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倒排索引示例分析

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Python倒排 索引的练习，关系数据库系统中倒排索引的概述，索引是检索数据最高效的方法，代价较高 。而主流的商业搜索引擎索引 engine一般都是采用这种方式来维护索引的更新(这句话是书中的原话)和归并策略:当一个新的文档进入系统时，它对文档进行解析，然后更新内存中维护的临时索引一旦索引临时消耗了指定的内存，也就是一旦索引被合并 ， 这里的倒排文件中倒排 list的存储顺序已经按照单词字典顺序 。

1、Elasticsearch:ES 倒排 索引为什么查询速度会这么快Elasticsearch是一个分布式、可扩展的实时搜索和分析 engine，它基于全文搜索索引engine Apache Lucene 。Elasticsearch可以通过多种技术手段实现近实时检索 。本文将从两个知识点入手:Reverse 索引和TermIndex，以及分析Elasticsearch这么快的原因 。在上表所示的“文档关键词”矩阵索引中，如果用户使用search 索引引擎搜索一个目标关键词(如Mars)，search 索引引擎中的所有关键词都会包含来自Mars的文档 。并根据网页文件本身的值分值(比如关键词出现的频率)依次展示给用户，用户得到两个网页，web_x_2和web_x_1 ， 依次展示 。
【倒排索引示例分析】
优化的inverted index 1 in2、ES 倒排 索引中的优化原理invertedindexES索引1 。将字段中的字段值相除得到多个$ term(单词) ， 建立索引$ term _ id映射，即倒排-2/ 。2.对$ term进行排序(也可以使用类似于MySql的MyISAM的B索引方法来查询数据)；3.为了将$ term存储在内存中，使用termindex将$ termdictionary转换成索引并存储在内存中，并通过树和块建立$ term前缀和后缀(或它们的地址)之间的映射；确定数据位于何处；4.优化postinglists在磁盘上的存储:文档存储在shard的不同段中 。一个段的每个文档id都是唯一的 ， 范围是02 31(所以每个id原本需要4个字节) 。存储id时，将其转换为deltaencoding id，每个块存储256个转换后的id 。标题首先记录记录ID所需的最大位数 。5.基于缓存的过滤查询优化:生成(过滤器、段)和id之间的映射 ， 并根据id 。

3、python 倒排 索引的习题,实在没什么思路,求大神解答 。from _ _ future _ _ import print _ functionclassreverseindex:def _ _ init _ _(self，word):self 。_(自我):字(自我 。_ ，  r )自我 。_worddict{}forlineno，lineinenumerate(word():self 。_worddict.setdefault(word，

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