Lucene Payload 的研究与应用

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Payload (元数据) 诞生于 Lucene 的2.2 版本,它是在 Lucene 2.1 索引文件格式的基础上扩展而来,提供了一种可以灵活配置的高级索引技术,在某些特定应用场景下能优化基于 Lucene 构建的应用的搜索性能。本文重点研究了 Payload 的实现原理、索引结构的变化、接口 API ,在本文的最后举例说明了 Payload 是如何帮助改善搜索体验的。

Lucene 是最初是由 Douglass R. Cutting 博士发布在自己主页上的一个 Java 全文信息检索工具包,后来成为 Apache Jakarta 家族中的一个开源项目,目前已经成为 Apache 基金会的顶级项目。索引是现代搜索引擎的核心,建立索引的过程就是把源数据处理成方便查询的索引文件的过程。 Lucene 采用的是一种被称为倒排索引 (Inverted Index) 的机制,倒排索引也是大多现代搜索引擎的基础。

Payload (元数据) 诞生于 Lucene 的2.2 版本,它是在 Lucene 2.1 索引文件格式的基础上扩展而来,提供了一种可以灵活配置的高级索引技术。本文重点研究了 Payload 的实现原理、索引结构的变化、接口 API ,在本文的最后举例说明了 Payload 是如何帮助改善搜索体验的。

Payload 的出现

倒排索引就是说我们维护了一个词条表,对于这个表中的每个词条,都有一个链表描述了有哪些文档包含了这个词条。假定我们有三篇文档 D0,D1,D2:

D0 = "it is what it is"D1 = "what is it" D2 = "it is a banana"

那么,我们可以创建如下倒排索引结构:

Term Posting-list"a": {2}"banana": {2}"is": {0, 1, 2}"it": {0, 1, 2}"what": {0, 1}

一般情况下,将一个词条所索引的文档(一般用文档编号表示)称之为 Posting,那么一个词条索引的多个文档就称之为 Posting-list。除了在 Posting-list 中记录文档编号,Lucene 也在Posting-list 中添加了词频和位置信息。词频的添加有助于结果的排序,位置信息的添加解决了短语检索的问题。

在Lucene 2.1 中,记录位置信息的即 .prx 文件,它的格式如下:

ProxFile (.prx) --> <TermPositions> TermCount TermPositions --> <Positions> DocFreq Positions --> <PositionDelta> Freq PositionDelta --> VInt

仔细观察我们可以发现,文档 D0 中 what 词条是加粗显示而文档 D1 中的 what 则没有。显然,Lucene 2.1 的索引结构是无法表示出两者的差异。为了解决这个问题,从 Lucene2.2 开始,引入了 Payload 的概念。 Payload 即词条 (Term) 的元数据或称载荷, Lucene 支持用户在索引的过程中将词条的元数据添加的索引库中,同时也提供了在检索结果时读取 Payload 信息的功能。Payload 的诞生为用户提供了一种可灵活配置的高级索引技术,为支持更加丰富的搜索体验创造了条件。

那么 Lucene 是如何改进索引文件以支持 Payload 功能的呢?

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索引结构的变化

为了更加形象的描述改进后的索引结构,我们用不同的颜色表示出文档 ID ,词频,位置和 Payload,如图 1 所示,(U表示下划线,B表示粗体)

图 1:Lucene的索引结构

对比 Lucene2.1 的索引结构,Lucene2.2 的索引结构的表达式如下:

ProxFile (.prx) --> <TermPositions> TermCount TermPositions --> <Positions> DocFreq Positions --> <PositionDelta,Payload?> Freq Payload --> <PayloadLength?,PayloadData> PositionDelta --> VInt PayloadLength --> VInt PayloadData --> bytePayloadLength

从上面的索引表达式中可以看出只有当一个词汇包含 Payload 信息时,Lucene 才会为之分配相应的 Payload 存储空间,这是一种高效率的空间实现。Lucene2.2 之后的 Payload 特指词条的元数据,那么文档的元数据如何表示呢?

我们知道,Lucene 中 Document 由 Field 组成,而 Field 由 Term 组成,文档的 Payload 可以用存储的 Field 表示。这样存在的问题是,如果需要读取大量的文档的元数据,因为 Field 的索引信息与存储信息是分开的,那么 I/O 效率将是较差的。而 Payload 信息则是直接存储在索引中,因此可以利用词条的 Payload 功能存储文档级别的元数据。文档级 Payload 可表示为如下图2所示格式(省略了词频和位置信息):

图 2:文档级的 Payload 表示

如图2所示,以文档的 url 信息为例,通过为每一个文档构造一个特殊的词条 ”url” ,将每个文档的 url值作为 payload 信息,把 Payload 与文档编号关联起来,这样就可以实现文档级的 Payload。

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Payload 相关的 API

从 Lucene2.2 的索引结构可以看出,Payload 的存储与词条的位置信息是紧密联系在一起的,因此 Payload 的存储和检索 API 位于Token类和 TermPositions 类当中。

向词条中存储 Payload 信息

org.apache.lucene.analysis.Tokenvoid setPayload(Payload payload)

Payload 信息的构造函数

org.apache.lucene.index.PayloadPayload(byte[] data)Payload(byte[] data, int offset, int length)

从位置信息中检索 Payload

org.apache.lucene.index.TermPositionsboolean next();int doc()int freq();int nextPosition();int getPayloadLength();byte[] getPayload(byte[] data, int offset)

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Payload 的应用场景举例

场景一:改进的 Lucene 的区间检索

日期检索是区间检索的常见例子,如用户需要在图书馆中检索特定年代的图书,满足如下条件:

Date>1954/08/01 & Date<1955/08/01

常见的做法就是将日期作为一个独立 Field 进行存储,利用 RangeQuery 进行区间检索,Posting-list 的格式如图3中左图所示。如果图书日期分布区间很广,用 Field 存储日期信息,我们需要将日期细化到年月日进行存储,因此词条数目是非常庞大的。这种情况下,我们可以利用 Payload 功能来减少词条的数目,提高检索效率,可以将日期的年月作为词条,日作为 Payload 信息,这几乎将词条数目减小了近 30 倍,改进后的存储结构如图3右图所示:

图 3:使用 Payload 存储日期信息

场景二:提高特定词汇的评分

利用 Payload 功能,还可以提高文档中特定词汇的评分,如黑体词汇、斜体词汇等,从而优化搜索结果排序。

下面还以文档 D0 和 D1 为例说明如何设置和检索 Payload。

D0 = "it is what it is"D1 = "what is it"

Step1:在Analyzer处理过程中,为特殊词汇添加评分Payload

final byte BoldBoost = 5;final byte ItalicBoost = 5;…Token token = new Token(…);…if (isBold) {//如果是黑体字 token.setPayload( new Payload(new byte[] {BoldBoost}));}else if(isItalic){//如果是斜体字 token.setPayload( new Payload(new byte[] { ItalicBoost }));}…return token;

Step2:重写Similarity (主要负责排名和评分)

Similarity boostingSimilarity = new DefaultSimilarity() { // @override public float scorePayload(byte [] payload, int offset, int length) { //读取payload的值,payload存储的即为词汇的评分。 if (length == 1) return payload[offset]; };

Step3:使用重写的boostingSimilarity进行检索

Query btq = new BoostingTermQuery( new Term(“field”, “what”));Searcher searcher = new IndexSearcher(…);Searcher.setSimilarity(boostingSimilarity);…Hits hits = searcher.search(btq);

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总结

Payload 是 Lucene 一个允许在索引中为词条储存元数据信息。希望通过阅读本文,你可以对Payload 功能有一个整体的了解,进而可以灵活运用 Payload 的功能来优化具体的应用。




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