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elasticsearch 分词底层实现原理

一、倒排索引

倒排索引是elasticsearch中最核心的数据结构之一。它将文档中的每个词映射到包含该词的文档列表,并记录词在文档中的位置信息。通过倒排索引,可以快速定位包含特定词的文档。

二、分词器

分词器是将原始文本切分成词项的工具。elasticsearch内置了多种分词器,如标准分词器、中文分词器等。分词器工作流程包括字符过滤、分词、词项过滤等步骤,最后将切分好的词项列表返回。

elasticsearch 分词底层实现原理

三、分析链

分析链是由多个字符过滤器、分词器和词项过滤器组成的处理链。通过配置分析链,可以对不同类型的文本进行不同的处理,如去除停用词、词干提取等。分析链对于索引和搜索过程都起到关键的作用。

四、分词底层实现原理

1.字符过滤:首先,文本会经过字符过滤器进行预处理,去除html标签、转换大小写等操作。

2.分词:接下来,将处理后的文本交给分词器进行切分,生成词项列表。

3.词项过滤:最后,词项列表会经过词项过滤器进行进一步的处理,如去除停用词、词干提取等。

五、优化分词性能

1.倒排索引优化:通过合并倒排索引、禁用倒排信息等方式,减少倒排索引的占用空间,提高索引和搜索的效率。

2.锁定分词器版本:为了保证搜索结果的一致性,应该锁定分词器版本,避免与后续的分词器更新或调整产生冲突。

3.自定义分析链:根据业务需求,可以自定义分析链,优化特定类型文本的索引和搜索效果。

4.相似度评分:通过调整相似度评分算法,可以提高搜索结果的准确性。

结论:

通过深入了解elasticsearch分词底层实现原理,我们可以更好地理解其索引和搜索过程,并且能够根据实际需求进行优化。合理配置分析链、优化倒排索引和锁定分词器版本等措施,可以提高搜索效率和准确性,从而提升用户的搜索体验。

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