面向微博實時搜索的自適應(yīng)索引方法研究.pdf

1、隨著微博的飛速發(fā)展，日益增長的微博數(shù)據(jù)規(guī)模和用戶查詢請求對微博實時搜索的性能提出了更高的要求，尋找高效且穩(wěn)定的微博實時索引方法來提高微博實時搜索的性能成為當務(wù)之急。傳統(tǒng)的索引方法無法適應(yīng)索引數(shù)據(jù)頻繁更新的場合，而且目前流行的微博索引方法存在索引碎片以及索引合并開銷過大的問題，導(dǎo)致微博實時搜索在查詢與更新微博時需要消耗大量的時間。
　　為了解決上述問題，一種面向微博實時搜索的自適應(yīng)索引方法得以提出。該方法采取了一種動態(tài)調(diào)節(jié)的日志索引

2、結(jié)構(gòu)LS-AMS，并為索引結(jié)構(gòu)設(shè)計了一種自適應(yīng)的合并策略。LS-AMS由一個倒排索引緩存和一個大小呈指數(shù)增長的動態(tài)調(diào)節(jié)的索引包序列組成。索引包采取自適應(yīng)索引合并策略來管理包里的倒排索引，該策略能降低索引合并的開銷并且能基于環(huán)境因素比如用戶查詢請求的到達速率和新微博的產(chǎn)生速率等的變化來自適應(yīng)地調(diào)節(jié)索引結(jié)構(gòu)，降低多變的環(huán)境因素對查詢性能的影響。
　　與目前流行的實時索引方法采取的分段索引結(jié)構(gòu)和日志索引結(jié)構(gòu)進行性能測試的結(jié)果顯示，LS-