Elasticsearch Inverted Index: La Chiave per un Recupero Veloce dei Dati
Introduzione
Elasticsearch è una scelta popolare per le organizzazioni che desiderano cercare e analizzare grandi quantità di dati. Il potere di ricerca di Elasticsearch deriva dall’indice invertito, una struttura che rende la ricerca di testo veloce ed efficiente. Questo articolo spiega l’indice invertito di Elasticsearch, i suoi vantaggi e come si differenzia da altri metodi di indicizzazione.
Che Cos’è un Indice Invertito?
Un indice invertito è una struttura dati utilizzata dai motori di ricerca come Elasticsearch.
È anche conosciuto come file di postazioni o file invertito. Lo scopo dell’indice invertito è assistere nelle ricerche di testo rapide. Mappa ogni termine unico in una collezione di documenti alle posizioni in cui appare.
Un indice invertito salva una lista di termini unici e le loro frequenze nei documenti. Questo viene fatto invece di salvare i documenti parola per parola. L’indice memorizza i termini e le loro frequenze per un facile recupero e analisi. Questo metodo aiuta a trovare rapidamente informazioni pertinenti all’interno dei documenti.
Ecco un semplice esempio per illustrare come funziona un indice invertito:
Documento 1: "Elasticsearch è un motore di ricerca potente" Documento 2: "Elasticsearch consente un recupero dati rapido"
L’indice invertito per questi documenti appare così:
"elasticsearch": [1, 2] "è": [1] "un": [1] "motore": [1] "di": [1] "ricerca": [1] "potente": [1] "consente": [2] "rapido": [2] "recupero": [2] "dati": [2]
Può vedere che ogni termine unico è mappato agli ID dei documenti in cui appare. Questa struttura consente a Elasticsearch di individuare rapidamente i documenti pertinenti basati sulle query di ricerca.
Che Cos’è un ID Documento?
Può vedere gli ID dei documenti utilizzati nell’indice Elasticsearch. Nel motore Elasticsearch, ogni documento ha un identificatore unico chiamato campo “_id”. Questo campo è generato automaticamente da Elasticsearch o fornito esplicitamente dall’utente durante l’indicizzazione di un documento.
Può ottenere il campo “_id” e altri campi del documento durante la ricerca o il recupero dei documenti da un indice Elasticsearch. Ecco alcuni esempi di come può accedere agli ID dei documenti:
Durante l’indicizzazione di un documento, può specificare il campo “_id”:
PUT /my-index/_doc/1
{
"title": "Example Document",
"content": "This is an example document."
}In questo caso, imposta esplicitamente l’ID del documento a “1”.
Durante la ricerca di documenti, può includere il campo “_id” nella risposta:
GET /my-index/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "example"
}
},
"_source": ["_id", "title", "content"]
}Il parametro “_source” specifica quali campi includere nella risposta. Abbiamo anche incluso “_id” insieme a “title” e “content”.
Durante il recupero di un documento specifico per ID:
GET /my-index/_doc/1
Questo recupera il documento con l’ID “1”, e la risposta includerà il campo “_id”.
Il campo “_id” non è un parametro nascosto in Elasticsearch. Il campo è visibile e accessibile, e identifica unicamente ogni documento in un indice.
Gli utenti utilizzano gli ID di documenti per vari compiti. Questi compiti includono aggiornare o eliminare documenti specifici. Può anche utilizzarli per collegare i documenti insieme. Può fare ciò usando tipi di documenti “genitore-figlio” o “annidati”.
Elasticsearch può creare ID di documenti unici per lei, ma può anche scegliere di assegnare i propri ID personalizzati se necessario.
Come Elasticsearch Utilizza l’Indice Invertito
Quando configura Elasticsearch e indicizza i suoi dati, crea automaticamente un indice invertito dietro le quinte. Man mano che aggiunge, aggiorna o elimina documenti, Elasticsearch mantiene e aggiorna l’indice invertito per garantire risultati di ricerca accurati.
Quando esegue una query di ricerca in Elasticsearch, utilizza l’indice invertito per recuperare efficacemente i documenti corrispondenti. Elasticsearch non esamina i documenti uno per uno. Invece, consulta i termini nell’indice invertito per trovare gli ID dei documenti. Questo approccio riduce significativamente il tempo di ricerca, soprattutto per insiemi di dati di grandi dimensioni.
Alternative all’Indice Invertito
L’indice invertito è comunemente utilizzato nei motori di ricerca, ma è importante notare anche l’indice diretto. Un indice diretto memorizza i documenti come una sequenza di parole e associa ogni documento ai suoi termini.
Utilizzando gli stessi documenti dell’esempio precedente, un indice diretto apparirebbe così:
Documento 1: ["elasticsearch", "è", "un", "motore", "di", "ricerca", "potente"] Documento 2: ["elasticsearch", "consente", "recupero", "dati", "rapido"]
Gli indici diretti sono meno efficienti per la ricerca di testo rispetto agli indici invertiti. La ricerca di un termine specifico richiederebbe di esaminare la lista di termini di ciascun documento, il che può essere dispendioso in termini di tempo per collezioni di grandi dimensioni.
Vantaggi dell’Indice Invertito
L’indice invertito offre diversi vantaggi rispetto ad altri approcci di indicizzazione:
- Prestazioni di ricerca rapide: Mappando i termini agli ID dei documenti, l’indice invertito consente a Elasticsearch di individuare rapidamente i documenti pertinenti. Questo avviene senza esaminare l’intero dataset.
- Archiviazione efficiente: L’indice invertito memorizza i termini unici una sola volta. Non importa quante volte appaiono nei documenti. Questo riduce i requisiti di archiviazione rispetto alla memorizzazione dei termini duplicati in ciascun documento.
- Scalabilità: Elasticsearch distribuisce gli indici tra i nodi in un cluster per una ricerca efficiente e la gestione di grandi dataset.
Controllo delle Regole di Indicizzazione in Elasticsearch
Elasticsearch fornisce flessibilità nel controllare le regole di indicizzazione tramite l’uso di analizzatori e mappature. Gli analizzatori determinano come tokenizzare, normalizzare e filtrare il testo prima di indicizzarlo. Gli analizzatori personalizzati possono essere creati per adattare il processo di indicizzazione alle sue esigenze specifiche. Questo può includere la gestione dei sinonimi, la rimozione di stop words e l’utilizzo del stemming.
Le mappature definiscono la struttura e i tipi di dati dei suoi documenti. Può specificare quali campi devono essere indicizzati, come devono essere analizzati e proprietà aggiuntive come i vettori di termini o gli algoritmi di similitudine. Progettando attentamente le sue mappature, può ottimizzare il processo di indicizzazione e migliorare la pertinenza della ricerca.
Ecco un esempio di configurazione di un analizzatore personalizzato su Elasticsearch:
PUT /my-index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_custom_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase",
"stop"
]
}
}
}
}
}In questo esempio, creiamo un analizzatore personalizzato chiamato “my_custom_analyzer.” Questo analizzatore utilizza il tokenizer standard, converte i termini in minuscolo e rimuove gli stop words. Può poi applicare questo analizzatore a specifici campi nelle sue mappature.
Conclusione
L’indice invertito di Elasticsearch è una potente struttura dati che permette una ricerca di testi veloce ed efficiente. Mappando i termini unici agli ID dei documenti, consente a Elasticsearch di recuperare rapidamente i documenti pertinenti basati sulle query di ricerca. Rispetto ad approcci alternativi come gli indici diretti, l’indice invertito offre prestazioni di ricerca superiori e scalabilità.
Può migliorare la configurazione del motore di ricerca comprendendo come funziona l’indice invertito. Utilizzando anche la flessibilità di Elasticsearch per controllare le regole di indicizzazione può aiutare. Questo porterà a fornire eccellenti esperienze di ricerca per i suoi utenti.
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