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Lucene的索引文件格式 (3)  

2011-12-22 16:46:10|  分类: Lucene |  标签: |举报 |字号 订阅

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4.2. 反向信息

反向信息是索引文件的核心,也即反向索引。

反向索引包括两部分,左面是词典(Term Dictionary),右面是倒排表(Posting List)。

在Lucene中,这两部分是分文件存储的,词典是存储在tii,tis中的,倒排表又包括两部分,一部分是文档号及词频,保存在frq中,一部分是词的位置信息,保存在prx中。

  • Term Dictionary (tii, tis)
    • –> Frequencies (.frq)
    • –> Positions (.prx)

4.2.1. 词典(tis)及词典索引(tii)信息

 

在词典中,所有的词是按照字典顺序排序的。

  • 词典文件(tis)
    • TermCount:词典中包含的总的词数
    • IndexInterval:为了加快对词的查找速度,也应用类似跳跃表的结构,假设IndexInterval为4,则在词典索引(tii)文件中保存第4个,第8个,第12个词,这样可以加快在词典文件中查找词的速度。
    • SkipInterval:倒排表无论是文档号及词频,还是位置信息,都是以跳跃表的结构存在的,SkipInterval是跳跃的步数。
    • MaxSkipLevels:跳跃表是多层的,这个值指的是跳跃表的最大层数。
    • TermCount个项的数组,每一项代表一个词,对于每一个词,以前缀后缀规则存放词的文本信息(PrefixLength + Suffix),词属于的域的域号(FieldNum),有多少篇文档包含此词(DocFreq),此词的倒排表在frq,prx中的偏移量(FreqDelta, ProxDelta),此词的倒排表的跳跃表在frq中的偏移量(SkipDelta),这里之所以用Delta,是应用差值规则。
  • 词典索引文件(tii)
    • 词典索引文件是为了加快对词典文件中词的查找速度,保存每隔IndexInterval个词。
    • 词典索引文件是会被全部加载到内存中去的。
    • IndexTermCount = TermCount / IndexInterval:词典索引文件中包含的词数。
    • IndexInterval同词典文件中的IndexInterval。
    • SkipInterval同词典文件中的SkipInterval。
    • MaxSkipLevels同词典文件中的MaxSkipLevels。
    • IndexTermCount个项的数组,每一项代表一个词,每一项包括两部分,第一部分是词本身(TermInfo),第二部分是在词典文件中的偏移量(IndexDelta)。假设IndexInterval为4,此数组中保存第4个,第8个,第12个词。。。
  • 读取词典及词典索引文件的代码如下:

origEnum = new SegmentTermEnum(directory.openInput(segment + "." + IndexFileNames.TERMS_EXTENSION,readBufferSize), fieldInfos, false);//用于读取tis文件

  • int firstInt = input.readInt();
  • size = input.readLong();
  • indexInterval = input.readInt();
  • skipInterval = input.readInt();
  • maxSkipLevels = input.readInt();

SegmentTermEnum indexEnum = new SegmentTermEnum(directory.openInput(segment + "." + IndexFileNames.TERMS_INDEX_EXTENSION, readBufferSize), fieldInfos, true);//用于读取tii文件

  • indexTerms = new Term[indexSize];
  • indexInfos = new TermInfo[indexSize];
  • indexPointers = new long[indexSize];
  • for (int i = 0; indexEnum.next(); i++)
    • indexTerms[i] = indexEnum.term();
    • indexInfos[i] = indexEnum.termInfo();
    • indexPointers[i] = indexEnum.indexPointer;

4.2.2. 文档号及词频(frq)信息

 

文档号及词频文件里面保存的是倒排表,是以跳跃表形式存在的。

  • 此文件包含TermCount个项,每一个词都有一项,因为每一个词都有自己的倒排表。
  • 对于每一个词的倒排表都包括两部分,一部分是倒排表本身,也即一个数组的文档号及词频,另一部分是跳跃表,为了更快的访问和定位倒排表中文档号及词频的位置。
  • 对于文档号和词频的存储应用的是差值规则和或然跟随规则,Lucene的文档本身有以下几句话,比较难以理解,在此解释一下:

For example, the TermFreqs for a term which occurs once in document seven and three times in document eleven, with omitTf false, would be the following sequence of VInts:

15, 8, 3

If omitTf were true it would be this sequence of VInts instead:

7,4

首先我们看omitTf=false的情况,也即我们在索引中会存储一个文档中term出现的次数。

例子中说了,表示在文档7中出现1次,并且又在文档11中出现3次的文档用以下序列表示:15,8,3.

那这三个数字是怎么计算出来的呢?

首先,根据定义TermFreq --> DocDelta[, Freq?],一个TermFreq结构是由一个DocDelta后面或许跟着Freq组成,也即上面我们说的A+B?结构。

DocDelta自然是想存储包含此Term的文档的ID号了,Freq是在此文档中出现的次数。

所以根据例子,应该存储的完整信息为[DocID = 7, Freq = 1] [DocID = 11,  Freq = 3](见全文检索的基本原理章节)。

然而为了节省空间,Lucene对编号此类的数据都是用差值来表示的,也即上面说的规则2,Delta规则,于是文档ID就不能按完整信息存了,就应该存放如下:

[DocIDDelta = 7, Freq = 1][DocIDDelta = 4 (11-7), Freq = 3]

然而Lucene对于A+B?这种或然跟随的结果,有其特殊的存储方式,见规则3,即A+B?规则,如果DocDelta后面跟随的Freq为1,则用DocDelta最后一位置1表示。

如果DocDelta后面跟随的Freq大于1,则DocDelta得最后一位置0,然后后面跟随真正的值,从而对于第一个Term,由于Freq为1,于是放在DocDelta的最后一位表示,DocIDDelta = 7的二进制是000 0111,必须要左移一位,且最后一位置一,000 1111 = 15,对于第二个Term,由于Freq大于一,于是放在DocDelta的最后一位置零,DocIDDelta = 4的二进制是0000 0100,必须要左移一位,且最后一位置零,0000 1000 = 8,然后后面跟随真正的Freq = 3。

于是得到序列:[DocDleta = 15][DocDelta = 8, Freq = 3],也即序列,15,8,3。

如果omitTf=true,也即我们不在索引中存储一个文档中Term出现的次数,则只存DocID就可以了,因而不存在A+B?规则的应用。

[DocID = 7][DocID = 11],然后应用规则2,Delta规则,于是得到序列[DocDelta = 7][DocDelta = 4 (11 - 7)],也即序列,7,4.

  • 对于跳跃表的存储有以下几点需要解释一下:
    • 跳跃表可根据倒排表本身的长度(DocFreq)和跳跃的幅度(SkipInterval)而分不同的层次,层次数为NumSkipLevels = Min(MaxSkipLevels, floor(log(DocFreq/log(SkipInterval)))).
    • 第Level层的节点数为DocFreq/(SkipInterval^(Level + 1)),level从零计数。
    • 除了最高层之外,其他层都有SkipLevelLength来表示此层的二进制长度(而非节点的个数),方便读取某一层的跳跃表到缓存里面。
    • 低层在前,高层在后,当读完所有的低层后,剩下的就是最后一层,因而最后一层不需要SkipLevelLength。这也是为什么Lucene文档中的格式描述为 NumSkipLevels-1, SkipLevel,也即低NumSKipLevels-1层有SkipLevelLength,最后一层只有SkipLevel,没有SkipLevelLength。
    • 除最低层以外,其他层都有SkipChildLevelPointer来指向下一层相应的节点。
    • 每一个跳跃节点包含以下信息:文档号,payload的长度,文档号对应的倒排表中的节点在frq中的偏移量,文档号对应的倒排表中的节点在prx中的偏移量。
    • 虽然Lucene的文档中有以下的描述,然而实验的结果却不是完全准确的:

Example: SkipInterval = 4, MaxSkipLevels = 2, DocFreq = 35. Then skip level 0 has 8 SkipData entries, containing the 3rd, 7th, 11th, 15th, 19th, 23rd, 27th, and 31st document numbers in TermFreqs. Skip level 1 has 2 SkipData entries, containing the 15th and 31st document numbers in TermFreqs.

按照描述,当SkipInterval为4,且有35篇文档的时候,Skip level = 0应该包括第3,第7,第11,第15,第19,第23,第27,第31篇文档,Skip level = 1应该包括第15,第31篇文档。

然而真正的实现中,跳跃表节点的时候,却向前偏移了,偏移的原因在于下面的代码:

  • FormatPostingsDocsWriter.addDoc(int docID, int termDocFreq)
    • final int delta = docID - lastDocID;
    • if ((++df % skipInterval) == 0)
      • skipListWriter.setSkipData(lastDocID, storePayloads, posWriter.lastPayloadLength);
      • skipListWriter.bufferSkip(df);

从代码中,我们可以看出,当SkipInterval为4的时候,当docID = 0时,++df为1,1%4不为0,不是跳跃节点,当docID = 3时,++df=4,4%4为0,为跳跃节点,然而skipData里面保存的却是lastDocID为2。

所以真正的倒排表和跳跃表中保存一下的信息:

4.2.3. 词位置(prx)信息

 

词位置信息也是倒排表,也是以跳跃表形式存在的。

  • 此文件包含TermCount个项,每一个词都有一项,因为每一个词都有自己的词位置倒排表。
  • 对于每一个词的都有一个DocFreq大小的数组,每项代表一篇文档,记录此文档中此词出现的位置。这个文档数组也是和frq文件中的跳跃表有关系的,从上面我们知道,在frq的跳跃表节点中有ProxSkip,当SkipInterval为3的时候,frq的跳跃表节点指向prx文件中的此数组中的第1,第4,第7,第10,第13,第16篇文档。
  • 对于每一篇文档,可能包含一个词多次,因而有一个Freq大小的数组,每一项代表此词在此文档中出现一次,则有一个位置信息。
  • 每一个位置信息包含:PositionDelta(采用差值规则),还可以保存payload,应用或然跟随规则。

4.3. 其他信息

4.3.1. 标准化因子文件(nrm)

为什么会有标准化因子呢?从第一章中的描述,我们知道,在搜索过程中,搜索出的文档要按与查询语句的相关性排序,相关性大的打分(score)高,从而排在前面。相关性打分(score)使用向量空间模型(Vector Space Model),在计算相关性之前,要计算Term Weight,也即某Term相对于某Document的重要性。在计算Term Weight时,主要有两个影响因素,一个是此Term在此文档中出现的次数,一个是此Term的普通程度。显然此Term在此文档中出现的次数越多,此Term在此文档中越重要。

这种Term Weight的计算方法是最普通的,然而存在以下几个问题:

  • 不同的文档重要性不同。有的文档重要些,有的文档相对不重要,比如对于做软件的,在索引书籍的时候,我想让计算机方面的书更容易搜到,而文学方面的书籍搜索时排名靠后。
  • 不同的域重要性不同。有的域重要一些,如关键字,如标题,有的域不重要一些,如附件等。同样一个词(Term),出现在关键字中应该比出现在附件中打分要高。
  • 根据词(Term)在文档中出现的绝对次数来决定此词对文档的重要性,有不合理的地方。比如长的文档词在文档中出现的次数相对较多,这样短的文档比较吃亏。比如一个词在一本砖头书中出现了10次,在另外一篇不足100字的文章中出现了9次,就说明砖头书应该排在前面码?不应该,显然此词在不足100字的文章中能出现9次,可见其对此文章的重要性。

由于以上原因,Lucene在计算Term Weight时,都会乘上一个标准化因子(Normalization Factor),来减少上面三个问题的影响。

标准化因子(Normalization Factor)是会影响随后打分(score)的计算的,Lucene的打分计算一部分发生在索引过程中,一般是与查询语句无关的参数如标准化因子,大部分发生在搜索过程中,会在搜索过程的代码分析中详述。

标准化因子(Normalization Factor)在索引过程总的计算如下:

 

它包括三个参数:

  • Document boost:此值越大,说明此文档越重要。
  • Field boost:此域越大,说明此域越重要。
  • lengthNorm(field) = (1.0 / Math.sqrt(numTerms)):一个域中包含的Term总数越多,也即文档越长,此值越小,文档越短,此值越大。

从上面的公式,我们知道,一个词(Term)出现在不同的文档或不同的域中,标准化因子不同。比如有两个文档,每个文档有两个域,如果不考虑文档长度,就有四种排列组合,在重要文档的重要域中,在重要文档的非重要域中,在非重要文档的重要域中,在非重要文档的非重要域中,四种组合,每种有不同的标准化因子。

于是在Lucene中,标准化因子共保存了(文档数目乘以域数目)个,格式如下:

 

  • 标准化因子文件(Normalization Factor File: nrm):
    • NormsHeader:字符串“NRM”外加Version,依Lucene的版本的不同而不同。
    • 接着是一个数组,大小为NumFields,每个Field一项,每一项为一个Norms。
    • Norms也是一个数组,大小为SegSize,即此段中文档的数量,每一项为一个Byte,表示一个浮点数,其中0~2为尾数,3~8为指数。

4.3.2. 删除文档文件(del)

 

 

  • 被删除文档文件(Deleted Document File: .del)
    • Format:在此文件中,Bits和DGaps只能保存其中之一,-1表示保存DGaps,非负值表示保存Bits。
    • ByteCount:此段中有多少文档,就有多少个bit被保存,但是以byte形式计数,也即Bits的大小应该是byte的倍数。
    • BitCount:Bits中有多少位被至1,表示此文档已经被删除。
    • Bits:一个数组的byte,大小为ByteCount,应用时被认为是byte*8个bit。
    • DGaps:如果删除的文档数量很小,则Bits大部分位为0,很浪费空间。DGaps采用以下的方式来保存稀疏数组:比如第十,十二,三十二个文档被删除,于是第十,十二,三十二位设为1,DGaps也是以byte为单位的,仅保存不为0的byte,如第1个byte,第4个byte,第1个byte十进制为20,第4个byte十进制为1。于是保存成DGaps,第1个byte,位置1用不定长正整数保存,值为20用二进制保存,第2个byte,位置4用不定长正整数保存,用差值为3,值为1用二进制保存,二进制数据不用差值表示。

五、总体结构

 

 

  • 图示为Lucene索引文件的整体结构:
    • 属于整个索引(Index)的segment.gen,segment_N,其保存的是段(segment)的元数据信息,然后分多个segment保存数据信息,同一个segment有相同的前缀文件名。
    • 对于每一个段,包含域信息,词信息,以及其他信息(标准化因子,删除文档)
    • 域信息也包括域的元数据信息,在fnm中,域的数据信息,在fdx,fdt中。
    • 词信息是反向信息,包括词典(tis, tii),文档号及词频倒排表(frq),词位置倒排表(prx)。

大家可以通过看源代码,相应的Reader和Writer来了解文件结构,将更为透彻。

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