ElasticSearch与Lucene是什么关系?Lucene又是什么?

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ElasticSearch与Lucene是什么关系?Lucene又是什么?。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一. ElasticSearch 与 Lucene 的关系

Elasticsearch(ES)和Apache Lucene之间有密切的关系,可以总结如下:

  1. Elasticsearch构建于Lucene之上:Elasticsearch实际上是一个分布式的、实时的搜索和分析引擎,它构建在Apache Lucene搜索引擎库的基础上。Lucene提供了全文搜索和索引功能,而Elasticsearch在此基础上构建了更多功能,如分布式性能、实时数据索引、聚合分析、RESTful API等。

  2. Elasticsearch的高级功能:Elasticsearch扩展了Lucene,并提供了一种更高级的搜索和分析功能。它支持JSON文档存储,分布式架构,复杂的查询语言,实时索引等。

  3. 简化的API:Elasticsearch提供了一个简化的RESTful API,使其更易于使用和集成到应用程序中。这使得开发人员能够轻松地构建搜索和分析功能,而无需深入了解Lucene的复杂性。

  4. 分布式和水平扩展:Elasticsearch专注于分布式搜索和分析,可以轻松扩展到数百台甚至数千台服务器。这使得它成为大规模数据处理和分析的有力工具。

  5. 动态索引:Elasticsearch具有实时索引功能,可以实时更新和检索数据,适用于大量数据的变化和分析。

1.1 结构关系图

es和lucene的关系,elasticsearch,elasticsearch,lucene,大数据

Lucene是Apache下的一个子项目,是一个开放源代码的全文检索引擎工具包,但它不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎,它是ES实现全文检索的核心基础,索引文档以及搜索索引的的核心流程都是在Lucene中完成的。

1.2 整体处理流程

es和lucene的关系,elasticsearch,elasticsearch,lucene,大数据

二. Apache Lucene 概述

es和lucene的关系,elasticsearch,elasticsearch,lucene,大数据


2.1 Lucene介绍

Lucene是Apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎(英文与德文两种西方语言)。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便的在目标系统中实现全文检索的功能。可以使用Lucene实现全文检索。


2.2 Lucene适用场景

这项技术几乎适用于任何需要结构化搜索、全文搜索、分面、跨高维向量的最近邻搜索、拼写纠正或查询建议的应用程序。

  • 在应用中为数据库中的数据提供全文检索实现。
  • 开发独立的搜索引擎服务、系统。
  • 对于数据量大、数据结构不固定的数据可采用全文检索方式搜索。

2.3 Lucene功能

Lucene通过一个简单的API提供了强大的功能。

1.可扩展的高性能索引
  • 在现代硬件上超过800GB/小时
  • 小RAM要求——只有1MB堆
  • 增量索引与批量索引一样快
  • 索引大小大约为索引文本大小的20-30%
2.强大、准确、高效的搜索算法
  • 排名搜索——最好的结果首先返回
  • 许多强大的查询类型:短语查询、通配符查询、邻近查询、范围查询等
  • 现场搜索(例如标题、作者、内容)
  • 高维向量的最近邻搜索
  • 按任何字段排序
  • 合并结果的多索引搜索
  • 允许同时更新和搜索
  • 灵活的刻面、突出显示、连接和结果分组
  • 快速、节省内存和容错的建议器
  • 可插拔排名模型,包括向量空间模型和Okapi BM25
  • 可配置的存储引擎(编解码器)
3.跨平台解决方案
  • 可作为Apache许可证下的开源软件,它允许您在商业和开源程序中使用Lucene
  • 100%纯Java
  • 其他可用的与索引兼容的编程语言的实现

2.4 Lucene架构

结构化数据搜索与非结构化数据搜索对比分析见下图: 

es和lucene的关系,elasticsearch,elasticsearch,lucene,大数据搜索应用程序和Lucene之间的关系,也反映了利用Lucene构建搜索应用程序的流程:

es和lucene的关系,elasticsearch,elasticsearch,lucene,大数据


三. Lucene 基本概念

在深入解读Lucene之前,先了解下Lucene的几个基本概念,以及这几个概念背后隐藏的一些内容。

es和lucene的关系,elasticsearch,elasticsearch,lucene,大数据

3.1 Index(索引)

类似数据库的表的概念,但是与传统表的概念会有很大的不同。传统关系型数据库或者NoSQL数据库的表,在创建时至少要定义表的Scheme,定义表的主键或列等,会有一些明确定义的约束。而Lucene的Index,则完全没有约束。Lucene的Index可以理解为一个文档收纳箱,你可以往内部塞入新的文档,或者从里面拿出文档,但如果你要修改里面的某个文档,则必须先拿出来修改后再塞回去。这个收纳箱可以塞入各种类型的文档,文档里的内容可以任意定义,Lucene都能对其进行索引。

3.2 Document(文档)

用户提供的源是一条条记录,它们可以是文本文件、字符串或者数据库表的一条记录等等。一条记录经过索引之后,就是以一个Document的形式存储在索引文件中的。用户进行搜索,也是以Document列表的形式返回。

一个Index内会包含多个Document。写入Index的Document会被分配一个唯一的ID,即Sequence Number(序列号,更多被叫做DocId)。

3.3 Field(字段)

一个Document会由一个或多个Field组成,Field是Lucene中数据索引的最小定义单位。Lucene提供多种不同类型的Field,例如StringField、TextField、LongFiled或NumericDocValuesField等,Lucene根据Field的类型(FieldType)来判断该数据要采用哪种类型的索引方式(Invert Index、Store Field、DocValues或N-dimensional等)。

例如,一篇文章可以包含“标题”、“正文”、“最后修改时间”等信息域,这些信息域就是通过Field在Document中存储的。

Field有两个属性可选:存储和索引。通过存储属性你可以控制是否对这个Field进行存储;通过索引属性你可以控制是否对该Field进行索引。

如果对标题和正文进行全文搜索,所以我们要把索引属性设置为真,同时我们希望能直接从搜索结果中提取文章标题,所以我们把标题域的存储属性设置为真。但是由于正文域太大了,我们为了缩小索引文件大小,将正文域的存储属性设置为假,当需要时再直接读取文件;我们只是希望能从搜索解果中提取最后修改时间,不需要对它进行搜索,所以我们把最后修改时间域的存储属性设置为真,索引属性设置为假。上面的三个域涵盖了两个属性的三种组合,还有一种全为假的没有用到,事实上Field不允许你那么设置,因为既不存储又不索引的域是没有意义的。

3.4 Term和Term Dictionary

Lucene中索引和搜索的最小单位,一个Field会由一个或多个Term组成,Term是由Field经过Analyzer(分词)产生。Term Dictionary即Term词典,是根据条件查找Term的基本索引。

Term由两部分组成:它表示的词语和这个词语所出现的Field的名称。

3.5 Segment(段)

一个Index会由一个或多个sub-index构成,sub-index被称为Segment。Lucene的Segment设计思想,与LSM类似但又有些不同,继承了LSM中数据写入的优点,但是在查询上只能提供近实时而非实时查询。

Lucene中的数据写入会先写内存的一个Buffer(类似LSM的MemTable,但是不可读),当Buffer内数据到一定量后会被Flush成一个Segment,每个Segment有自己独立的索引,可独立被查询,但数据永远不能被更改。这种模式避免了随机写,数据写入都是Batch和Append,能达到很高的吞吐量。Segment中写入的文档不可被修改,但可被删除,删除的方式也不是在文件内部原地更改,而是会由另外一个文件保存需要被删除的文档的DocID,保证数据文件不可被修改。Index的查询需要对多个Segment进行查询并对结果进行合并,还需要处理被删除的文档,为了对查询进行优化,Lucene会有策略对多个Segment进行合并,这点与LSM对SSTable的Merge类似。

Segment在被Flush或Commit之前,数据保存在内存中,是不可被搜索的,这也就是为什么Lucene被称为提供近实时而非实时查询的原因。读了它的代码后,发现它并不是不能实现数据写入即可查,只是实现起来比较复杂。原因是Lucene中数据搜索依赖构建的索引(例如倒排依赖Term Dictionary),Lucene中对数据索引的构建会在Segment Flush时,而非实时构建,目的是为了构建最高效索引。当然它可引入另外一套索引机制,在数据实时写入时即构建,但这套索引实现会与当前Segment内索引不同,需要引入额外的写入时索引以及另外一套查询机制,有一定复杂度。

3.6 Sequence Number(序列号)

Sequence Number(后面统一叫DocId)是Lucene中一个很重要的概念,数据库内通过主键来唯一标识一行记录,而Lucene的Index通过DocId来唯一标识一个Doc。不过有几点要特别注意:

  1. DocId实际上并不在Index内唯一,而是Segment内唯一,Lucene这么做主要是为了做写入和压缩优化。那既然在Segment内才唯一,又是怎么做到在Index级别来唯一标识一个Doc呢?方案很简单,Segment之间是有顺序的,举个简单的例子,一个Index内有两个Segment,每个Segment内分别有100个Doc,在Segment内DocId都是0-100,转换到Index级的DocId,需要将第二个Segment的DocId范围转换为100-200。
  2. DocId在Segment内唯一,取值从0开始递增。但不代表DocId取值一定是连续的,如果有Doc被删除,那可能会存在空洞。
  3. 一个文档对应的DocId可能会发生变化,主要是发生在Segment合并时。

Lucene内最核心的倒排索引,本质上就是Term到所有包含该Term的文档的DocId列表的映射。所以Lucene内部在搜索的时候会是一个两阶段的查询,第一阶段是通过给定的Term的条件找到所有Doc的DocId列表,第二阶段是根据DocId查找Doc。Lucene提供基于Term的搜索功能,也提供基于DocId的查询功能。

DocId采用一个从0开始底层的Int32值,是一个比较大的优化,同时体现在数据压缩和查询效率上。例如数据压缩上的Delta策略、ZigZag编码,以及倒排列表上采用的SkipList等,这些优化后续会详述。 


感谢您的阅读,别忘了点赞、关注、收藏一波~ Thanks♪(・ω・)ノ 😊文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-765928.html

到了这里,关于ElasticSearch与Lucene是什么关系?Lucene又是什么?的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 《面试1v1》ElasticSearch 和 Lucene

    🍅 作者简介:王哥,CSDN2022博客总榜Top100🏆、博客专家💪 🍅 技术交流:定期更新Java硬核干货,不定期送书活动 🍅 王哥多年工作总结:Java学习路线总结, 点击 突击面试 🍅 数十万人的面试选择: 面试说人话系列《面试1v1》 我是 javapub,一名 Markdown 程序员从👨‍💻,

    2024年02月14日
    浏览(45)
  • Lucene和Solr和Elasticsearch区别,全文检索引擎工具包Lucene索引流程和搜索流程实操

    我们生活中的数据总体分为两种: 结构化数据和非结构化数据 。 结构化数据 :指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库,元数据等。 非结构化数据 :指不定长或无固定格式的数据,如 互联网数据、邮件,word文档等。 非结构化数据又有一种叫法叫全文数据 按照数据的

    2024年02月03日
    浏览(43)
  • 掌握它才说明你真正懂 Elasticsearch - Lucene (一)

    Lucene 简介 Lucene 是一种高性能、可伸缩的信息搜索(IR)库,在 2000 年开源,最初由鼎鼎大名的 Doug Cutting 开发,是基于 Java 实现的高性能的开源项目。 Lucene 采用了基于倒排表的设计原理,可以非常高效地实现文本查找,在底层采用了分段的存储模式,使它在读写时几乎完全

    2024年02月03日
    浏览(79)
  • ElasticSearch学习篇10_Lucene数据存储之BKD动态磁盘树

    基础的数据结构如二叉树衍生的的平衡二叉搜索树通过左旋右旋调整树的平衡维护数据,靠着二分算法能满足一维度数据的logN时间复杂度的近似搜索。对于大规模多维度数据近似搜索,Lucene采用一种BKD结构,该结构能很好的空间利用率和性能。 本片博客主要学习常见的多维

    2024年03月15日
    浏览(46)
  • 从根上理解elasticsearch(lucene)查询原理(1)-lucece查询逻辑介绍

    大家好,最近在做一些elasticsearch 慢查询优化的事情,通常用分析elasticsearch 慢查询的时候可以通过profile api 去分析,分析结果显示的底层lucene在搜索过程中使用到的函数调用。所以要想彻底弄懂elasticsearch慢查询的原因,还必须将lucene的查询原理搞懂,今天我们就先来介绍下

    2024年02月04日
    浏览(38)
  • ClassNotFoundException: org.elasticsearch.client.Cancellable 和nosuchfielderror:lucene_8_0_0

    一天时间都在解决这个问题。做一下笔记吧 在做springcloud整合es7.6.2出现了一些问题。 两个主要的报错: 先解决第一个: ClassNotFoundException: org.elasticsearch.client.Cancellable 我的maven配置 配置类也配置了 然后在启动时就报了以下错误 看了一下相关的博客,得出是版本依赖不一致的

    2024年02月04日
    浏览(42)
  • ElasticSearch学习篇8_Lucene之数据存储(Stored Field、DocValue、BKD Tree)

    Lucene全文检索主要分为索引、搜索两个过程,对于索引过程就是将文档磁盘存储然后按照指定格式构建索引文件,其中涉及数据存储一些压缩、数据结构设计还是很巧妙的,下面主要记录学习过程中的StoredField、DocValue以及磁盘BKD Tree的一些相关知识。 参考: https://juejin.cn/p

    2024年02月03日
    浏览(32)
  • elasticsearch中的数据类型search_as_you_type及查看底层Lucene索引

    search_as_you_type字段类型用于自动补全,当用户输入搜索的时候,还没输完就可以提示用户相关内容。as_you_type应该是说当你打字的时候。它会给索引里的这个类型的字段添加一些子字段_2gram _3gram和_index_prefix。_2gram的意思是,如果一个值是abcd, 2 gram就是ab bc cd, 3 gram就是

    2024年02月12日
    浏览(49)
  • ChatGPT 学习 ES & lucene 底层写入原理,源码

    一直有个疑问“学习最新版lucene 数据写入相关的源码,应该看哪些源码,以什么顺序看(先看什么,后看什么)?” 在学习Lucene的数据写入相关的源码时,可以按照以下阶段的顺序进行学习和理解,以便更好地掌握Lucene的数据写入过程。同时,也需要了解一些相关的类和方

    2024年02月09日
    浏览(43)
  • lucene、solr、es的区别以及应用场景

    Lucene、Solr 和 Elasticsearch(ES) 都是基于 Lucene 引擎的搜索引擎,它们之间有相似之处,但也有一些不同之处。 Lucene 是一个低级别的搜索引擎库,它提供了一种用于创建和维护全文索引的 API,以及一些搜索和排序算法。Lucene 主要用于构建自定义搜索引擎,例如在 Java 应用程序中

    2024年02月15日
    浏览(36)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包