html索引文件怎么打开,索引文件的读取（十二）

今天药忘吃喽~ 2022-10-09 13:29 210阅读 0赞

索引文件的读取(十二)(Lucene 8.4.0)

在前几篇索引文件的读取的系列文章中，我们介绍索引文件tim&&tip的读取时机点时说到，在生成StandardDirectoryReader对象期间，会生成SegmentReader对象，该对象中的FieldsProducer信息描述了索引文件tim&&tip、索引文件doc、索引文件pos&&pay中所有域的索引信息，故我们从本篇文章开始介绍索引文件.doc、.pos、.pay的读取。

索引文件.doc的数据结构(Lucene 8.4.0)

在文章索引文件的生成(三)之跳表SkipList跟索引文件的生成(四)之跳表SkipList中，我们基于Lucene 7.5.0介绍了跳表的数据结构，然而从Lucene 8.0.0开始，对跳表的数据的结构进行了调整，即对索引文件.doc的数据结构进行了调整，故在介绍索引文件.doc、.pos、.pay的读取之前，我们先介绍下调整目的以及调整后的数据结构。

为什么要调整

本文仅仅给出两个链接，它们分别介绍了在elasticSearch跟Lucene两个层面的调整初衷，感兴趣的同学可以自行查阅。当然在随后的内容中也会提及这两篇文章中介绍的部分内容：

调整后的数据结构

我们先直接给出两个版本的索引文件.doc的数据结构：

图1：

![73438a7f1f2c735e7c69280258e4be4c.png][]

点击查看大图

图2：

![52761ec02da4e0aa2d0505eec4417ce0.png][]

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比较图1跟图2的区别可以看出，Lucene 8.4.0中所有level的SkipDatum字段都增加了Impacts跟ImpactLength两个字段，其中ImpactLength字段用于描述Impacts字段的长度，使得在读取阶段，能通过ImpactLength确定Impacts字段的信息在索引文件.doc中的读取区间。

Impact

Impact字段的数据结构有两种，由于使用差值存储，即图2中normValue实际存储的值为跟上一个normValue的差值，故当normValue的值可能为0，那么就不将该值写入到索引文件中，freq字段同样使用了组合存储，在读取阶段，根据freq对应的二进制值的最低bit来判断是否存储了normValue。freq跟normValue的介绍见下文。

为什么存储freq跟normValue

在文章索引文件的生成(三)之跳表SkipList中我们知道，在索引阶段，处理某个term的文档号跟词频信息期间，即生成索引文件.doc期间，每处理128篇文档号就会生成一个block，同时生成一条跳表信息，即SkipDatum，在Lucene 8.0.0之后，这个SkipDatum中额外多出字段，即Impacts，它存储了当前block中一个或多个(不超过128个)具有竞争力(Competitive)的文档的freq跟norm信息(原因见下文介绍)。具有竞争力描述的是在文档打分阶段，某些freq跟norm这一对(pair)信息对应的文档能获得较高(注意这里的用词，是"较高"，不是最高)的打分值，至于为什么能根据freq跟norm能计算出文档的打分值，在下文中我们再介绍。

生成Impact的过程

在处理某个term对应的文档集合(包含term的文档集合)期间，每处理一篇文档， 就使用CompetitiveImpactAccumulator对象来收集term在这篇文档中的freq跟normValue的信息，其中freq描述的是term在这篇文档中的词频，即出现的次数；normValue描述的是标准化后的文档的长度(文档的长度、标准化的概念见文章索引文件的生成(二十二)之nvd&&nvm)。

CompetitiveImpactAccumulator对象中使用int类型的数组maxFreqs\[ \]收集freq和normValue，由于收集的代码十分简单，我们直接给出介绍：xxxxxxxxxx

/\*\* Accumulate a (freq,norm) pair, updating this structure if there is no

\* equivalent or more competitive entry already. \*/

public void add(int freq, long norm) \{

if (norm >= Byte.MIN\_VALUE && norm <= Byte.MAX\_VALUE) \{

int index = Byte.toUnsignedInt((byte) norm);

maxFreqs\[index\] = Math.max(maxFreqs\[index\], freq);

\} else \{ // 这种情况我们暂时不考虑

add(new Impact(freq, norm), otherFreqNormPairs);

assertConsistent();

上述代码中，参数norm即上文中的normValue。本文中，我们暂时只关心第4行到第6行的代码。可见maxFreq\[ \]数组将normValue的值作为数组下标，freq作为数组元素，并且对于相同的normValue，只保存最大的freq。

通过上述的介绍，相信同学们会至少抛出下面的疑问：疑问一：为什么能根据freq跟normValue计算出文档的打分值

疑问二：为什么在maxFreqs数组中，normValue可以用于数组的下标，并且相同的normValue，只保存最大的freq

为什么能根据freq跟normValue计算出文档的打分值

因为从Lucene 8.0.0开始，对文档进行打分的score( )方法参数发生了变化，如下所示，注意的是下文中出现的norm，即上文中的normValue：

图3：

![6f8daf50fe4bc72d4da9a46be3b33730.png][]

Lucene 8.0.0之前，在score( )方法中，其实是根据参数doc间接的获取norm，即normValue，然后再结合freq执行文档的打分，Lucene 8.0.0之后的改动使得在搜索阶段能更快的完成打分逻辑。

详细的介绍可以阅读以下两个issue：

为什么在maxFreqs数组中，normValue可以用于数组的下标，并且相同的normValue，只保存最大的freq

回答该问题，我们只需要通过了解打分公式的实现规范就可以得到答案，下图给出的是score方法的注释：

图4：

![8576cf1f912ba847bdbba421b7584f08.png][]

图4中红框中的注释大意为：如果norm相等，那么freq较大对应的文档打分值会更高，如果freq相等，那么norm较小对应的文档打分值会更高，另外在文章索引文件的生成(二十二)之nvd&&nvm中，我们说到，Lucene默认的BM25打分公式在通过computeNorm( )方法计算出的normValue值的可选区间为\[1, 255\]，如果让normValue作为maxFreqs数组的下标，那么可以使得该数组的长度是固定的。

结合上文中CompetitiveImpactAccumulator对象收集freq跟normValue的代码，可以看出，对于相同的normValue，freq越小，文档打分值就越低，即所谓的不具有竞争力，故只需要保存最大的freq。

我们假设在处理完某个term对应的128篇文档后，CompetitiveImpactAccumulator对象收集了如下的freq跟normValue信息，不过不是所有的信息都是具有竞争力的，我们需要依次遍历maxFreqs数组，挑选出一个或多个具有竞争力的信息：

图5：

![d6730861516db1c1ca2ed45e4f1db0a5.png][]

由于normValue的值区间为\[1, 255\]，故图5中下标值为0的数组元素总是为0，并且从下标值为1的位置开始处理。

由于当前表1中没有信息，那么下标值1以及对应的数组元素freq = 4自动视为最具竞争力的：

图6：

![c5413b1f41994c6ca3cc77230c314549.png][]

接着观察下标值2以及对应的数组元素freq = 3，由上文中图4关于打分公式的介绍可知，freq较小，同时normValue较大，对应的文档打分值肯定是较小的，故不具有竞争力。同理下标值3以及对应的数组元素freq = 2，也是不具有竞争力的。

我们接着看下标值4以及对应的数组元素freq = 8，尽管normValue = 4 大于表1中的normValue = 1，但是freq = 8 大于表1中的freq = 4，故它是有可能对应的文档打分值是较高的，所以它具有竞争力：

图7：

![0d792b48252dad1102ee18474b51e47d.png][]

接着观察下标值5以及对应的数组元素freq = 28，由于它比表中一freq的最大值8还要大，故它也是具有竞争力的：

图8：

![8fb1ce02ad9b6c040c2943d40e243ebb.png][]

经过上面的介绍，可以知道，下标值255以及对应的数组元素freq = 23 ，它肯定是不具有竞争力的。

至此我们知道，在索引阶段，只是根据freq跟norm这一对信息粗略的选出一些具有竞争力的候选者，即并不会真正的调用score( )方法计算出文档的打分值，原因很明显，在索引阶段，需要处理包含term的每一篇文档号，此时对这些文档号执行打分操作在性能上是不现实的。

至此我们可以真正的回答上文中提出的问题，即为什么存储freq跟normValue，原因就是这种方式使得在搜索阶段，能根据这些最具竞争力的freq跟norm信息，计算出一个block中的128篇文档的最高的文档打分值maxScore。通过这个maxScore使得一些类似TopN的查询能快速的在block中跳转，最终找到满足查询条件的文档号。在后面的文章中我们会详细的介绍如何通过Impact实现性能更高的查询，这里就简单的提一下。

结语

无

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