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Lucene解析 - 基本概念

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Lucene解析 - 基本概念

木洛 2018-04-09 18:54:25 浏览2696 评论0

摘要: 前言 Apache Lucene是一个开源的高性能、可扩展的信息检索引擎,提供了强大的数据检索能力。Lucene已经发展了很多年,其功能越来越强大,架构也越来越精细。它目前不仅仅能支持全文索引,也能够提供多种其他类型的索引方式,来满足不同类型的查询需求。

前言

Apache Lucene是一个开源的高性能、可扩展的信息检索引擎,提供了强大的数据检索能力。Lucene已经发展了很多年,其功能越来越强大,架构也越来越精细。它目前不仅仅能支持全文索引,也能够提供多种其他类型的索引方式,来满足不同类型的查询需求。
 
基于Lucene的开源项目有很多,最知名的要属Elasticsearch和Solr,如果说Elasticsearch和Solr是一辆设计精美、性能卓越的跑车,那Lucene就是为其提供强大动力的引擎。为了驾驭这辆跑车让它跑的更快更稳定,我们需要对它的引擎研究透彻。
 
在此之前我们在专栏已经发表了多篇文章来剖析Elasticsearch的数据模型、读写路径、分布式架构以及Data/Meta一致性等问题,这篇文章之后我们会陆续发表一系列的关于Lucene的原理和源码解读,来全面解析Lucene的数据模型和数据读写路径。
 
Lucene官方对自己的优势总结为几点:
  1. Scalable, High-Performance Indexing
  2. Powerful, Accurate and Efficient Search Algorithms
希望通过我们的系列文章,能够让读者理解Lucene是如何达到这些目标的。
 
整个分析会基于Lucene 7.2.1版本,在读这篇文章之前,需要有一定的知识基础,例如了解基本的搜索和索引原理,知道什么是倒排、分词、相关性等基本概念,了解Lucene的基本使用,例如Directory、IndexWriter、IndexSearcher等。

基本概念

在深入解读Lucene之前,先了解下Lucene的几个基本概念,以及这几个概念背后隐藏的一些东西。
 
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 如图是一个Index内的基本组成,Segment内数据只是一个抽象表示,不代表其内部真实数据结构。
 
Index(索引)
类似数据库的表的概念,但是与传统表的概念会有很大的不同。传统关系型数据库或者NoSQL数据库的表,在创建时至少要定义表的Scheme,定义表的主键或列等,会有一些明确定义的约束。而Lucene的Index,则完全没有约束。Lucene的Index可以理解为一个文档收纳箱,你可以往内部塞入新的文档,或者从里面拿出文档,但如果你要修改里面的某个文档,则必须先拿出来修改后再塞回去。这个收纳箱可以塞入各种类型的文档,文档里的内容可以任意定义,Lucene都能对其进行索引。
 
Document(文档)
类似数据库内的行或者文档数据库内的文档的概念,一个Index内会包含多个Document。写入Index的Document会被分配一个唯一的ID,即Sequence Number(更多被叫做DocId),关于Sequence Number后面会再细说。
 
Field(字段)
一个Document会由一个或多个Field组成,Field是Lucene中数据索引的最小定义单位。Lucene提供多种不同类型的Field,例如StringField、TextField、LongFiled或NumericDocValuesField等,Lucene根据Field的类型(FieldType)来判断该数据要采用哪种类型的索引方式(Invert Index、Store Field、DocValues或N-dimensional等),关于Field和FieldType后面会再细说。
 
Term和Term Dictionary
Lucene中索引和搜索的最小单位,一个Field会由一个或多个Term组成,Term是由Field经过Analyzer(分词)产生。Term Dictionary即Term词典,是根据条件查找Term的基本索引。
 
Segment
一个Index会由一个或多个sub-index构成,sub-index被称为Segment。Lucene的Segment设计思想,与LSM类似但又有些不同,继承了LSM中数据写入的优点,但是在查询上只能提供近实时而非实时查询。
 
Lucene中的数据写入会先写内存的一个Buffer(类似LSM的MemTable,但是不可读),当Buffer内数据到一定量后会被flush成一个Segment,每个Segment有自己独立的索引,可独立被查询,但数据永远不能被更改。这种模式避免了随机写,数据写入都是Batch和Append,能达到很高的吞吐量。Segment中写入的文档不可被修改,但可被删除,删除的方式也不是在文件内部原地更改,而是会由另外一个文件保存需要被删除的文档的DocID,保证数据文件不可被修改。Index的查询需要对多个Segment进行查询并对结果进行合并,还需要处理被删除的文档,为了对查询进行优化,Lucene会有策略对多个Segment进行合并,这点与LSM对SSTable的Merge类似。
 
Segment在被flush或commit之前,数据保存在内存中,是不可被搜索的,这也就是为什么Lucene被称为提供近实时而非实时查询的原因。读了它的代码后,发现它并不是不能实现数据写入即可查,只是实现起来比较复杂。原因是Lucene中数据搜索依赖构建的索引(例如倒排依赖Term Dictionary),Lucene中对数据索引的构建会在Segment flush时,而非实时构建,目的是为了构建最高效索引。当然它可引入另外一套索引机制,在数据实时写入时即构建,但这套索引实现会与当前Segment内索引不同,需要引入额外的写入时索引以及另外一套查询机制,有一定复杂度。
 
Sequence Number
Sequence Number(后面统一叫DocId)是Lucene中一个很重要的概念,数据库内通过主键来唯一标识一行,而Lucene的Index通过DocId来唯一标识一个Doc。不过有几点要特别注意:
  1. DocId实际上并不在Index内唯一,而是Segment内唯一,Lucene这么做主要是为了做写入和压缩优化。那既然在Segment内才唯一,又是怎么做到在Index级别来唯一标识一个Doc呢?方案很简单,Segment之间是有顺序的,举个简单的例子,一个Index内有两个Segment,每个Segment内分别有100个Doc,在Segment内DocId都是0-100,转换到Index级的DocId,需要将第二个Segment的DocId范围转换为100-200。
  2. DocId在Segment内唯一,取值从0开始递增。但不代表DocId取值一定是连续的,如果有Doc被删除,那可能会存在空洞。
  3. 一个文档对应的DocId可能会发生变化,主要是发生在Segment合并时。
 
Lucene内最核心的倒排索引,本质上就是Term到所有包含该Term的文档的DocId列表的映射。所以Lucene内部在搜索的时候会是一个两阶段的查询,第一阶段是通过给定的Term的条件找到所有Doc的DocId列表,第二阶段是根据DocId查找Doc。Lucene提供基于Term的搜索功能,也提供基于DocId的查询功能。
 
DocId采用一个从0开始底层的Int32值,是一个比较大的优化,同时体现在数据压缩和查询效率上。例如数据压缩上的Delta策略、ZigZag编码,以及倒排列表上采用的SkipList等,这些优化后续会详述。

索引类型

Lucene中支持丰富的字段类型,每种字段类型确定了支持的数据类型以及索引方式,目前支持的字段类型包括LongPoint、TextField、StringField、NumericDocValuesField等。
 
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如图是Lucene中对于不同类型Field定义的一个基本关系,所有字段类都会继承自Field这个类,Field包含3个重要属性:name(String)、fieldsData(BytesRef)和type(FieldType)。name即字段的名称,fieldsData即字段值,所有类型的字段的值最终都会转换为二进制字节流来表示。type是字段类型,确定了该字段被索引的方式。
FieldType是一个很重要的类,包含多个重要属性,这些属性的值决定了该字段被索引的方式。
Lucene提供的多种不同类型的Field,本质区别就两个:一是不同类型值到fieldData定义了不同的转换方式;二是定义了FieldType内不同属性不同取值的组合。这种模式下,你也能够通过自定义数据以及组合FieldType内索引参数来达到定制类型的目的。
要理解Lucene能够提供哪些索引方式,只需要理解FieldType内每个属性的具体含义,我们来一个一个看:
  • stored: 代表是否需要保存该字段,如果为false,则lucene不会保存这个字段的值,而搜索结果中返回的文档只会包含保存了的字段。
  • tokenized: 代表是否做分词,在lucene中只有TextField这一个字段需要做分词。
  • termVector: 这篇文章很好的解释了term vector的概念,简单来说,term vector保存了一个文档内所有的term的相关信息,包括Term值、出现次数(frequencies)以及位置(positions)等,是一个per-document inverted index,提供了根据docid来查找该文档内所有term信息的能力。对于长度较小的字段不建议开启term verctor,因为只需要重新做一遍分词即可拿到term信息,而针对长度较长或者分词代价较大的字段,则建议开启term vector。Term vector的用途主要有两个,一是关键词高亮,二是做文档间的相似度匹配(more-like-this)。
  • omitNorms: Norms是normalization的缩写,lucene允许每个文档的每个字段都存储一个normalization factor,是和搜索时的相关性计算有关的一个系数。Norms的存储只占一个字节,但是每个文档的每个字段都会独立存储一份,且Norms数据会全部加载到内存。所以若开启了Norms,会消耗额外的存储空间和内存。但若关闭了Norms,则无法做index-time boosting(elasticsearch官方建议使用query-time boosting来替代)以及length normalization
  • indexOptions: Lucene提供倒排索引的5种可选参数(NONE、DOCS、DOCS_AND_FREQS、DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS、DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS_AND_OFFSETS),用于选择该字段是否需要被索引,以及索引哪些内容。
  • docValuesType: DocValue是Lucene 4.0引入的一个正向索引(docid到field的一个列存),大大优化了sorting、faceting或aggregation的效率。DocValues是一个强schema的存储结构,开启DocValues的字段必须拥有严格一致的类型,目前Lucene只提供NUMERIC、BINARY、SORTED、SORTED_NUMERIC和SORTED_SET五种类型。
  • dimension:Lucene支持多维数据的索引,采取特殊的索引来优化对多维数据的查询,这类数据最典型的应用场景是地理位置索引,一般经纬度数据会采取这个索引方式。
 
来看下Lucene中对StringField的一个定义:
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StringFiled有两种类型索引定义,TYPE_NOT_STORED和TYPE_STORED,唯一的区别是这个Field是否需要Store。从其他的几个属性也可以解读出,StringFiled选择omitNorms,需要进行倒排索引并且不需要被分词。

Elasticsearch数据类型

Elasticsearch内对用户输入文档内Field的索引,也是按照Lucene能提供的几种模式来提供。除了用户能自定义的Field,Elasticsearch还有自己预留的系统字段,用作一些特殊的目的。这些字段映射到Lucene本质上也是一个Field,与用户自定义的Field无任何区别,只不过Elasticsearch根据这些系统字段不同的使用目的,定制有不同的索引方式。
 
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举个例子,上图​是Elasticsearch内两个系统字段_version和_uid的FieldType定义,我们来解读下它们的索引方式。Elasticsearch通过_uid字段唯一标识一个文档,通过_version字段来记录该文档当前的版本。从这两个字段的FieldType定义上可以看到,_uid字段会做倒排索引,不需要分词,需要被Store。而_version字段则不需要被倒排索引,也不需要被Store,但是需要被正排索引。很好理解,因为_uid需要被搜索,而_version不需要。但_version需要通过docId来查询,而且Elasticsearch内versionMap内需要通过docId做大量查询且只需要查询出_version字段,所以_version最合适的是被正排索引。
 
关于Elasticsearch内系统字段全面的解析,可以看下这篇文章

总结

这篇文章主要介绍了Lucene的一些基本概念以及提供的索引类型。后续我们会有一系列文章来解析Lucene提供的IndexWriter的写入流程,其In-Memory Buffer的结构以及持久化后的索引文件结构,来了解Lucene为何能达到如此高效的数据索引性能。也会去解析IndexSearcher的查询流程,以及一些特殊的查询优化的数据结构,来了解为何Lucene能提供如此高效的搜索和查询。

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