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本文最后更新于 2024年8月30日 中午

ElasticSearch 基础

ELK 组件

ELK 组件

正向索引与倒排索引

正向索引与倒排索引

正向索引

  1. 存储结构:按照每一个信息段,整条存储为一个文档

  2. 搜索形式:根据用户输入的词条在存储的每一个文档中进行匹配,记录符合的 id 信息

倒排索引

  1. 存储结构:首先将每一个信息段进行语义分割(中文按照词义,英文按照空格),然后将每一个分割的单元创建唯一的文档,同时记录原始文档的 ID(数据量小可以用哈希表,数据量大可以用 B+ 树实现)
  2. 搜索形式:首先将用户输入的进行语义分割,将分割出来的所有关键词进行倒排索引,拿一个分割出来的单词举例-> 首先将这个单词在文档中进行检索(盲猜 O(1)O(1),比如 term[华为]term[\text{华为}],就可以检索了,然后记录返回值,即相应的文档 id 即可)

个人小结

  1. 感觉正向索引就相当于朴素遍历,而倒排索引就是舍弃存储空间建立一个哈希表,最后根据哈希值进行用户展示
  2. 最终未能选择 es 作为数据,转而使用 mysql

ElasticSearch 与 MySQL 的协同关系

ElasticSearch 与 MySQL 的协同关系


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https://blog.dwj601.cn/DataBase/ElasticSearch/elastic-search-basic/
作者
Mr_Dwj
发布于
2024年8月30日
更新于
2024年8月30日
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