Index inversé Elasticsearch : La clé d’un accès rapide aux données
Introduction
Elasticsearch est un choix populaire pour les organisations souhaitant rechercher et analyser de grandes quantités de données. Le secret de la rapidité d’Elasticsearch réside dans l’index inversé — une structure optimisée pour une recherche de texte rapide et efficace. Cet article explique l’index inversé d’Elasticsearch, ses avantages et comment il se distingue des autres méthodes d’indexation.
Qu’est-ce qu’un index inversé ?
Un index inversé est une structure de données utilisée par des moteurs de recherche tels que Elasticsearch.
Aussi connu sous le nom de fichier de publications, l’index inversé permet d’accélérer la recherche en texte intégral en associant chaque terme unique aux documents dans lesquels il apparaît.
Plutôt que de stocker le texte mot par mot, cet index capture les termes uniques et leur fréquence à travers les documents. Il facilite une récupération rapide en structurant le contenu autour des termes recherchables.
Voici un exemple simple illustrant le fonctionnement d’un index inversé :
Document 1: "Elasticsearch est un moteur de recherche puissant" Document 2: "Elasticsearch permet une récupération rapide des données"
Vous pouvez constater que chaque terme unique est associé aux identifiants des documents dans lesquels il apparaît. Cette structure permet à Elasticsearch de localiser rapidement les documents pertinents en fonction des requêtes de recherche.
Qu’est-ce qu’un identifiant de document ?
Chaque document dans Elasticsearch possède un identifiant unique appelé le champ _id. Elasticsearch le génère automatiquement ou vous permet de l’assigner manuellement lors de l’indexation des documents.
Vous pouvez accéder à ce champ lors de l’indexation, de la recherche ou de la récupération des documents :
PUT /my-index/_doc/1
{
"title": "Document Exemple",
"content": "Ceci est un document exemple."
}Dans cet exemple, vous avez défini l’identifiant du document à “1”.
GET /my-index/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "exemple"
}
},
"_source": ["_id", "title", "content"]
}Le paramètre _source précise les champs à renvoyer, y compris _id.
GET /my-index/_doc/1
Cela récupère le document avec l’identifiant “1”, y compris ses métadonnées.
Les utilisateurs se fient aux identifiants de document pour les mises à jour, suppressions, la liaison de documents à l’aide de structures parent-enfant ou la gestion de types imbriqués. Bien qu’Elasticsearch puisse générer ces identifiants, vous pouvez choisir de les définir manuellement pour un meilleur contrôle.
Comment Elasticsearch utilise l’index inversé
Lorsque vous configurez Elasticsearch et indexez vos données, il crée automatiquement un index inversé en arrière-plan. Elasticsearch maintient en permanence l’index inversé au fur et à mesure que vous ajoutez, mettez à jour ou supprimez des documents, garantissant ainsi un comportement de recherche précis et en temps réel.
Lorsque vous effectuez une requête de recherche dans Elasticsearch, il exploite l’index pour récupérer efficacement les documents correspondants. Plutôt que de parcourir chaque document de manière linéaire, Elasticsearch trouve les correspondances en interrogeant directement l’index inversé, ce qui le rend idéal pour les ensembles de données volumineux.
Alternatives à l’index inversé
Une autre structure courante est l’index direct. Au lieu d’associer les termes aux documents, il stocke la liste complète des mots présents dans chaque document.
En utilisant nos exemples précédents, l’index direct ressemblerait à ceci :
Document 1: ["elasticsearch", "est", "un", "moteur", "de", "recherche", "puissant"] Document 2: ["elasticsearch", "permet", "une", "récupération", "rapide", "des", "données"]
Contrairement à un index inversé, un index direct nécessite de scanner tous les documents pour trouver des correspondances, ce qui peut être lent sur de grands ensembles de données. Cela le rend moins adapté aux moteurs de recherche en temps réel.
Avantages de l’index inversé
L’index inversé présente plusieurs avantages par rapport aux autres approches d’indexation :
- Performance de recherche rapide : En associant les termes aux identifiants des documents, l’index inversé permet à Elasticsearch de localiser rapidement les documents pertinents sans scanner l’ensemble du jeu de données.
- Stockage efficace : Il stocke chaque terme unique une seule fois, quel que soit le nombre d’apparitions, réduisant ainsi la redondance.
- Scalabilité : Elasticsearch répartit l’index sur plusieurs nœuds, facilitant ainsi l’extension horizontale et la gestion efficace de jeux de données volumineux.
Contrôler les règles d’indexation dans Elasticsearch
Elasticsearch offre une flexibilité grâce aux analyseurs et aux mappings. Les analyseurs déterminent comment le texte est tokenisé, filtré et normalisé lors de l’indexation. Vous pouvez définir des analyseurs personnalisés pour répondre à vos besoins linguistiques, gérer les synonymes et supprimer les mots vides.
Les mappings définissent la structure et les types de données pour chaque champ. Vous pouvez contrôler la manière dont les champs sont indexés, analysés et stockés en modifiant les mappings.
Voici un exemple de définition d’un analyseur personnalisé :
PUT /my-index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_custom_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase",
"stop"
]
}
}
}
}
}
Cet analyseur convertit le texte en minuscules et supprime les mots vides avant l’indexation.
Conclusion
L’index inversé est ce qui rend Elasticsearch si efficace — il associe directement les termes aux identifiants des documents, permettant ainsi une performance de recherche fulgurante. Comparé à l’indexation directe, il offre une vitesse supérieure, une efficacité de stockage et une scalabilité accrues.
Comprendre le fonctionnement de cette structure — et utiliser de manière stratégique les fonctionnalités d’indexation d’Elasticsearch — permet aux développeurs de construire des systèmes de recherche performants et évolutifs sans effort.
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