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java - lucene 中的高亮性能非常慢

coder 2024-03-08 原文

Lucene (4.6) 荧光笔在搜索频繁词时性能非常慢。 搜索速度很快(100 毫秒),但突出显示可能需要一个多小时(!)。

详细信息:使用了很棒的文本语料库(1.5GB 纯文本)。性能不取决于文本是否被分割成更多的小块。 (也测试了 500MB 和 5MB 的片段。) 存储位置和偏移量。 如果搜索非常频繁的术语或模式,TopDocs 检索速度很快(100 毫秒),但每次“searcher.doc(id)”调用都非常昂贵(5-50 秒),而 getBestFragments() 非常昂贵(超过 1 小时) .为了这个目的,甚至他们被存储和索引。 (硬件:酷睿i7,8GM内存)

更大的背景: 它将用于语言分析研究。使用了一种特殊的词干提取:它也存储词性信息。例如,如果搜索“adj adj adj adj noun”,它会给出其在文本中的所有出现以及上下文。

我可以调整它的性能,还是应该选择其他工具?

使用代码:

            //indexing
            FieldType offsetsType = new FieldType(TextField.TYPE_STORED);
            offsetsType.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS_AND_OFFSETS);

            offsetsType.setStored(true);
            offsetsType.setIndexed(true);
            offsetsType.setStoreTermVectors(true);
            offsetsType.setStoreTermVectorOffsets(true);
            offsetsType.setStoreTermVectorPositions(true);
            offsetsType.setStoreTermVectorPayloads(true);


            doc.add(new Field("content", fileContent, offsetsType));


            //quering
            TopDocs results = searcher.search(query, limitStart+limit);

            int endPos = Math.min(results.scoreDocs.length, limitStart+limit);
            int startPos = Math.min(results.scoreDocs.length, limitStart);

            for (int i = startPos; i < endPos; i++) {
                int id = results.scoreDocs[i].doc;

                // bottleneck #1 (5-50s):
                Document doc = searcher.doc(id);

                FastVectorHighlighter h = new FastVectorHighlighter();

                // bottleneck #2 (more than 1 hour):   
                String[] hs = h.getBestFragments(h.getFieldQuery(query), m, id, "content", contextSize, 10000);

相关(未回答)问题:https://stackoverflow.com/questions/19416804/very-slow-solr-performance-when-highlighting

最佳答案

BestFragments 依赖于您正在使用的分析器完成的标记化。如果你必须分析这么大的文本,你最好在索引时存储术语 vector WITH_POSITIONS_OFFSETS

请阅读thisthis book

通过这样做,您不需要在运行时分析所有文本,因为您可以选择一种方法来重用现有的术语 vector ,这将减少突出显示的时间。

关于java - lucene 中的高亮性能非常慢,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/21683752/

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