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Lucene:索引文件格式(1)

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Lucene的索引里面存了些什么,如何存放的,也即Lucene的索引文件格式,是读懂Lucene源代码的一把钥匙。

当我们真正进入到Lucene源代码之中的时候,我们会发现:

Lucene的索引过程,就是按照全文检索的基本过程,将倒排表写成此文件格式的过程。
Lucene的搜索过程,就是按照此文件格式将索引进去的信息读出来,然后计算每篇文档打分(score)的过程。

本文详细解读了Apache Lucene – Index File Formats(http://lucene.apache.org/java/2_9_0/fileformats.html) 这篇文章。

一、基本概念

下图就是Lucene生成的索引的一个实例:

image_thumb

Lucene的索引结构是有层次结构的,主要分以下几个层次:

索引(Index):

在Lucene中一个索引是放在一个文件夹中的。
如上图,同一文件夹中的所有的文件构成一个Lucene索引。

段(Segment):

一个索引可以包含多个段,段与段之间是独立的,添加新文档可以生成新的段,不同的段可以合并。
如上图,具有相同前缀文件的属同一个段,图中共两个段 “_0″ 和 “_1″。
segments.gen和segments_5是段的元数据文件,也即它们保存了段的属性信息。

文档(Document):

文档是我们建索引的基本单位,不同的文档是保存在不同的段中的,一个段可以包含多篇文档。
新添加的文档是单独保存在一个新生成的段中,随着段的合并,不同的文档合并到同一个段中。

域(Field):

一篇文档包含不同类型的信息,可以分开索引,比如标题,时间,正文,作者等,都可以保存在不同的域里。
不同域的索引方式可以不同,在真正解析域的存储的时候,我们会详细解读。

词(Term):

词是索引的最小单位,是经过词法分析和语言处理后的字符串。

Lucene的索引结构中,即保存了正向信息,也保存了反向信息。

所谓正向信息:

按层次保存了从索引,一直到词的包含关系:索引(Index) –> 段(segment) –> 文档(Document) –> 域(Field) –> 词(Term)
也即此索引包含了那些段,每个段包含了那些文档,每个文档包含了那些域,每个域包含了那些词。
既然是层次结构,则每个层次都保存了本层次的信息以及下一层次的元信息,也即属性信息,比如一本介绍中国地理的书,应该首先介绍中国地理的概况,以及中国包含多少个省,每个省介绍本省的基本概况及包含多少个市,每个市介绍本市的基本概况及包含多少个县,每个县具体介绍每个县的具体情况。
如上图,包含正向信息的文件有:

segments_N保存了此索引包含多少个段,每个段包含多少篇文档。
XXX.fnm保存了此段包含了多少个域,每个域的名称及索引方式。
XXX.fdx,XXX.fdt保存了此段包含的所有文档,每篇文档包含了多少域,每个域保存了那些信息。
XXX.tvx,XXX.tvd,XXX.tvf保存了此段包含多少文档,每篇文档包含了多少域,每个域包含了多少词,每个词的字符串,位置等信息。

所谓反向信息:

保存了词典到倒排表的映射:词(Term) –> 文档(Document)
如上图,包含反向信息的文件有:

XXX.tis,XXX.tii保存了词典(Term Dictionary),也即此段包含的所有的词按字典顺序的排序。
XXX.frq保存了倒排表,也即包含每个词的文档ID列表。
XXX.prx保存了倒排表中每个词在包含此词的文档中的位置。

在了解Lucene索引的详细结构之前,先看看Lucene索引中的基本数据类型。

二、基本类型

Lucene索引文件中,用一下基本类型来保存信息:

Byte:是最基本的类型,长8位(bit)。
UInt32:由4个Byte组成。
UInt64:由8个Byte组成。
VInt:

变长的整数类型,它可能包含多个Byte,对于每个Byte的8位,其中后7位表示数值,最高1位表示是否还有另一个Byte,0表示没有,1表示有。
越前面的Byte表示数值的低位,越后面的Byte表示数值的高位。
例如130化为二进制为 1000, 0010,总共需要8位,一个Byte表示不了,因而需要两个Byte来表示,第一个Byte表示后7位,并且在最高位置1来表示后面还有一个Byte,所以为(1) 0000010,第二个Byte表示第8位,并且最高位置0来表示后面没有其他的Byte了,所以为(0) 0000001。
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Chars:是UTF-8编码的一系列Byte。
String:一个字符串首先是一个VInt来表示此字符串包含的字符的个数,接着便是UTF-8编码的字符序列Chars。

三、基本规则

Lucene为了使的信息的存储占用的空间更小,访问速度更快,采取了一些特殊的技巧,然而在看Lucene文件格式的时候,这些技巧却容易使我们感到困惑,所以有必要把这些特殊的技巧规则提取出来介绍一下。

在下不才,胡乱给这些规则起了一些名字,是为了方便后面应用这些规则的时候能够简单,不妥之处请大家谅解。

1. 前缀后缀规则(Prefix+Suffix)

Lucene在反向索引中,要保存词典(Term Dictionary)的信息,所有的词(Term)在词典中是按照字典顺序进行排列的,然而词典中包含了文档中的几乎所有的词,并且有的词还是非常的长的,这样索引文件会非常的大,所谓前缀后缀规则,即当某个词和前一个词有共同的前缀的时候,后面的词仅仅保存前缀在词中的偏移(offset),以及除前缀以外的字符串(称为后缀)。

prefixsuffix_thumb

比如要存储如下词:term,termagancy,termagant,terminal,

如果按照正常方式来存储,需要的空间如下:

[VInt = 4] [t][e][r][m],[VInt = 10][t][e][r][m][a][g][a][n][c][y],[VInt = 9][t][e][r][m][a][g][a][n][t],[VInt = 8][t][e][r][m][i][n][a][l]

共需要35个Byte.

如果应用前缀后缀规则,需要的空间如下:

[VInt = 4] [t][e][r][m],[VInt = 4 (offset)][VInt = 6][a][g][a][n][c][y],[VInt = 8 (offset)][VInt = 1][t],[VInt = 4(offset)][VInt = 4][i][n][a][l]

共需要22个Byte。

大大缩小了存储空间,尤其是在按字典顺序排序的情况下,前缀的重合率大大提高。

2. 差值规则(Delta)

在Lucene的反向索引中,需要保存很多整型数字的信息,比如文档ID号,比如词(Term)在文档中的位置等等。

由上面介绍,我们知道,整型数字是以VInt的格式存储的。随着数值的增大,每个数字占用的Byte的个数也逐渐的增多。所谓差值规则(Delta)就是先后保存两个整数的时候,后面的整数仅仅保存和前面整数的差即可。

delta_thumb

比如要存储如下整数:16386,16387,16388,16389

如果按照正常方式来存储,需要的空间如下:

[(1) 000, 0010][(1) 000, 0000][(0) 000, 0001],[(1) 000, 0011][(1) 000, 0000][(0) 000, 0001],[(1) 000, 0100][(1) 000, 0000][(0) 000, 0001],[(1) 000, 0101][(1) 000, 0000][(0) 000, 0001]

供需12个Byte。

如果应用差值规则来存储,需要的空间如下:

[(1) 000, 0010][(1) 000, 0000][(0) 000, 0001],[(0) 000, 0001],[(0) 000, 0001],[(0) 000, 0001]

共需6个Byte。

大大缩小了存储空间,而且无论是文档ID,还是词在文档中的位置,都是按从小到大的顺序,逐渐增大的。

3. 或然跟随规则(A, B?)

Lucene的索引结构中存在这样的情况,某个值A后面可能存在某个值B,也可能不存在,需要一个标志来表示后面是否跟随着B。

一般的情况下,在A后面放置一个Byte,为0则后面不存在B,为1则后面存在B,或者0则后面存在B,1则后面不存在B。

但这样要浪费一个Byte的空间,其实一个Bit就可以了。

在Lucene中,采取以下的方式:A的值左移一位,空出最后一位,作为标志位,来表示后面是否跟随B,所以在这种情况下,A/2是真正的A原来的值。

ab_thumb

如果去读Apache Lucene – Index File Formats这篇文章,会发现很多符合这种规则的:

.frq文件中的DocDelta[, Freq?],DocSkip,PayloadLength?
.prx文件中的PositionDelta,Payload? (但不完全是,如下表分析)

当然还有一些带?的但不属于此规则的:

.frq文件中的SkipChildLevelPointer?,是多层跳跃表中,指向下一层表的指针,当然如果是最后一层,此值就不存在,也不需要标志。
.tvf文件中的Positions?, Offsets?。

在此类情况下,带?的值是否存在,并不取决于前面的值的最后一位。
而是取决于Lucene的某项配置,当然这些配置也是保存在Lucene索引文件中的。
如Position和Offset是否存储,取决于.fnm文件中对于每个域的配置(TermVector.WITH_POSITIONS和TermVector.WITH_OFFSETS)

为什么会存在以上两种情况,其实是可以理解的:

对于符合或然跟随规则的,是因为对于每一个A,B是否存在都不相同,当这种情况大量存在的时候,从一个Byte到一个Bit如此8倍的空间节约还是很值得的。
对于不符合或然跟随规则的,是因为某个值的是否存在的配置对于整个域(Field)甚至整个索引都是有效的,而非每次的情况都不相同,因而可以统一存放一个标志。

文章中对如下格式的描述令人困惑:

其实PositionDelta和Payload并不符合或然跟随规则,Payload是否存在,是由.fnm文件中对于每个域的配置中有关Payload的配置决定的(FieldOption.STORES_PAYLOADS) 。

当Payload不存在时,PayloadDelta本身不遵从或然跟随原则。

当Payload存在时,格式应该变成如下:Positions –> <PositionDelta,PayloadLength?,PayloadData> Freq

从而PositionDelta和PayloadLength一起适用或然跟随规则。

4. 跳跃表规则(Skip list)
为了提高查找的性能,Lucene在很多地方采取的跳跃表的数据结构。

跳跃表(Skip List)是如图的一种数据结构,有以下几个基本特征:

元素是按顺序排列的,在Lucene中,或是按字典顺序排列,或是按从小到大顺序排列。
跳跃是有间隔的(Interval),也即每次跳跃的元素数,间隔是事先配置好的,如图跳跃表的间隔为3。
跳跃表是由层次的(level),每一层的每隔指定间隔的元素构成上一层,如图跳跃表共有2层。
skiplist_thumb
需要注意一点的是,在很多数据结构或算法书中都会有跳跃表的描述,原理都是大致相同的,但是定义稍有差别:

对间隔(Interval)的定义: 如图中,有的认为间隔为2,即两个上层元素之间的元素数,不包括两个上层元素;有的认为是3,即两个上层元素之间的差,包括后面上层元素,不包括前面的上层元素;有的认为是4,即除两个上层元素之间的元素外,既包括前面,也包括后面的上层元素。Lucene是采取的第二种定义。
对层次(Level)的定义:如图中,有的认为应该包括原链表层,并从1开始计数,则总层次为3,为1,2,3层;有的认为应该包括原链表层,并从0计数,为0,1,2层;有的认为不应该包括原链表层,且从1开始计数,则为1,2层;有的认为不应该包括链表层,且从0开始计数,则为0,1层。Lucene采取的是最后一种定义。

跳跃表比顺序查找,大大提高了查找速度,如查找元素72,原来要访问2,3,7,12,23,37,39,44,50,72总共10个元素,应用跳跃表后,只要首先访问第1层的50,发现72大于50,而第1层无下一个节点,然后访问第2层的94,发现94大于72,然后访问原链表的72,找到元素,共需要访问3个元素即可。

然而Lucene在具体实现上,与理论又有所不同,在具体的格式中,会详细说明。

本文固定链接: http://www.chepoo.com/lucene-index-format-1.html | IT技术精华网

Lucene:索引文件格式(1):等您坐沙发呢!

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