lucene join解决父子关系索引
https://yq.aliyun.com/articles/20
1 背景
? ? ? ?以商家(Poi)維度來展示各種服務(wù)(比如團(tuán)購(deal)、直連)正變得越來越流行(圖1a), 比如目前美食、酒店等品類在移動端將團(tuán)購信息列表改為POI列表頁展示。?
? ? ? ? ? ? ? ? ?
圖1 ? a:商家維度展示信息; b:join示意 ? ?
?? ? ??這給篩選帶來了復(fù)雜性。之前的篩選是平面的,如篩選poi列表時僅僅利用到poi的屬性(如評價、品類等),篩選deal列表時也僅僅根據(jù)deal的屬性(房態(tài)、價格等)。而現(xiàn)在的篩選是具有層次關(guān)系的,我們需要根據(jù)deal的屬性來篩選Poi,舉個例子,我們需要篩選酒店列表,這些酒店必須要有價格在100~200之間的團(tuán)購。
?? ? ??這種篩選本質(zhì)是種join操作,其核心是要將poi與deal關(guān)聯(lián)起來。從數(shù)據(jù)庫視角上看(圖1 b),我們有poi表以及deal表,deal表存儲了外鍵(parentid)用于指示該deal所屬的poi,上述篩選分為三步:1)先篩選出價格區(qū)間在100~200的deal(得到dealid為2和3的deal);2)找出deal對應(yīng)的poi(得到poiid為1和1的poi);3)去重,因為可能多個deal對應(yīng)同一個poi,而我們需要返回不重復(fù)poi。
? ? ? ?目前我們使用lucene來提供篩選服務(wù),那么lucene如何解決這種帶有join的篩選呢??
2 lucene join解決方案
? ? ? ?在我們應(yīng)用中,一個poi存儲為一個document,一個deal也存儲為一個document,Join的核心在于將poi以及deal的document進(jìn)行關(guān)聯(lián)。lucene提供了兩種join的方式,分別是query time join和index time join,下文將分別展開。
2.1. query time join
? ??? query time join是通過類似數(shù)據(jù)庫“外鍵“方法來建立deal和poi document的關(guān)聯(lián)關(guān)系。
?a)索引
?? ? ?分別創(chuàng)建poi的document和deal的document,在建立deal document的時候用一個字段(parentid)將deal與poi關(guān)聯(lián)起來,本例中創(chuàng)建了parentid這個field,里面存的是該deal對應(yīng)的poiid,可以簡單將其看做外鍵。
| 1 2 3 4 5 6 | public?static?Document createPoiDocument(PoiMsg poiMsg) { ???Document document =?new?Document(); ???document.add(new?StringField("poiid", String.valueOf(poiMsg.getId()), Field.Store.YES)); ???document.add(new?StringField("name", poiMsg.getName(), Field.Store.YES)); ???return?document; } |
| 1 2 3 4 5 6 7 8 | public?static?Document createDealDocument(DealModel dealModel, PoiMsg poiMsg) { ???Document document =?new?Document(); ???document.add(new?StringField("did", String.valueOf(dealModel.getDid()), Field.Store.YES)); ???document.add(new?StringField("name", dealModel.getBrandName(), Field.Store.YES)); ???document.add(new?DoubleField("price", dealModel.getPrice(), Field.Store.YES)); ???document.add(new?StringField("parentid", String.valueOf(poiMsg.getId()), Field.Store.YES)); ???return?document; } |
| 1 2 3 4 5 6 | IndexWriter writer =?new?IndexWriter(directory, config); writer.addDocument(createPoiDocument(poiMsg1)); writer.addDocument(createPoiDocument(poiMsg2)); writer.addDocument(createDealDocument(dealModel1, poiMsg2)); writer.addDocument(createDealDocument(dealModel2, poiMsg1)); writer.addDocument(createDealDocument(dealModel3, poiMsg1)); |
b)查詢
?? ? ?需查詢兩次:首先查詢deal document,之后通過deal中的parentId查詢poi document。
? ? ?1)第一次查詢發(fā)生在JoinUtil.createJoinQuery中。首先創(chuàng)建了TermsCollector這個收集器, 該收集器將滿足fromQuery的doc的parentid字段收集起來,之后創(chuàng)建了TermsQuery。
?? ? ? ? ?本例執(zhí)行之后TermsCollector集合里有兩個terms,分別是”1”和”1”;
? ? ?2)執(zhí)行TermsQuery,查詢toField在TermsCollector terms集合中存在的doc,最后找出toField為“1”的doc。
| 1 2 3 4 5 6 | IndexSearcher indexSearcher =?new?IndexSearcher(indexReader); ????????String fromFields =?"parentid"; ????????Query fromQuery = NumericRangeQuery.newIntRange("price",?100,?200,?false,?false); ????????String toFields =?"poiid"; ????????Query toQuery = JoinUtil.createJoinQuery(fromFields,?false, toFields, fromQuery, indexSearcher, ScoreMode.Max); ????????TopDocs results = indexSearcher.search(toQuery,?10); |
| 1 2 3 4 | JoinUtil.createJoinQuery代碼 ?TermsCollector termsCollector = TermsCollector.create(fromField, multipleValuesPerDocument); ?fromSearcher.search(fromQuery, termsCollector); ?return?new?TermsQuery(toField, fromQuery, termsCollector.getCollectorTerms()); |
c)優(yōu)缺點
?? ? ??query time join優(yōu)點是非常直觀且靈活;缺點是不能進(jìn)行打分排序,此外由于查詢兩遍性能會下降。
2.2. index time join
?? ? ? ?query time join通過顯式的在deal document上增加一個“外鍵”來建立關(guān)系,找到deal之后需要找出這些deal document的parentid集合,之后再次查詢找出poiId在parentid集合內(nèi)的poi document。在找到deal之后如果能馬上找到對應(yīng)的poi document,那將大大提高效率。index time join干的就是這樣的事情,其通過一種精巧的方法建立了deal document id和poi document id的映射關(guān)系。
a)原理
?? ? ?如何通過一個deal document id來找到poi document id?
?? ? ?在lucene中,doc id是自增的,每寫入一個document,doc id加1(簡單起見可以理解)。?index time join要求寫索引的時候要按先后關(guān)系寫入,先寫子document,再寫父document。比如我們有poi1和poi2兩個poi,其中poi1下有deal2和deal3,而poi2下只有deal1,這時需要先寫入deal2、deal3,再寫入deal2和deal3對應(yīng)的poi1 document,依次類推,最后形成如圖2所示的結(jié)構(gòu)。
?? ? ?這樣索引建立之后,我們得到了父document的id集合(3,5)。當(dāng)我們根據(jù)deal的屬性查出deal document id時,比如我們查出滿足條件的deal是deal3,其document id=2,這時候只需要到父document id集合里去查找第一個比2大的id,在本例中馬上就找到3。
圖2?
? ? ?lucene自己實現(xiàn)了BitSet來保存id,lucene內(nèi)部實現(xiàn)代碼如圖3所示。
圖3 實現(xiàn)原理
b)索引
?? ? ? 從上述原理得知我們需要建立有層次關(guān)系的索引。
?? ? ??首先創(chuàng)建document數(shù)組,該數(shù)組有個特點, 最后一個必須是poi,之前都是deal。然后調(diào)用writer.addDocument(documents); 將這個數(shù)組寫入。
| 1 2 3 4 5 6 7 | public?static?Document createPoiDocument(PoiMsg poiMsg) { ????????Document document =?new?Document(); ????????document.add(new?StringField("poiid", String.valueOf(poiMsg.getId()), Field.Store.YES)); ????????document.add(new?StringField("name", poiMsg.getName(), Field.Store.YES)); ????????document.add(new?StringField("doctype",?"poi", Field.Store.YES)); ????????return?document; ????} |
| 1 2 3 4 5 6 7 | public?static?Document createDealDocument(DealModel dealModel) { ????????Document document =?new?Document(); ????????document.add(new?StringField("did", String.valueOf(dealModel.getDid()), Field.Store.YES)); ????????document.add(new?StringField("name", dealModel.getBrandName(), Field.Store.YES)); ????????document.add(new?DoubleField("price", dealModel.getPrice(), Field.Store.YES)); ????????return?document; ????} |
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | IndexWriter writer =?new?IndexWriter(directory, config); List<Document> documents =?new?ArrayList<Document>(); documents.add(createDealDocument(dealModel2)); documents.add(createDealDocument(dealModel3)); documents.add(createPoiDocument(poiMsg1)); writer.addDocument(documents); documents.clear(); documents.add(createDealDocument(dealModel1)); documents.add(createPoiDocument(poiMsg2)); writer.addDocument(documents); |
c)查詢
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | Filter poiFilter =?new?CachingWrapperFilter(new?QueryWrapperFilter(new?TermQuery(new?Term(PoiLuceneField.ATTR_DOCTYPE,?"poi"))));?//篩選出poi ToParentBlockJoinQuery query =?new?ToParentBlockJoinQuery(dealQuery, poiFilter, ScoreMode.Max); ToParentBlockJoinCollector collector =?new?ToParentBlockJoinCollector( ????????????????????sort,?// sort ????????????????????(getOffset() + getLimit()),?????????????// poi分頁numHits ????????????????????true,???????????// trackScores ????????????????????false???????????// trackMaxScore ????????????); collector = (ToParentBlockJoinCollector) indexSearcher.search(query, collector); Sort childSort =?new?Sort(new?SortField(DealLuceneField.ATTR_PRICE, SortField.Type.DOUBLE)); TopGroups hits = collector.getTopGroups( ????????????????????query.getToParentBlockJoinQuery(), ????????????????????childSort, ????????????????????query.getOffset(),???// parent doc offset ????????????????????100,??// maxDocsPerGroup ????????????????????0,???// withinGroupOffset ????????????????????true?// fillSortFields ????????????); |
3 實踐
? ? ?官方文檔顯示index time join效率更高,比query time join快30%以上。因此我們在項目中使用了index time join方式,目前服務(wù)運行良好。
轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/davidwang456/articles/10045715.html
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的lucene join解决父子关系索引的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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