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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（lucene版本应该比较老！最新的是FST），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。。。
• 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：

xxx

• 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。
  • 除了最低层之外，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。
  • 高层在前，低层在后，当读完所有的高层后，剩下的就是最低一层，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。

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。

本文转自张昺华-sky博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6394920.html，如需转载请自行联系原作者