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    基于Lucene的索引文件深入研究

    2015-05-30 19:04:33劉靜
    軟件工程 2015年7期
    關(guān)鍵詞:搜索引擎

    劉靜

    摘 要:索引是搜索引擎的核心概念,優(yōu)化索引提高使用效率是當前主要研究內(nèi)容。文中研究了Lucene索引文件的內(nèi)部結(jié)構(gòu),包括Lucene索引文件格式、文件組成、索引創(chuàng)建過程,并重點研究了段Segment文件的存儲結(jié)構(gòu)。經(jīng)研究表明,創(chuàng)建單一且重用的文檔實例以及提高使用的內(nèi)存大小可有效提高索引使用效率。

    關(guān)鍵詞:索引;Lucene;搜索引擎

    中圖分類號:TP393 文獻標識碼:A

    1 引言(Introduction)

    在Lucence中包括了幾個基礎(chǔ)的概念,分別是索引、段、文檔、域和項。其中索引由段構(gòu)成,段由文檔構(gòu)成,因此索引可以理解為包含了多個文檔的序列。文檔由域構(gòu)成,域由項構(gòu)成,項是索引中最小構(gòu)成單位,其本質(zhì)是一個字符串。段是索引數(shù)據(jù)存儲的基本單元,多個段之間彼此獨立,當添加新的文檔時將生成新的段,且段可以合并。

    充分理解Lucence索引的內(nèi)部結(jié)構(gòu),對于在當前互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、云存儲應(yīng)用環(huán)境下較好使用Lucence進行具有重要意義。

    2 索引文件結(jié)構(gòu)(Index file structure)

    2.1 倒排索引

    對文本信息進行檢查的系統(tǒng)索引可以分為包括正排索引和倒排索引[1]。在實際使用中根據(jù)屬性值查找記錄的過程稱為倒排索引。倒排表中存儲了文檔中包含的單詞,文檔編號差值、單詞出現(xiàn)次數(shù)等,這些信息即組成了倒排索引項term。

    倒排索引入口為索引項term,通過倒排索引可以找到包含每個term的文檔集合稱為記錄表,記錄表中包含文檔號及term在該文檔中的出現(xiàn)頻率。

    Lucene為了使得基于term的檢索效率更高,索引存儲terms的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。Lucene的索引采用了倒排索引。它可以列舉,包含一個term的所有文檔。這與自然關(guān)聯(lián)規(guī)則相反,即由documents列舉它所包含的terms。

    2.2 域Fields

    Lucene在存儲域數(shù)據(jù)時,域中文本被逐字的以非倒轉(zhuǎn)方式進行轉(zhuǎn)換,這些被倒排存儲的域數(shù)據(jù)可以被索引[2]。每個域的文本被拆分為多個索引項以便被高效索引,另一種方式為域中文本作為一個索引項進行索引。

    2.3 片斷

    Lucene索引可以由多個復合的子索引或片段構(gòu)成。每個段是一個完全獨立的索引,它可以分離提取進行檢索。檢索過程如下:(1)當添加新的文檔時創(chuàng)建新的段;(2)對現(xiàn)有段進行合并。在索引檢索時,會涉及多個索引或段,因此每一個索引都隱含包括了一組段。段及文檔關(guān)系如圖1所示。

    圖1 Lucene索引片段

    Fig.1 The Lucene index fragments

    2.4 文檔編號

    在Lucene的內(nèi)部對于每個文檔使用一個整數(shù)編號進行標識。初始情況下,第一個被加進來的文檔其文檔編號為0,之后加進來的文檔其編號自動遞增,采用自動遞增方式對文檔進行編號,編號不會出現(xiàn)重復。但需注意的是,文檔編號可以被手動更改。因此在維護時若出現(xiàn)更改情況,需特別考慮此編號是否在更大的范圍內(nèi)被使用。通常的做法是為每個段空間設(shè)置文檔編號的范圍,以保證段之間的文檔編號不重復。

    綜上所述,文檔編號若發(fā)生修改可能導致錯誤,因此文檔編號應(yīng)先進行設(shè)計,在應(yīng)用時不輕易、不頻繁修改文檔編號,只有當出現(xiàn)文檔在某段空間是統(tǒng)一的,且需要在整個系統(tǒng)中使用時必須修改情況下才進行修改。

    3 索引文件(Index file)

    3.1 索引文件

    Lucene索引文件包含多種,其使用不同的文件擴展名來進行標識。同時文件名稱可以標識不同的版本。常見的文件擴展名有:fnm文件存儲域名和域?qū)傩?、fdt文件存儲域數(shù)據(jù)、fdx文件存儲在fdt文件中的偏移位置、frq存儲文件中項的位置數(shù)據(jù)等。對于段文件命名通常為segments_x,其中x即為最新修改版本,文件segments.gen存儲當前版本值。以下文件存在于每個索引index中,并且只有一份。

    (1)Segments文件

    索引中活動的Segments被存儲在segment info文件中,segments_N,在索引中可能會包含一個或多個segments_N文件。然而,最大一代的那個文件是活動的片斷文件(這時更舊的segments_N文件依然存在是因為它們暫時還不能被刪除,或者,一個writer正在處理提交請求,或者一個用戶定義的IndexDeletionPolicy正被使用。這個文件按照名稱列舉每一個片斷,詳細描述分離的標準和要刪除的文件,并且還包含了每一個片斷的大小。

    (2)Lock文件

    寫鎖文件名為“write.lock”,存儲在默認的索引目錄中。如果鎖目錄和索引目錄不一致的,寫鎖將被命名為“XXXX-write.lock”,其中“XXXX”是一個特殊唯一的前綴,來源于索引目錄的路徑。

    (3)Deletable文件

    Lucene的刪除機制類似于操作系統(tǒng)回收站,在執(zhí)行刪除操作時,相當于對索引進行了“刪除標記”并未真實刪除,當索引下次優(yōu)化或合并時再從索引中真正刪除。

    (4)Compound文件

    Compound文件格式成一個簡單的容器,其用來服務(wù)所有Segment包含的文件(除了.del文件)。

    3.2 Segment

    每個段中的文件是由后綴名來區(qū)分的。

    (1)域集合信息

    域的信息以集合形式存儲,域集合文件后綴為.fnm。在當前的情況下,fieldbits僅用于低位,索引的域值是1,未索引的域值為0,文件中各域根據(jù)次序進行編號,即認為值0是第一個域文件,值1是下一個域文件等。Fields將使用它們在這個文件中的順序來編號。需要注意的是,就像文檔編號一樣,field編號與片斷是相關(guān)的。

    (2)域索引和域值

    域值存儲表使用兩種文件存儲,分別為:域索引表(.fdx文件)文件,這個文件包含指向域值的指針FieldvaluesPosition,類型為UInt64類型,此指針指向了某域值在域文件中的位置。因為域值文件包括定長的數(shù)據(jù)信息,較易隨機訪問;域值(.fdt文件)文件,每個文檔的域值信息包括了字段FieldData、DocFieldData、FieldCount、FieldNum、Bits和value。

    (3)項字典

    項Term字典使用如下兩種文件存儲,第一種是存儲term信息(TermInfoFile)的文件,即.tis文件,另一種是存儲term信息索引的文件,即.tii文件。TermInfoFile文件按照Term來排序,排序方法首先按照Term的field名稱(按照UTF-16字符編碼)排序,然后按照Term的Text字符串(UTF-16編碼)排序。項的命名上前綴通常上是相同的,然后以字的后綴組成。

    (4)項頻率數(shù)據(jù)

    Term頻率數(shù)據(jù)文件(.frq文件)存儲容納了每一個term的文檔列表,以及該term出現(xiàn)在該文檔中的頻率(出現(xiàn)次數(shù)frequency,如果omitTf設(shè)置為fals時才存儲)。

    關(guān)于skip levels,每一個term可以有多個skip levels。一個term的skip levels的數(shù)目等于NumSkipLevels=Min(MaxSkipLevels,floor(log(DocFreq/log(SkipInterval))))。對一個skip level來說SkipData記錄的數(shù)目等于DocFreq/(SkipInterval^(Level+1))。然而最低的skip level等于Level=0。例如假設(shè)SkipInterval=4, MaxSkipLevels=2,DocFreq=35,則skip level 0有8個SkipData記錄,在TermFreqs序列中包含第3、7、11、15、19、23、27和31個文檔的編號。Skip level 1則有兩個SkipData記錄,在TermFreqs中包含了第15和第31個文檔的編號。在所有l(wèi)evel>0之上的SkipData記錄中包含一個SkipChildLevelPointer,指向(referencing)level-1中相應(yīng))的SkipData記錄。在這個例子中,level 1中的記錄15有一個指針指向level 0中的記錄15,level 1中的記錄31有一個指針指向level 0中的記錄31。

    (5)項位置

    Positions位置信息數(shù)據(jù)文件(.prx文件)容納了每一個term出現(xiàn)在所有文檔中的位置的列表,可以利用這些信息來參與對索引結(jié)果的排序。如果在fields中的omitTf設(shè)置為true時將不會在此文件中存儲任何信息,并且如果索引中所有fields中的omitTf都設(shè)置為true,此.prx文件將不會存在。

    (6)標準化因子文件

    在Lucene 2.1版本之前,每一個索引都有一個norm文件給每一個文檔都保存了一個字節(jié)。對每一個文檔來說,那些.f[0-9]包含了一個字節(jié)容納一個被編碼的分數(shù),值為對hits結(jié)果集來說在那個field中被相乘得出的分數(shù)。每一個分離的norm文件在適當?shù)臅r候為復合的和非復合的segment片斷創(chuàng)建。在Lucene 2.1及以上版本,只有一個norm文件容納了所有norms數(shù)據(jù):一個分離的norm文件在一個存在的segment的norm數(shù)據(jù)被更改的時候被創(chuàng)建,當field N被修改時,一個分離的norm文件.sN被創(chuàng)建,用來維護該field的norm數(shù)據(jù)。

    (7)項向量文件

    Term向量的支持是field基本組成中對一個field來說的可選項,它包含如下三種文件:a.文檔索引或.tvx文件:對每個文檔來說,它把偏移存儲進文檔數(shù)據(jù)(.tvd)文件和域field數(shù)據(jù)(.tvf)文件。b.文檔或.tvd文件:對每個文檔來說,它包含fields的數(shù)目,有term向量的fields的列表,還有指向term向量域文件(.tvf)中的域信息的指針列表。該文件用于映射出那些存儲了term向量的fields,以及這些field信息在.tvf文件中的位置。c.域field或.tvf文件:對每個存儲了term向量的field來說,該文件包含了一個term的列表,及它們的頻率,還有可選的位置和偏移信息。

    (8)刪除的文檔

    刪除的文檔(.del)文件是可選的,而且僅當一個segment存在有被刪除的文檔時才存在。即使對每一單個segment,它也是維護復合segment的外部數(shù)據(jù)。

    4 索引創(chuàng)建過程(The index creation process)

    為了使用Lucene的索引數(shù)據(jù),必須先將其轉(zhuǎn)換為文本標記的數(shù)據(jù)流,并用它來創(chuàng)建一個文檔對象,其中包含的域成員來容納這些文本數(shù)據(jù)[3,4]。一旦你準備的文檔對象,可以調(diào)用IndexWriter類的adddocument方法傳遞對象到Lucene寫索引。當這樣做時Lucene進行分析數(shù)據(jù),以便更適合索引。

    文檔的索引過程是通過DocumentsWriter的內(nèi)部數(shù)據(jù)處理鏈完成的,DocumentsWriter可以實現(xiàn)同時添加多個文檔并將它們寫入一個臨時的segment中,完成后再由IndexWriter和SegmentMerger合并到統(tǒng)一的segment中去。DocumentsWriter支持多線程處理,即多個線程同時添加文檔,它會為每個請求分配一個DocumentsWriterThreadState對象來監(jiān)控此處理過程。處理時通過DocumentsWriter初始化時建立的DocFieldProcessor管理的索引處理鏈來完成的,依次處理為DocFieldConsumers、DocInverter、TermsHash、FreqProxTermsWriter、TermVectorsTermsWriter、NormsWriter以及StoredFieldsWriter等。

    DocFieldProcessorPerThread.processDocument()方法是處理一個文檔的調(diào)度函數(shù),負責整理文檔的各個fields數(shù)據(jù),并創(chuàng)建相應(yīng)的DocFieldProcessorPerField對象來依次處理每一個field。該方法首先調(diào)用索引鏈表的startDocument()來初始化各項數(shù)據(jù),然后依次遍歷每一個fields,將它們建立一個以field名字計算的hash值為key的hash表,值為DocFieldProcessorPerField類型。如果hash表中已存在該field,則更新該FieldInfo(調(diào)用FieldInfo.update()方法),如果不存在則創(chuàng)建一個新的DocFieldProcessorPerField來加入hash表中。該hash表會存儲包括當前添加文檔的所有文檔的fields信息,并根據(jù)FieldInfo.update()來合并相同field名字的域設(shè)置信息。

    建立hash表的同時,生成針對該文檔的fields[]數(shù)組(只包含該文檔的fields,但會共用相同的fields數(shù)組,通過lastGen來控制當前文檔),如果field名字相同,則將Field添加到DocFieldProcessorPerField中的fields數(shù)組中。建立完fields后再將此fields數(shù)組按field名字排序,使得寫入的vectors等數(shù)據(jù)也按此順序排序。之后開始正式的文檔處理,通過遍歷fields數(shù)組依次調(diào)用DocFieldProcessorPerField的processFields()方法進行,完成后調(diào)用finishDocument()完成后序工作,如寫入FieldInfos等。

    5 結(jié)論(Conclusion)

    Lucene自發(fā)布至今已有近15年時間,近幾年互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展更使得產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長,Lucene面對海量數(shù)據(jù)進行處理,因此在檢索時針對索引的優(yōu)化至關(guān)重要。牢固掌握Lucene索引原理對于解決當前大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)檢索以及提高檢索效率打下良好基礎(chǔ)。

    參考文獻(References)

    [1] 王冬.一種增量倒排索引結(jié)構(gòu)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].吉林大學學 報,2007,45(06):953-958.

    [2] 黃軼文.搜索引擎原理與快速開發(fā)應(yīng)用[J].科技信息,2010, (36):570-571.

    [3] 何偉,等.基于Lucene的全文搜索引擎的設(shè)計與實現(xiàn)[J].2006, 25(9):88-90.

    [4] 李曉麗,杜振龍.基于Lucence的個性化搜索引擎研究[J].計 算機工程,2010,36(19):258-260.

    作者簡介:

    劉 靜(1982-),女,碩士,講師.研究領(lǐng)域:計算機應(yīng)用 教學.

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