Elasticsearch Umgekehrter Index: Der Schlüssel zur schnellen Datenabfrage

Einleitung

Elasticsearch ist eine beliebte Wahl für Organisationen, die große Mengen an Daten durchsuchen und analysieren möchten. Das Geheimnis der Geschwindigkeit von Elasticsearch liegt im umgekehrten Index – einer Struktur, die für schnelle Textsuche und Abruf optimiert ist. Dieser Artikel erklärt den Elasticsearch umgekehrten Index, seine Vorteile und wie er sich von anderen Indexierungsmethoden unterscheidet.

Was ist ein umgekehrter Index?

Ein umgekehrter Index ist eine Datenstruktur, die von Suchmaschinen wie Elasticsearch verwendet wird.

Auch als Posting-Datei bekannt, beschleunigt der umgekehrte Index die Volltextsuche, indem er jeden einzigartigen Begriff den Dokumenten zuordnet, in denen er erscheint.

Anstatt den Text Wort für Wort zu speichern, erfasst dieser Index einzigartige Begriffe und deren Häufigkeit in den Dokumenten. Er ermöglicht einen schnellen Abruf, indem der Inhalt um durchsuchbare Begriffe strukturiert wird.

Hier ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie ein umgekehrter Index funktioniert:

Dokument 1: "Elasticsearch ist eine leistungsstarke Suchmaschine"
Dokument 2: "Elasticsearch ermöglicht schnellen Datenabruf"

Der umgekehrte Index für diese Dokumente würde folgendermaßen aussehen:

"elasticsearch":         [1, 2]
"ist":                    [1]
"eine":                   [1]
"leistungsstarke":        [1]
"suchmaschine":           [1]
"ermöglicht":             [2]
"schnell":                [2]
"daten":                  [2]
"datenabruf":             [2]

Man sieht, dass jeder einzigartige Begriff den Dokument-IDs zugeordnet wird, in denen er erscheint. Diese Struktur ermöglicht es Elasticsearch, relevante Dokumente anhand von Suchanfragen schnell zu finden.

Was ist eine Dokument-ID?

Jedes Dokument in Elasticsearch besitzt einen eindeutigen Identifikator namens das _id-Feld. Elasticsearch generiert ihn automatisch oder ermöglicht es, ihn manuell beim Indexieren von Dokumenten zuzuweisen.

Dieses Feld kann beim Indexieren, Suchen oder Abrufen von Dokumenten verwendet werden:

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 gibt an, welche Felder zurückgegeben werden sollen, einschließlich _id.

GET /my-index/_doc/1

Dies ruft das Dokument mit der ID “1” ab, einschließlich seiner Metadaten.

Benutzer verlassen sich auf Dokument-IDs für Aktualisierungen, Löschungen, das Verknüpfen von Dokumenten mittels Eltern-Kind-Strukturen oder die Verwaltung verschachtelter Typen. Während Elasticsearch diese IDs generieren kann, können Sie sich dafür entscheiden, sie manuell für eine bessere Kontrolle zu definieren.

Wie Elasticsearch den umgekehrten Index nutzt

Wenn Sie Elasticsearch einrichten und Ihre Daten indexieren, wird im Hintergrund automatisch ein umgekehrter Index erstellt. Elasticsearch pflegt den umgekehrten Index kontinuierlich, während Sie Dokumente hinzufügen, aktualisieren oder löschen, um eine präzise und Echtzeit-Suchfunktion zu gewährleisten.

Wenn Sie eine Suchabfrage in Elasticsearch durchführen, nutzt es den Index, um übereinstimmende Dokumente effizient abzurufen. Anstatt jedes Dokument linear zu durchsuchen, findet Elasticsearch Übereinstimmungen, indem direkt der umgekehrte Index abgefragt wird – was ihn ideal für große Datensätze macht.

Alternativen zum umgekehrten Index

Eine weitere gängige Struktur ist der Vorwärtsindex. Anstatt Begriffe den Dokumenten zuzuordnen, speichert er die vollständige Liste der Wörter in jedem Dokument.

Mit unseren früheren Beispielen würde der Vorwärtsindex so aussehen:

Dokument 1: ["elasticsearch", "ist", "eine", "leistungsstarke", "suchmaschine"]
Dokument 2: ["elasticsearch", "ermöglicht", "schnell", "daten", "datenabruf"]

Im Gegensatz zum umgekehrten 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 umgekehrten Index

Der umgekehrte Index bietet mehrere Vorteile gegenüber anderen Indexierungsansätzen:

1. Schnelle Suchleistung: Durch die Zuordnung von Begriffen zu Dokument-IDs ermöglicht der umgekehrte Index Elasticsearch, relevante Dokumente schnell zu finden, ohne den gesamten Datensatz durchsuchen zu müssen.
2. Effizienter Speicher: Es speichert jeden einzigartigen Begriff nur einmal, unabhängig davon, wie oft er erscheint, und reduziert so Redundanz.
3. Skalierbarkeit: Elasticsearch verteilt den Index über verschiedene Knoten, was eine horizontale Skalierung erleichtert und einen effizienten Umgang mit enormen Datensätzen ermöglicht.

Steuerung der Indexierungsregeln in Elasticsearch

Elasticsearch bietet Flexibilität durch Analyzer und Mappings. Analyzer bestimmen, wie Text während der Indexierung tokenisiert, gefiltert und normalisiert wird. Sie können benutzerdefinierte Analyzer definieren, um Ihre sprachlichen Anforderungen zu erfüllen, Synonyme zu verarbeiten und Stoppwörter zu entfernen.

Mappings definieren die Struktur und Datentypen für jedes Feld. Sie können steuern, wie Felder indexiert, analysiert und gespeichert werden, indem Sie die 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 der Indexierung.

Fazit

Der umgekehrte Index bleibt das Herzstück der Effizienz von Elasticsearch, da er schnelle Textsuchen ermöglicht, indem er Begriffe direkt mit relevanten Dokument-IDs verknüpft. Im Vergleich zu Alternativen wie dem Vorwärtsindex bietet er eine bessere Leistung, Speicheroptimierung und Skalierbarkeit.

Durch das Verstehen, wie dieser Index funktioniert, und die Nutzung der flexiblen Indexierungstools von Elasticsearch können Entwickler schnelle und zuverlässige Suchfunktionen im großen Maßstab realisieren.

Bei DataSunrise bieten wir benutzerfreundliche und flexible Tools für Datenbanksicherheit, Audit und Compliance an. Unsere Experten stehen für eine Online-Demo zur Verfügung, um Ihnen bei der Sicherung und Optimierung Ihrer Datenbankbereitstellung zu helfen.