Index Inversé Elasticsearch : La Clé de la Récupération Rapide des Données
Introduction
Elasticsearch est un choix populaire pour les organisations cherchant à rechercher et analyser de grandes quantités de données. La puissance de recherche d’Elasticsearch provient de l’index inversé, une structure qui rend la recherche textuelle 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 comme Elasticsearch.
Il est également connu sous le nom de fichier de publications ou fichier inversé. L’objet de l’index inversé est d’aider à des recherches textuelles rapides. Il associe chaque terme unique dans une collection de documents aux emplacements où il apparaît.
Un index inversé enregistre une liste de termes uniques et leurs fréquences dans les documents. Ceci est fait au lieu de sauvegarder les documents mot par mot. L’index stocke les termes et leurs fréquences pour une récupération et une analyse faciles. Cette méthode aide à trouver rapidement des informations pertinentes dans les documents.
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"
L’index inversé pour ces documents ressemblerait à ceci :
"elasticsearch" : [1, 2] "est" : [1] "un" : [1] "puissant" : [1] "recherche" : [1] "moteur" : [1] "permet" : [2] "rapide" : [2] "données" : [2] "récupération" : [2]
Vous pouvez voir que chaque terme unique est associé aux identifiants de document où 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 ?
Vous pouvez voir les identifiants de document utilisés dans l’index Elasticsearch. Dans le moteur Elasticsearch, chaque document a un identifiant unique appelé champ “_id”. Ce champ est soit généré automatiquement par Elasticsearch, soit explicitement fourni par vous lors de l’indexation d’un document.
Vous pouvez obtenir le champ “_id” et d’autres champs de document lors de la recherche ou de la récupération de documents d’un index Elasticsearch. Voici quelques exemples de comment vous pouvez accéder aux identifiants de document :
Lors de l’indexation d’un document, vous pouvez spécifier le champ “_id” :
PUT /my-index/_doc/1
{
"title" : "Document Exemple",
"content" : "Ceci est un document exemple."
}Dans ce cas, vous définissez explicitement l’identifiant du document à “1”.
Lors de la recherche de documents, vous pouvez inclure le champ “_id” dans la réponse :
GET /my-index/_search
{
"query" : {
"match" : {
"title" : "exemple"
}
},
"_source" : ["_id", "title", "content"]
}Le paramètre “_source” spécifie quels champs inclure dans la réponse. Nous avons également inclus “_id” avec “title” et “content”.
Lorsque vous obtenez un document spécifique par son identifiant :
GET /my-index/_doc/1
Cela récupère le document avec l’identifiant “1”, et la réponse inclura le champ “_id”.
Le champ “_id” n’est pas un paramètre caché dans Elasticsearch. Le champ est visible et accessible, et il identifie de manière unique chaque document dans un index.
Les utilisateurs utilisent les identifiants de document pour diverses tâches. Ces tâches incluent la mise à jour ou la suppression de documents spécifiques. Vous pouvez également les utiliser pour relier des documents ensemble. Vous pouvez le faire en utilisant les types de documents “parent-enfant” ou “imbriqués”.
Elasticsearch peut créer des identifiants de document uniques pour vous, mais vous pouvez également choisir d’attribuer vos propres identifiants personnalisés si nécessaire.
Comment Elasticsearch Utilise l’Index Inversé
Lorsque vous configurez Elasticsearch et indexez vos données, il crée automatiquement un index inversé en arrière-plan. Lorsque vous ajoutez, mettez à jour ou supprimez des documents, Elasticsearch maintient et met à jour l’index inversé pour garantir des résultats de recherche précis.
Lorsque vous effectuez une requête de recherche dans Elasticsearch, il utilise l’index inversé pour récupérer efficacement les documents correspondants. Elasticsearch ne parcourt pas les documents un par un. Au lieu de cela, il cherche des termes dans l’index inversé pour trouver les identifiants de document. Cette approche réduit considérablement le temps de recherche, en particulier pour de grands ensembles de données.
Alternatives à l’Index Inversé
L’index inversé est couramment utilisé dans les moteurs de recherche, mais il est également important de noter l’index direct. Un index direct stocke les documents sous forme de séquence de mots et associe chaque document à ses termes.
En utilisant les mêmes documents d’exemple que précédemment, un index direct ressemblerait à ceci :
Document 1 : ["elasticsearch", "est", "un", "puissant", "moteur", "de", "recherche"] Document 2 : ["elasticsearch", "permet", "une", "récupération", "rapide", "des", "données"]
Les index directs sont moins efficaces pour la recherche textuelle par rapport aux index inversés. Rechercher un terme spécifique nécessiterait de parcourir la liste de termes de chaque document, ce qui peut être chronophage pour de grandes collections.
Avantages de l’Index Inversé
L’index inversé offre plusieurs avantages par rapport à d’autres approches d’indexation :
- Performances de recherche rapide : En associant des termes aux identifiants de document, l’index inversé permet à Elasticsearch de localiser rapidement les documents pertinents. Cela se fait sans parcourir l’ensemble du jeu de données.
- Stockage efficace : L’index inversé ne stocke les termes uniques qu’une seule fois. Peu importe combien de fois ils apparaissent dans les documents. Cela réduit les besoins de stockage par rapport à la sauvegarde des termes dupliqués dans chaque document.
- Évolutivité : Elasticsearch distribue les index sur les nœuds d’un cluster pour une recherche et une gestion efficaces de grands ensembles de données.
Contrôler les Règles d’Indexation dans Elasticsearch
Elasticsearch offre une flexibilité dans le contrôle des règles d’indexation grâce à l’utilisation des analyseurs et des mappings. Les analyseurs déterminent comment tokeniser, normaliser et filtrer le texte avant de l’indexer. Des analyseurs personnalisés peuvent être créés pour adapter le processus d’indexation à vos besoins spécifiques. Cela peut inclure la gestion des synonymes, la suppression des mots vides et l’utilisation de la racinisation.
Les mappings définissent la structure et les types de données de vos documents. Vous pouvez spécifier quels champs doivent être indexés, comment ils doivent être analysés, et des propriétés supplémentaires comme les vecteurs de termes ou les algorithmes de similarité. En concevant soigneusement vos mappings, vous pouvez optimiser le processus d’indexation et améliorer la pertinence de la recherche.
Voici un exemple de configuration d’un analyseur personnalisé dans Elasticsearch :
PUT /my-index
{
"settings" : {
"analysis" : {
"analyzer" : {
"my_custom_analyzer" : {
"type" : "custom",
"tokenizer" : "standard",
"filter" : [
"Lowercase",
"Stop"
]
}
}
}
}
}Dans cet exemple, nous créons un analyseur personnalisé nommé “my_custom_analyzer”. Cet analyseur utilise le tokenizer standard, convertit les termes en minuscules et supprime les mots vides. Vous pouvez ensuite appliquer cet analyseur à des champs spécifiques dans vos mappings.
Conclusion
L’index inversé d’Elasticsearch est une structure de données puissante qui permet une recherche textuelle rapide et efficace. En associant des termes uniques aux identifiants de document, il permet à Elasticsearch de récupérer rapidement les documents pertinents en fonction des requêtes de recherche. Comparé aux approches alternatives comme les index directs, l’index inversé offre des performances de recherche et une évolutivité supérieures.
Vous pouvez améliorer votre configuration de moteur de recherche en comprenant comment fonctionne l’index inversé. Utiliser la flexibilité d’Elasticsearch pour contrôler les règles d’indexation peut également aider. Cela conduira à offrir de belles expériences de recherche pour vos utilisateurs.
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