正排索引與倒排索引
正排索引與倒排索引
例子說明：
文檔1包含關鍵字：機器學習、深度學習、科學
文檔2包含關鍵字：深度學習、自然語言處理、機器學習
- 文檔與關鍵字的包含關系（正排索引),
文檔 - 單詞對照表
| 文檔 | 關鍵字 |
|---|---|
| 文檔1 | 機器學習、深度學習、科學 |
| 文檔2 | 深度學習、自然語言處理、機器學習 |
- 關鍵字與文檔的所屬關系（倒排索引）,
單詞 - 文檔對照表
| 關鍵字 | 文檔 |
|---|---|
| 機器學習 | 文檔1、文檔2· |
| 深度學習 | 文檔1、文檔2 |
| 自然語言處理 | 文檔2 |
| 科學 | 文檔1 |
正排索引與倒排索引
相關推薦
Lucene 初學者實戰（二）正排索引與倒排索引
Lucene：基於傳統全文檢索引擎的倒排索引，並實現了分塊索引。與倒排所引相對立的是正排索引，也成為正向所引。本文將簡單介紹。 1 正排索引（forward index） 由key查詢實體的過程，是正排索引. 在搜尋引擎中每個檔案都對應一個檔案ID，檔案內容被表示為一
正排索引與倒排索引
tab 單詞 ade 自然語言 clas eve thead head 對照表 正排索引與倒排索引 例子說明： 文檔1包含關鍵字：機器學習、深度學習、科學 文檔2包含關鍵字：深度學習、自然語言處理、機器學習 文檔與關鍵字的包含關系（正排索引), 文檔 - 單詞對照表
搜尋引擎之正排與倒排索引
正排索引（正向索引） 正排表是以文件的ID為關鍵字，表中記錄文件中每個字的位置資訊，查詢時掃描表中每個文件中字的資訊直到找出所有包含查詢關鍵字的文件。 正排表結構如圖1所示，這種組織方法在建立索引的時候結構比較簡單，建立比較方便且易於維護;因為索引是基於文件建立的，若是有新的文件加入，直接為
正排索引(forward index)與倒排索引(inverted index)
一、正排索引（前向索引） 正排索引也稱為"前向索引"。它是建立倒排索引的基礎，具有以下欄位。 （1）LocalId欄位（表中簡稱"Lid"）：表示一個文件的區域性編號。 （2）WordId欄位：表示文件分詞後的編號，也可稱為"索引詞編號"。 （3）NHits欄位：
索引檔案與倒排檔案
1、索引檔案索引檔案是指除了檔案本身（資料區）之外，還要為檔案建立一個索引表，索引表的每一項是由一個關鍵字值和一個指標（即儲存位置）構成的二元組（k，p），k是對應記錄的關鍵字值，p是該記錄的外存地址。每個索引項可以對應檔案的一個邏輯記錄，這叫密集索引。如果索引檔案的資料區的記錄按關鍵字排列有序，則稱索引順
搜尋引擎原理 – 正排索引、倒排索引以及齊普夫法則
我們在提交一個關鍵字時，搜尋引擎是如何快速定位到包含有此關鍵字的相關頁面的？這就是索引系統的功勞，索引系統負責為關鍵字和網頁建立對應關係，使得在海量網頁中迅速查詢成為可能。 索引 首先我們先介紹下索引（Index）。索引本質上是一種記錄資訊的資訊，它本身佔較小的體積
MySQL中使用索引與不使用索引的區別
pan 並發 並發數 table def ring primary innodb zab 為了回答索引對數據庫性能的影響，做了一次簡單的實驗。 測試環境 MySQL 5.7.10 innodb 100萬隨機數據 表結構 CREATE TABLE `
搜索引擎算法研究專題三：聚集索引與非聚集索引介紹
運算符 sof 節點 信息 ont ros 頁碼 存儲 定位 搜索引擎算法研究專題三：聚集索引與非聚集索引介紹 聚集索引介紹 在聚集索引中，表中各行的物理順序與鍵值的邏輯(索引)順序相同。表只能包含一個聚集索引。 如果不是聚集索引，表中各行的物理順序與鍵值的邏
聚集索引與非聚集索引
圖片 數據塊 找到 tro pan 使用 所有 多個 lib 聚集（clustered）索引 數據行的的物理順序與列值（一般主鍵事務那一列）的邏輯順序相同，一個表中只能有一個聚集索引。 一個表就像以前用的新華字典，聚集索引就像拼音目錄，而每個字存放的頁碼就是數據的物
MySQL重複索引與冗餘索引
《高效能MySQL》筆記-冗餘和重複索引 MySQL允許在相同列上建立多個索引，無論是有意的還是無意的。MySQL需要單獨維護重複的索引，並且優化器在優化查詢的時候也需要逐個地進行考慮，這會影響效能。 重複索引是指在相同的列上按照相同的順序建立的
淺談sql server聚集索引與非聚集索引
今天同事的服務程式在執行批量插入資料操作時，會超時失敗，程式碼debug了幾遍一點問題都沒有，SQL單條插入也可以正常錄入資料，除錯了一上午還是很迷茫，場面一度很尷尬，最後還是發現了問題的根本，原來是另一個同事為了提升查詢效率濫用了索引在搞鬼，沒有合理的運用索引使每次新增和修改資料時效率極低，大批量插入和修改
聚集索引與非聚集索引的總結
一.索引簡介 眾所周知，索引是關係型資料庫中給資料庫表中一列或多列的值排序後的儲存結構，SQL的主流索引結構有B+樹以及Hash結構，聚集索引以及非聚集索引用的是B+樹索引。這篇文章會總結SQL Server以及MySQL的InnoDB和MyISAM兩種SQL的
先插入資料再建立索引與先建立索引再插入資料 的區別
表記錄越大，索引個數越多，差異越明顯。以前有過一個記錄。 某表記錄有1億條左右，12個索引，刪除全部索引的插入速度和保留這12個索引的，插入速度百倍。其實原理很簡單，邊插入邊維護索引，開銷太大了。 索引要小心的控制，我寫的一些檢查工具中，針對索引這個模組，就有制定過N個體檢規則，比如對單表索引個數超過8個的
先插入資料再建立索引與先建立索引再插入資料的區別
表記錄越大，索引個數越多，差異越明顯。以前有過一個記錄。 某表記錄有1億條左右，12個索引，刪除全部索引的插入速度和保留這12個索引的，插入速度百倍。其實原理很簡單，邊插入邊維護索引，開銷太大了。 索引要小心的控制，我寫的一些檢查工具中，針對索引這個模組，就有制定過N個體檢規則，比如對單表索引個數
[Oracle]B-樹索引與點陣圖索引
11.3 B-樹索引 索引的頂端是根結點，這一結點中包含的是存有指向索引中下一級指標的項。接下來是分枝結點（塊），分枝結點中的記錄（項）存的是指向下一級（塊）的指標。最底層為葉子結點。在葉子結點存有指向表中資料行的索引項。葉子結點被雙向連結串列鏈在一起以方便按索引關鍵字的升序
複合主鍵與聯合主鍵、索引與聯合(複合)索引
前幾天面試時被問到了MySql中聯合索引使用與生效問題；回來順便看了一下複合主鍵與聯合主鍵，查漏補缺，慢慢學習吧。 一、複合主鍵與聯合主鍵 1、複合主鍵：指表的主鍵含有一個以上的欄位組成,不使用無業務含義的自增id作為主鍵。 create table test (
Hash索引與B-Tree索引 介紹及區別
分享一篇 mongodb 索引的文章: http://blog.nosqlfan.com/html/758.html . mongo db 的索引也是採用B-Tree 索引. 下文附帶一下 B-Tree 和 Hash 索引的詳細比較: [原文地址]: http
elasticsearch篇之正/倒排索引與分詞
正/倒排索引 類似於書的目錄，目錄能夠方便的定位哪一章節或哪一小節的頁碼，但是無法定位某一關鍵字的位置。有一些書的最後有索引頁，它的功能就是幫助定位某些關鍵字出現的位置。 目錄頁對應正排索引 索引頁對應倒排索引 正排索引和倒排索引 對於搜尋
ES倒排索引與三種Cache詳細介紹
網上看到的一篇文章，對Lucene的倒排索引是如何執行的，說的比較易懂，就轉過來分享下。 Elasticsearch是通過Lucene的倒排索引技術實現比關係型資料庫更快的過濾。特別是它對多條件的過濾支援非常好，比如年齡在18和30之間，性別為女性這樣的組合查詢。倒排索引很多地方都有介紹，但
ES倒排索引與分詞詳解
倒排索引 正排索引：文件id到單詞的關聯關係 倒排索引：單詞到文件id的關聯關係 示例： 對以下三個文件去除停用詞後構造倒排索引 image 倒排索引-查詢過程 查詢包含“搜尋引擎”的文件 通過倒排索引獲得“搜尋引擎”對應的文