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lucene .doc文件格式解析——见图

时间:2023-07-04 18:32:41浏览次数:45  
标签:DocDelta 15 doc lucene 文档 跳跃 文件格式 Freq 排表


摘自:http://forfuture1978.iteye.com/blog/546841

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:


标签:DocDelta,15,doc,lucene,文档,跳跃,文件格式,Freq,排表
From: https://blog.51cto.com/u_11908275/6624085

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