之前一直想读这篇,今天读了一下,颇有收获: 1.对文档按相似term聚类之后,delta较小,能够提高压缩率(similarity graph) 1.GPU一般能够有几百个核,有shared memory和global memory,shared memory相当于寄存器的速度,global memory速度较慢 2.有序数组上的搜索算法除了binary search还有interplation search(插值搜索),平均复杂度是O(loglogn),但memory access是binar

深入浅出搜索架构引擎.方案与细节(上) 2017-02-14 23:55 58沈剑0  20  阅读 131 一.缘起 <100亿数据1万属性数据架构设计>文章发布后,不少朋友对58同城自研搜索引擎E-search比较感兴趣,故专门撰文体系化的聊聊搜索引擎,从宏观到细节,希望把逻辑关系讲清楚,内容比较多,分上下两期. 主要内容如下,本篇(上)会重点介绍前三章: (1)全网搜索引擎架构与流程 (2)站内搜索引擎架构与流程 (3)搜索原理.流程与核心数据结构 (4)流量数据量由小到大,搜索方案与架

searcher.IndexDocument(0, types.DocumentIndexData{Content: "此次百度收购将成中国互联网最大并购"}) engine.go中的源码实现: // 将文档加入索引 // // 输入参数: // docId 标识文档编号,必须唯一 // data 见DocumentIndexData注释 // // 注意: // 1. 这个函数是线程安全的,请尽可能并发调用以提高索引速度 // 2. 这个函数调用是非同步的,也就是说在函数返回时有可能

28:单词倒排 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 编写程序,读入一行英文(只包含字母和空格,单词间以单个空格分隔),将所有单词的顺序倒排并输出,依然以单个空格分隔. 输入 输入为一个字符串(字符串长度至多为100). 输出 输出为按要求排序后的字符串. 样例输入 I am a student 样例输出 student a am I 思路: 大模拟: 来,上代码: #include<cstdio> #include<string> #include&l

/*================================================== 单词倒排 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 编写程序,读入一段英文(英文中不包含标点), 将所有单词的顺序倒排并输出,其中单词以空格分隔. 输入 输入为一个字符串(字符串长度最大为100) 输出 输出为按要求排续后的字符串 样例输入 I am a student 样例输出 student a am I 注:这个代码是覃宗华写的. =================

翻出google測试project师的一道题目: 设计一个函数,不论什么语言都能够,实现下面功能: 一个句子,将句子中的单词所有倒排过来,但单词的字母顺序不变.eg.  this is a real world输出结果为:world real a is this 笔者用Python实现例如以下: #! /usr/bin/env python # -* -coding:utf-8-*- def str_reverse(str): str_dst =str.split()[A1] str_dst.r

描述: 编写程序,读入一行英文(只包含字母和空格,单词间以单个空格分隔),将所有单词的顺序倒排并输出,依然以单个空格分隔. 输入输入为一个字符串(字符串长度至多为100).输出输出为按要求排续后的字符串. 样例输入 I am a student 样例输出 student a am I思路:首先把字符串先反转,从前往后扫,遇到空格处理一下单词,要特别注意:最后一个单词不同于其他单词,要单独处理!代码如下(本代码来自我的老师:http://www.cnblogs.com/huashanqingzhu

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题目描述:对字符串中的所有单词进行倒排. 说明: 1.每个单词是以26个大写或小写英文字母构成,可以用一个“-”中连接线连接单词两部分表示一个单词,但是仅限一个“-”,出现两个“--”则为非构成单词的字符: 2.非构成单词的字符均视为单词间隔符: 3.要求倒排后的单词间隔符以一个空格表示:如果原字符串中相邻单词间有多个间隔符时,倒排转换后也只允许出现一个空格间隔符: 4.每个单词最长20个字母: 5.输出字符串,否则输出-1. 样例输入: i*&* am--a good-student 样例输出

本文说明:除开ES,Solr,sphinx系列的其他开源搜索引擎汇总于此.   A search engine based on Node.js and LevelDB A persistent, network resilient, full text search library for the browser and Node.js https://github.com/fergiemcdowall/norch https://github.com/fergiemcdowall/searc

原始数据:835MB ES 设置了_source _all disabled 且设置了仅仅存docs倒排Wed Feb 22 11:58:27 CST 2017Before size:1 /home/bone/elasticsearch-2.4.1/data/OK, waiting...0After size:435 /home/bone/elasticsearch-2.4.1/data/Wed Feb 22 11:59:43 CST 2017done 不做任何压缩:Wed Feb 22 14:

题目描述:对字符串中的所有单词进行倒排. 说明: 1.每个单词是以26个大写或小写英文字母构成: 2.非构成单词的字符均视为单词间隔符: 3.要求倒排后的单词间隔符以一个空格表示:如果原字符串中相邻单词间有多个间隔符时,倒排转换后也只允许出现一个空格间隔符: 4.每个单词最长20个字母: 输入描述:输入一行以空格来分隔的句子 输出描述:输出句子的逆序 输入例子:I am a student 输出例子:student a am I 注意: 非构成单词的字符均视为单词间隔符-->split("

目前特征向量的比对加速优化能极大缩短比对耗时,改善用户体验. 优化的途径主要有两种,一是使用指令集(SSE,AVX)加速运算.二是使用ANN替代暴力搜索. 乘积量化和倒排索引组合是ANN中效果较好且实用的一种.总体框架分为线下训练字典,线上比对搜索两部分,如下图所示: 相关论文如下: 1.Hervé Jégou, Douze M , Schmid C . Product Quantization for Nearest Neighbor Search[J]. IEEE Transactions

转自:http://data.qq.com/article?id=817 三.Hermes设计概要 架构描述 系统核心进程均采用分散化设计,根据业务发展需求,可随意扩缩容机器; 周期性数据直接通过tdw处理落地到分布式文件系统; 实时数据加载采用先落地本地磁盘,最终落地到分布式文件系统,最终都由调度进程分发到计算层; 分析引擎设计 基于单个实例数据的分析处理,datasource主要包含两类数据:用户导入的数据(位图文件)以及源数据(索引文件),内核主要根据用户请求逻辑处理索引文件以及位图文件.

来看看倒排索引压缩.压缩是拿CPU换IO的最重要手段之一,不论索引是放在硬盘还是内存中.索引压缩的算法有几十种,跟文本压缩不同,索引压缩算法不仅仅需要考虑压缩率,更要考虑压缩和解压性能,否则会解压太慢而起不到CPU换IO的作用.早期的索引设计里,在尝试了几十种编码之后,基本都确定性采用差分编码+可变长字节编码.差分的目的在于让索引的文档ID尽可能小,因为压缩小的整数总是比大整数更有效.在索引构建算法中,有一类工作叫做“文档重排”,目的就是通过对文档索引顺序的重新排列,使得索引posting li

row_number() over(order by sort desc) 应用场景: 比如学员成绩表中有userid,username,sorce登字段,需要取出学员成绩的名次:表中没有名次字段,只有分数 select userid,username,sorce,row_number() over(order by sort desc) as MingCi from UserSorce 这样就能取出高分到低分所有学员的名次来了.