oklinsong 2015-04-05
利用 Lucene,在创建索引的工程中你可以充分利用机器的硬件资源来提高索引的效率。当你需要索引大量的文件时,你会注意到索引过程的瓶颈是在往磁盘上写索引文件的过程中。为了解决这个问题, Lucene 在内存中持有一块缓冲区。但我们如何控制 Lucene 的缓冲区呢?幸运的是,Lucene 的类 IndexWriter 提供了三个参数用来调整缓冲区的大小以及往磁盘上写索引文件的频率。
1.合并因子(mergeFactor)
这个参数决定了在 Lucene 的一个索引块中可以存放多少文档以及把磁盘上的索引块合并成一个大的索引块的频率。比如,如果合并因子的值是 10,那么当内存中的文档数达到 10 的时候所有的文档都必须写到磁盘上的一个新的索引块中。并且,如果磁盘上的索引块的隔数达到 10 的话,这 10 个索引块会被合并成一个新的索引块。这个参数的默认值是 10,如果需要索引的文档数非常多的话这个值将是非常不合适的。对批处理的索引来讲,为这个参数赋一个比较大的值会得到比较好的索引效果。
2.最小合并文档数
这个参数也会影响索引的性能。它决定了内存中的文档数至少达到多少才能将它们写回磁盘。这个参数的默认值是10,如果你有足够的内存,那么将这个值尽量设的比较大一些将会显著的提高索引性能。
3.最大合并文档数
这个参数决定了一个索引块中的最大的文档数。它的默认值是 Integer.MAX_VALUE,将这个参数设置为比较大的值可以提高索引效率和检索速度,由于该参数的默认值是整型的最大值,所以我们一般不需要改动这个参数。
清单 5 列出了这个三个参数用法,清单 5 和清单 1 非常相似,除了清单 5 中会设置刚才提到的三个参数。
/** * This class demonstrates how to improve the indexing performance * by adjusting the parameters provided by IndexWriter. */ public class AdvancedTextFileIndexer { public static void main(String[] args) throws Exception{ //fileDir is the directory that contains the text files to be indexed File fileDir = new File("C:\\files_to_index"); //indexDir is the directory that hosts Lucene's index files File indexDir = new File("C:\\luceneIndex"); Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer(); File[] textFiles = fileDir.listFiles(); long startTime = new Date().getTime(); int mergeFactor = 10; int minMergeDocs = 10; int maxMergeDocs = Integer.MAX_VALUE; IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir,luceneAnalyzer,true); indexWriter.mergeFactor = mergeFactor; indexWriter.minMergeDocs = minMergeDocs; indexWriter.maxMergeDocs = maxMergeDocs; //Add documents to the index for(int i = 0; i < textFiles.length; i++){ if(textFiles[i].isFile() >> textFiles[i].getName().endsWith(".txt")){ Reader textReader = new FileReader(textFiles[i]); Document document = new Document(); document.add(Field.Text("content",textReader)); document.add(Field.Keyword("path",textFiles[i].getPath())); indexWriter.addDocument(document); } } indexWriter.optimize(); indexWriter.close(); long endTime = new Date().getTime(); System.out.println("MergeFactor: " + indexWriter.mergeFactor); System.out.println("MinMergeDocs: " + indexWriter.minMergeDocs); System.out.println("MaxMergeDocs: " + indexWriter.maxMergeDocs); System.out.println("Document number: " + textFiles.length); System.out.println("Time consumed: " + (endTime - startTime) + " milliseconds"); } }
通过这个例子,我们注意到在调整缓冲区的大小以及写磁盘的频率上面 Lucene 给我们提供了非常大的灵活性。现在我们来看一下代码中的关键语句。如下的代码首先创建了类 IndexWriter 的一个实例,然后对它的三个参数进行赋值。
int mergeFactor = 10; int minMergeDocs = 10; int maxMergeDocs = Integer.MAX_VALUE; IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir,luceneAnalyzer,true); indexWriter.mergeFactor = mergeFactor; indexWriter.minMergeDocs = minMergeDocs; indexWriter.maxMergeDocs = maxMergeDocs;
下面我们来看一下这三个参数取不同的值对索引时间的影响,注意参数值的不同和索引之间的关系。我们为这个实验准备了 10000 个测试文档。表 1 显示了测试结果。
通过表 1,你可以清楚地看到三个参数对索引时间的影响。在实践中,你会经常的改变合并因子和最小合并文档数的值来提高索引性能。只要你有足够大的内存,你可以为合并因子和最小合并文档数这两个参数赋尽量大的值以提高索引效率,另外我们一般无需更改最大合并文档数这个参数的值,因为系统已经默认将它设置成了最大。
在分析 Lucene 的索引文件结构之前,我们先要理解反向索引(Inverted index)这个概念,反向索引是一种以索引项为中心来组织文档的方式,每个索引项指向一个文档序列,这个序列中的文档都包含该索引项。相反,在正向索引中,文档占据了中心的位置,每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。你可以利用反向索引轻松的找到那些文档包含了特定的索引项。Lucene正是使用了反向索引作为其基本的索引结构。
在Lucene 中有索引块的概念,每个索引块包含了一定数目的文档。我们能够对单独的索引块进行检索。图 2 显示了 Lucene 索引结构的逻辑视图。索引块的个数由索引的文档的总数以及每个索引块所能包含的最大文档数来决定。
下面的部分将会分析Lucene中的主要的索引文件,可能分析有些索引文件的时候没有包含文件的所有的字段,但不会影响到对索引文件的理解。
1.索引块文件
这个文件包含了索引中的索引块信息,这个文件包含了每个索引块的名字以及大小等信息。表 2 显示了这个文件的结构信息。
2.域信息文件
我们知道,索引中的文档由一个或者多个域组成,这个文件包含了每个索引块中的域的信息。表 3 显示了这个文件的结构。
3.索引项信息文件
这是索引文件里面最核心的一个文件,它存储了所有的索引项的值以及相关信息,并且以索引项来排序。表 4 显示了这个文件的结构。
4.频率文件
这个文件包含了包含索引项的文档的列表,以及索引项在每个文档中出现的频率信息。如果Lucene在索引项信息文件中发现有索引项和搜索词相匹配。那么 Lucene 就会在频率文件中找有哪些文件包含了该索引项。表5显示了这个文件的一个大致的结构,并没有包含这个文件的所有字段。
5.位置文件
这个文件包含了索引项在每个文档中出现的位置信息,你可以利用这些信息来参与对索引结果的排序。表 6 显示了这个文件的结构
到目前为止我们介绍了 Lucene 中的主要的索引文件结构,希望能对你理解 Lucene 的物理的存储结构有所帮助。
另外一部分,则需要先做聚类、分类处理,将聚合出的分类结果存入ES集群的聚类索引中。数据处理层的聚合结果存入ES中的指定索引,同时将每个聚合主题相关的数据存入每个document下面的某个field下。