Elasticsearch Invertierter Index: Der Schlüssel zu schnellem Datenabruf
Einleitung
Elasticsearch ist eine beliebte Wahl für Organisationen, die große Mengen an Daten durchsuchen und analysieren möchten. Das Geheimnis hinter der Geschwindigkeit von Elasticsearch liegt im invertierten Index – einer Datenstruktur, die für schnelle Textsuche und schnellen Datenabruf optimiert ist. Dieser Artikel erklärt den Elasticsearch-Invertierten Index, seine Vorteile und wie er sich von anderen Indexierungsmethoden unterscheidet.
Was ist ein invertierter Index?
Ein invertierter Index ist eine Datenstruktur, die von Suchmaschinen wie Elasticsearch verwendet wird.
Auch als Postings-Datei bekannt, hilft der invertierte Index dabei, die Volltextsuche zu beschleunigen, indem er jedem eindeutigen Begriff die Dokumente zuordnet, in denen er vorkommt.
Anstatt den Text Wort für Wort zu speichern, erfasst dieser Index eindeutige Begriffe und deren Häufigkeit in Dokumenten. Er unterstützt einen schnellen Abruf, indem er Inhalte um durchsuchbare Begriffe strukturiert.
Hier ein einfaches Beispiel, das veranschaulicht, wie ein invertierter Index funktioniert:
Dokument 1: "Elasticsearch ist eine leistungsstarke Suchmaschine" Dokument 2: "Elasticsearch ermöglicht schnellen Datenabruf"
Der invertierte Index für diese Dokumente würde folgendermaßen aussehen:
"elasticsearch": [1, 2] "ist": [1] "eine": [1] "leistungsstarke": [1] "suchmaschine": [1] "ermöglicht": [2] "schnellen": [2] "datenabruf": [2]
Man sieht, dass jedem eindeutigen Begriff die IDs der Dokumente zugeordnet werden, in denen er erscheint. Diese Struktur ermöglicht es Elasticsearch, relevante Dokumente basierend auf Suchanfragen schnell zu finden.
Was ist eine Dokument-ID?
Jedes Dokument in Elasticsearch besitzt einen eindeutigen Identifikator, der als _id-Feld bezeichnet wird. Elasticsearch erzeugt diesen automatisch oder ermöglicht es, ihn manuell beim Indexieren von Dokumenten zu vergeben.
Dieses Feld können Sie beim Indexieren, Durchsuchen oder Abrufen von Dokumenten verwenden:
PUT /my-index/_doc/1
{
"title": "Beispieldokument",
"content": "Dies ist ein Beispieldokument."
}In diesem Beispiel wird die Dokument-ID auf “1” gesetzt.
GET /my-index/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "beispiel"
}
},
"_source": ["_id", "title", "content"]
}Der Parameter _source legt fest, welche Felder zurückgegeben werden, einschließlich _id.
GET /my-index/_doc/1
Dies ruft das Dokument mit der ID “1” ab, einschließlich seiner Metadaten.
Benutzer verlassen sich bei Aktualisierungen, Löschungen, der Verknüpfung von Dokumenten mittels Eltern-Kind-Strukturen oder der Verwaltung verschachtelter Typen auf Dokument-IDs. Obwohl Elasticsearch diese IDs erzeugen kann, können Sie sie manuell festlegen, um eine bessere Kontrolle zu haben.
Wie Elasticsearch den invertierten Index verwendet
Wenn Sie Elasticsearch einrichten und Ihre Daten indexieren, erstellt es im Hintergrund automatisch einen invertierten Index. Elasticsearch pflegt diesen invertierten Index kontinuierlich, während Sie Dokumente hinzufügen, aktualisieren oder löschen, um eine genaue und Echtzeit-Suchfunktion zu gewährleisten.
Wenn Sie eine Suchanfrage in Elasticsearch durchführen, nutzt es den Index, um übereinstimmende Dokumente effizient abzurufen. Anstatt jedes Dokument linear zu durchsuchen, findet Elasticsearch Übereinstimmungen, indem es direkt den invertierten Index abfragt – was ihn ideal für große Datensätze macht.
Alternativen zum invertierten Index
Eine weitere gängige Struktur ist der Vorwärtsindex. Anstatt Begriffe Dokumenten zuzuordnen, speichert er die vollständige Liste der Wörter in jedem Dokument.
Mit unseren früheren Beispielen würde der Vorwärtsindex wie folgt aussehen:
Dokument 1: ["elasticsearch", "ist", "eine", "leistungsstarke", "suchmaschine"] Dokument 2: ["elasticsearch", "ermöglicht", "schnellen", "datenabruf"]
Im Gegensatz zu einem invertierten Index erfordert ein Vorwärtsindex das Durchsuchen aller Dokumente, um Übereinstimmungen zu finden, was bei großen Datensätzen langsam sein kann. Dies macht ihn weniger geeignet für Echtzeit-Suchmaschinen.
Vorteile des invertierten Index
Der invertierte Index bietet mehrere Vorteile gegenüber anderen Indexierungsansätzen:
- Schnelle Suchleistung: Durch die Zuordnung von Begriffen zu Dokumenten-IDs ermöglicht der invertierte Index Elasticsearch, relevante Dokumente schnell zu finden, ohne den vollständigen Datensatz durchsuchen zu müssen.
- Effiziente Speicherung: Es speichert jeden eindeutigen Begriff nur einmal, unabhängig davon, wie oft er erscheint, was Redundanz reduziert.
- Skalierbarkeit: Elasticsearch verteilt den Index über mehrere Knoten, was eine einfache horizontale Skalierung ermöglicht und den effizienten Umgang mit massiven Datensätzen unterstützt.
Steuerung der Indexierungsregeln in Elasticsearch
Elasticsearch bietet Flexibilität durch Analyzer und Mappings. Analyzer bestimmen, wie Text während des Indexierens tokenisiert, gefiltert und normalisiert wird. Sie können benutzerdefinierte Analyzer definieren, um Ihren sprachlichen Anforderungen gerecht zu werden, Synonyme zu behandeln und Stoppwörter zu entfernen.
Mappings definieren die Struktur und Datentypen jedes Feldes. Sie können steuern, wie Felder indexiert, analysiert und gespeichert werden, indem Sie Mappings anpassen.
Hier ist ein Beispiel für eine benutzerdefinierte Analyzer-Definition:
PUT /my-index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_custom_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase",
"stop"
]
}
}
}
}
}
Dieser Analyzer wandelt den Text in Kleinbuchstaben um und entfernt Stoppwörter vor dem Indexieren.
Fazit
Der invertierte Index macht Elasticsearch so effektiv – er ordnet Begriffe direkt den Dokumenten-IDs zu und ermöglicht eine blitzschnelle Suchleistung. Im Vergleich zum Vorwärtsindex bietet er überlegene Geschwindigkeit, Speichereffizienz und Skalierbarkeit.
Das Verständnis dieser Struktur – und der strategische Einsatz der Indexierungsfunktionen von Elasticsearch – befähigt Entwickler, leistungsstarke Suchsysteme zu bauen, die mühelos skalieren.
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