Какие существуют способы индексации больших текстовых данных?

Некоторые способы индексации больших текстовых данных:

• Токенизация. 1 Текст разбивают на отдельные слова или токены. 1 Это важный этап в процессе индексации, так как позволяет разбить текст на элементы, которые затем можно проанализировать и проиндексировать. 1
• Удаление стоп-слов. 1 Это общие слова, которые часто встречаются в тексте и не несут значимой информации для поиска. 1 Примеры стоп-слов: «и», «или», «но», «в», «на». 1 Удаление таких слов позволяет сократить объём индекса и улучшить точность поиска. 1
• Лемматизация и стемминг. 1 Это процессы приведения слов к их базовой или корневой форме. 1 Например, слова «бегать», «бегал», «бегают» могут быть приведены к одной форме «бег». 1 Это помогает улучшить точность поиска, так как позволяет находить документы, содержащие различные формы одного и того же слова. 1
• Параллельная обработка. 1 Использование параллельной обработки и распределённых систем может значительно ускорить полнотекстовый поиск в больших базах данных. 1 Например, Elasticsearch и Apache Solr предоставляют инструменты для распределённого полнотекстового поиска. 1
• Кэширование результатов. 1 Кэширование часто запрашиваемых результатов поиска позволяет сократить время отклика системы и уменьшить нагрузку на базу данных. 1
• Оптимизация запросов. 1 Можно использовать индексы и оптимизировать структуру запросов для сокращения времени выполнения. 1
• Разделение индекса. 2 Разделение индекса может значительно повысить производительность запросов, особенно для больших баз данных с миллионами записей. 2 Секционирование индекса делит индекс на более мелкие разделы или разделы на основе заданных критериев, таких как диапазон, список или хэш. 2