Как работает поисковый индекс: что это такое и как туда попасть сайту

что это такое и как туда попасть сайту

Мы увеличиваем посещаемость и позиции в выдаче. Вы получаете продажи и платите только за реальный результат, только за целевые переходы из поисковых систем

Получи нашу книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

Подпишись на рассылку и получи книгу в подарок!

Индекс поисковой системы — это специализированная база данных, где хранятся все данные, собранные поисковыми роботами с различных ресурсов.

Больше видео на нашем канале — изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA

Индекс того или иного ресурса напрямую зависит от текстового контента сайта, его ссылок (внешних и внутренних), графики и так далее. Когда пользователь отправляет запрос в поисковик, он обращается к индексу. Далее на основании данных из поискового индекса выполняется ранжирование результатов поиска, сайтов по степени убывания релевантности.

Чтобы понять, что такое поисковый индекс, разберем простую аналогию. Вспомните общественную библиотеку. Каждая книга здесь имеет свой шифр, индекс. Данные шифры объединяются по темам, направлениям и так далее. Когда читатель просит ту или иную книгу, то есть делает запрос, библиотекарь просматривает все книги, относящиеся к определенному разделу и ищет ту, которая больше всего подходит. Аналогичным образом работает и поисковик: пользователь делает запрос, система просматривает все имеющиеся страницы и выдает ту, которая больше всего подходит.

Что значит индексация

Это процесс, в ходе которого роботы включают имеющиеся данные в единую базу. Далее они обрабатываются. Сбор данных, формирование индекса может происходить автоматически или вручную. В первом случае робот ищет сайты, для этого он сканирует файл формата sitemap. xml или переходит по внешним ссылкам с других сайтов. Во втором варианте владелец сайта сам добавляет URL сайта в специализированные формы-заявки систем Гугл, Яндекс и так далее.

Впервые индексация появилась более 25 лет назад. Тогда база проиндексированных страниц была построена по принципу предметного указателя с ключевыми словами (поиском ключевых слов занимались роботы). На сегодняшний день механизм существенно усложнился, стал более эффективным. На современном этапе, чтобы данные попали в индекс, они сначала обрабатываются специализированными вычислительными алгоритмами, при этом обязательно используется искусственный интеллект.

Для чего нужен индекс поисковой системы

Индексация страниц интернет-ресурса является обязательным элементом работы поисковиков. В ее результате создается база данных, с помощью которой формируются результаты выдачи. Таким образом, любой сайт должен быть проиндексирован поисковой системой, чтобы выходить в результатах выдачи по запросам пользователей.

Индексирование делают роботы, которые бывают двух типов:

1. Основные. Они анализируют содержимое страниц, представленных на них контент.
2. Быстрые. Он анализируют и индексируют новые данные, которые прибавились после обновления интернет-ресурса.

Есть и другие роботы, которые различаются по предмету индексации: специальные механизмы для работы с изображениями, RSS-лентами и прочими материалами.

Чем быстрее сайт добавляется в индекс, тем скорее вы увидите первых посетителей. Индексация Гуглом занимает несколько дней, а индексация Яндексом — несколько недель.

Проверить индексацию в системах Гугл и Яндекс

Чтобы проверить, проиндексирован ли ваш ресурс, можно использовать несколько способов:

• Проанализировать данные панели веб-мастера. Открываем сервисы системы Гугл, после — Search Console. Теперь заходим в раздел «Индекс Google». Данные, которые мы ищем, находятся в в блоке «Статус». Для Яндекса делаем следующее: «Индексирование сайта», затем «Страницы в поиске».
• Направить запрос по интернет-ресурсу, используя особые операторы. С этой целью нужно сделать запрос типа «site:» и адрес вашего сайта полностью. Таким образом можно узнать число страниц, которые уже проиндексированы. Если имеются расхождения, 80% и выше, значит в поисковиках есть проблемы.
• Загрузить особые плагины. С помощью данного расширения можно легко проверить индексацию. Наиболее востребованный плагин сегодня — RDS Bar.

Ускорение индексации

Скорость индексации зависит от факторов:

• Полное отсутствие ошибок, которые могли бы снизить скорость сбора роботами данных.
• Авторитет сайта.
• Как часто публикуется новый контент.
• Каков уровень вложенности страниц сайта.
• Правильно ли заполнен файл формата sitemap.xml.

Если вы желаете увеличить скорость индексации и быстрее войти в поисковую систему, сделайте следующее:

• Поменяйте хостинг на более надежный.
• Откорректируйте robots. txt, выполните установку правил индексации, снимите ненужные запреты.
• Ликвидируйте ошибки в коде.
• Сделайте sitemap.xml, сохраните его в корневой папке.
• Продумайте навигацию, чтобы каждая из страниц сайта находилась не больше, чем в трех кликах от главной страницы.
• Обязательно добавьте сайт в панели веб-мастеров Гугл и Яндекс.
• Выполните внутреннюю перелинковку.
• Выполните регистрацию сайта в рейтингах с хорошим авторитетом.
• Следите за контентом, проверяйте его.

С момента занесения сайта в индекс начинается отсчет возраста сайта.

что это значит, как ускорить процесс

Тематический трафик – альтернативный подход в продвижении бизнеса

Получи нашу книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

Подпишись на рассылку и получи книгу в подарок!

Индексация сайта — это процесс поиска, сбора, обработки и добавления сведений о сайте в базу данных поисковых систем.

Больше видео на нашем канале — изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA

Индексация сайта значит, что робот поисковой системы посещает ресурс и его страницы, изучает контент и заносит его в базу данных.Впоследствии эта информация выдается по ключевым запросам. То есть, пользователи сети вводят в строку поиска запрос и получают на него ответ в виде списка проиндексированных страниц.

Если говорить простым языком, получится приблизительно так: весь интернет — это огромная библиотека. В любой уважающей себя библиотеке есть каталог, который облегчает поиск нужной информации. В середине 90-х годов прошлого века, вся индексация сводилась к такой каталогизации. Роботы находили на сайтах ключевые слова и формировали из них базу данных.

Сегодня боты собирают и анализируют информацию по нескольким параметрам (ошибки, уникальность, полезность, доступность и проч. ) прежде, чем внести ее в индекс поисковой системы.

Алгоритмы работы поисковых роботов постоянно обновляются и становятся все сложнее. Базы данных содержат огромное количество информации, несмотря на это поиск нужных сведений не занимает много времени. Это и есть пример качественной индексации.

Если сайт не прошел индексацию, то информация до пользователей может и не дойти.

Как индексирует сайты Гугл и Яндекс

Яндекс и Гугл, пожалуй, самые популярные поисковики в России. Чтобы поисковые системы проиндексировали сайт, о нем нужно сообщить. Сделать это можно двумя способами:

1. Добавить сайт на индексацию при помощи ссылок на других ресурсах в интернете — этот способ считается оптимальным, так как страницы, найденные таким путем, робот считает полезными и их индексирование проходит быстрее, от 12 часов до двух недель.
2. Отправить сайт на индексацию путем заполнения специальной формы поисковой системы вручную с использованием сервисов Яндекс.Вебмастер, Google Webmaster Tools, Bing Webmaster Tools и др.

Второй способ медленнее, сайт встает в очередь и индексируется в течение двух недель или больше.

В среднем, новые сайты и страницы проходят индексацию за 1–2 недели.

Считается, что Гугл индексирует сайты быстрее. Это происходит потому, что поисковая система Google индексирует все страницы — и полезные, и неполезные. Однако в ранжирование попадает только качественный контент.

Яндекс работает медленнее, но индексирует полезные материалы и сразу исключает из поиска все мусорные страницы.

Индексирование сайта происходит так:

• поисковый робот находит портал и изучает его содержимое;
• полученная информация заносится в базу данных;
• примерно через две недели материал, успешно прошедший индексацию, появится в выдаче по запросу.

Есть 3 способа проверки индексации сайта и его страниц в Гугл и Яндексе:

1. при помощи инструментов для вебмастеров — google.com/webmasters или webmaster.yandex.ru;
2. при помощи ввода специальных команд в поисковую строку, команда для Яндекс будет выглядеть так: host: имя сайта+домен первого уровня; а для Гугл — site: имя сайта+домен;
3. с помощью специальных автоматических сервисов.

Проверяем индексацию

Это можно сделать используя:

1. операторы поисковых систем — смотрим в справке ;
2. услуги специальных сервисов, например rds бар;
3. Яндекс вебмастер;
4. Google вебмастер.

Как ускорить индексацию сайта

От того, насколько быстро роботы проведут индексирование, зависит скорость появления нового материала в поисковой выдаче, тем быстрее на сайт придет целевая аудитория.

Для ускорения индексации поисковыми системами нужно соблюсти несколько рекомендаций.

1. Добавить сайт в поисковую систему.
2. Регулярно наполнять проект уникальным и полезным контентом.
3. Навигация по сайту должна быть удобной, доступ на страницы не длиннее, чем в 3 клика от главной.
4. Размещать ресурс на быстром и надежном хостинге.
5. Правильно настроить robots.txt: устранить ненужные запреты, закрыть от индексации служебные страницы.
6. Проверить на наличие ошибок, количество ключевых слов.
7. Сделать внутреннюю перелинковку (ссылки на другие страницы).
8. Разместить ссылки на статьи в социальных сетях, социальных закладках.
9. Создать карту сайта, можно даже две, — для посетителей и для роботов.

Как закрыть сайт от индексации

Закрыть сайт от индексации — запретить поисковым роботам доступ к сайту, к некоторым его страницам, части текста или изображению. Обычно это делается для того, чтобы скрыть от публичного доступа секретную информацию, технические страницы, сайты на уровне разработки, дублированные страницы и т. п.

Сделать это можно несколькими способами:

• При помощи robots.txt можно запретить индексацию сайта или страницы. Для этого в корне веб-сайта создается текстовый документ, в котором прописываются правила для роботов поисковых систем. Эти правила состоят из двух частей: первая часть (User-agent) указывает на адресата, а вторая (Disallow) запрещает индексацию какого-либо объекта.
  Например, запрет индексации всего сайта для всех поисковых ботов выглядит так:

    User-agent: *

Disallow: /

• При помощи мета-тега robots, что считается наиболее правильным для закрытия одной страницы от индексирования. При помощи тегов noindex и nofollow можно запретить роботам любых поисковых систем индексировать сайт, страницу или часть текста.

Запись для запрета индексации всего документа будет выглядеть так:

<meta name=»robots» content=»noindex, nofollow»/>

Можно создать запрет для конкретного робота:

<meta name=»googlebot» content=»noindex, nofollow»/>

На что влияет индексация при продвижении

Благодаря индексации сайты попадают в поисковую систему. Чем чаще обновляется контент, тем быстрее это происходит, так как боты чаще приходят на сайт. Это приводит к более высокой позиции при выдаче на запрос.

Индексация сайта в поисковых системах дает приток посетителей и способствует развитию проекта.

Кроме контента, роботы оценивают посещаемость и поведение посетителей. На основании этих факторов они делают выводы о полезности ресурса, чаще посещают сайт, что поднимает на более высокую позицию в поисковой выдаче. Следовательно, трафик снова увеличивается.

Индексация — это важный процесс для продвижения проектов. Чтобы индексирование прошло успешно, поисковые роботы должны убедиться в полезности информации.

Алгоритмы, по которым работают поисковые машины, постоянно меняются и усложняются. Цель индексации — внесение информации в базу данных поисковых систем.

что это такое и как работает

Индексация сайта – это процесс, заключающийся в поиске, сборе, обработке и добавлении поисковыми роботами информации веб-ресурса в базу данных поисковиков.

Поисковый индекс – это база данных поисковых систем, предназначенная для хранения всех сведений, найденных поисковыми роботами на сайтах, попавших под индексацию.

Пояснение терминов «индексация сайта» и «поисковый индекс»

Под индексацией веб-ресурса подразумевают посещение ботами его интернет-страниц, анализ содержащегося в них контента и его добавление в базу данных. Это делается для того, чтобы потом пользователи могли находить информацию на ресурсе по ключевым запросам в поисковых системах.

Проще говоря, юзер заходит в поисковик, вводит в строке поиска нужный ему запрос и в ответ получает список из множества веб-страниц, проиндексированных поисковыми роботами.

Индексация является обязательной процедурой в работе поисковых систем. Для этого создается специальная специализированная база данных, посредством которой и формируются результаты выдачи.

Поисковый индекс любого сайта зависит непосредственно от его контента, внешних и внутренних ссылок, наличия изображений, графиков и прочих материалов. Вводя в поисковой строке запрос, интернет-пользователь обращается к индексу. Затем из него на основании данных осуществляется ранжирование результатов поиска, список страниц, которые выстраиваются по мере уменьшения релевантности запросу.

Представьте, что Всемирная Сеть – это большая библиотека. В ней обязательно должен быть специальный каталог, который делает поиск необходимых материалов гораздо проще. Всем книгам, которые находятся в библиотеке, принадлежит свой шифр. Все шифры объединены темами, разделами и прочими параметрами.

Когда человек приходит в библиотеку и просит книгу на определенную тематику (делает запрос), библиотекарь идет к нужному разделу, достает все книги, соответствующие ему, и подбирает для читателя самую подходящую.

По аналогичному принципу работают и поисковики: пользователь делает запрос, поисковая машина достает все соответствующие страницы и выдает наиболее релевантные.

На заметку. Под занавес прошлого века индексация проходила именно по принципу каталогизации – боты отыскивали на ресурсах ключевые слова, из которых и состояла база данных. В наши дни роботы, помимо ключевиков, учитывают множество других параметров контента, в числе которых уникальность, информативность, грамотность и многое другое. Именно на этом и основывается современная индексация.

С каждым годом поисковые алгоритмы становятся все совершеннее, база данных все больше наполняется дополнительной информацией, при этом поиск для пользователей становится куда легче и более релевантнее.

Как Яндекс и Google индексируют сайты?

Индексированием занимаются два типа роботов:

1. Основные. Изучают контент, содержащийся на страницах интернет-ресурса;
2. Быстрые (быстророботы). Анализируют и индексируют новые материалы, которые добавились после обновления сайта.

Чтобы веб-ресурс был проиндексирован в самых популярных поисковых системах, вебмастеру нужно сообщить о своем проекте:

• Добавить сайт на индексацию, самостоятельно заполнив специальную форму поисковика через такие сервисы, как Google Webmaster, Яндекс.Вебмастер и т.п. Такой способ индексации проходит медленно, от двух недель и дольше, потому что проект попадает в очередь.
• Отправить ресурс на индексацию посредством размещения ссылок на других веб-сайтах. Данный метод является самым эффективным, потому что найденные таким образом страницы боты считают полезными, и индексируют их куда быстрее – не более двух недель, а если повезет, то и вовсе за 12 часов.

В большинстве случаев, новые сайты и страницы индексируются за 1-2 недели. Многие отмечают, что поисковый гигант Google включает интернет-ресурсы в индекс гораздо быстрее, всего за несколько дней. Это связано с тем, что он индексирует страницы не только с качественным, но и плохим материалом. А вот под ранжирование попадает исключительно полезный контент.

У Яндекса подобный процесс проходит медленней, но под индексацию попадают только информативные и полезные страницы, а мусор отсеивается сразу.

Индексирование интернет сайтов проходит в 3 этапа:

1. Робот отыскивает ресурс, изучает информацию, содержащуюся в нем.
2. Добавляет найденный материал в базу данных.
3. Спустя 1-2 недели информация, которая успешно прошла индексацию, попадает в выдачу поисковой системы.

Как проверить индексацию в Google и Яндекс

Проверить, прошел ли сайт или страница индексацию в Яндекс или Google, можно 3 способами:

1. C использованием инструментов webmaster.yandex.ru или google.com/webmasters. Для Яндекса заходим в «Индексирование сайта», после чего в «Страницы в поиске». Для Google, нажимаем «Search Console». Далее выбираем раздел «Индекс Google» и отыскиваем нужные данные в меню «Статус».
2. Посредством плагинов для браузера. Наиболее популярным сегодня является RDS Bar.
3. Введя в поисковую строку команду: site:domen.ru

Как сделать индексацию быстрее?

Естественно, любой вебмастер желает, чтобы роботы как можно скорее проиндексировали их сайт, ведь от этого зависит, насколько быстро содержащийся в нем материал появится в поисковой выдаче, который и привлечет новых посетителей. Чтобы индексация прошла быстрее, стоит следовать таким рекомендациям:

• Добавить проект в поисковую систему.
• Постоянно пополнять сайт новым уникальным, информативным и полезным для целевой аудитории контентом.
• Разместить проект на надежном и скоростном хостинге.
• Создать удобную навигацию по ресурсу, доступ на страницы должен быть не больше 3 кликов от главной.
• Правильно настроить файл robots.txt, а именно: заблокировать индексацию служебных страниц и убрать лишние запреты.
• Проверить количество ключевиков, устранить ошибки в исходном коде.
• Обеспечить внутреннюю перелинковку (соединить страницы сайта между собой ссылками).
• Создать карту сайта. Можно даже сделать карту сайта отдельно для роботов и для посетителей.
• Разместить ссылки на статьи портала в соц.сетях.

Как закрыть ресурс от индексации?

Бывают случаи, когда необходимо закрыть роботам поисковых систем доступ к проекту или отдельным его страницам, частям текста или изображениям. Как правило, владельцы сайтов прибегают к таким действиям, когда хотят спрятать некоторую информацию от публичного доступа, скрыть сайты, находящиеся в разработке, технические или дублированные страницы и т.д. Сделать это можно так:

1. С применением файла robots.txt.
Создайте в корне сайта текстовый документ robots.txt и пропишите в нем правила для поисковых систем, складывающиеся из двух частей. Первая (User-agent) сообщает какой поисковой системе учитывать команды, а вторая (Disallow) запрещает индексацию определенного материала. Чтобы запретить индексацию всего ресурса для роботов всех поисковых систем, нужно прописать команду:

User-agent: *
Disallow: /

2. Посредством мета-тега.
Этот способ лучше подходит для запрета индексирования одной страницы. Теги nofollow и noindex позволяют запретить индексацию отдельной страницы или фрагмента текста роботам всех поисковиков. Прописывается в коде определенной страницы, которую хотите закрыть от индексации.

Команда на запрет индексации всего документа:

<meta name=”robots” content=”noindex, nofollow”/>

Запрет для робота конкретной поисковой машины:

<meta name=”yandexbot” content=”noindex, nofollow”/>

Роль индексации при продвижении сайта

Без индексации веб-ресурсы не появлялись бы в поисковых системах. Регулярное обновление сайта качественным контентом способствует его частому посещению поисковыми ботами, что приводит к более быстрой индексации, высоким позициям проекта в поисковой выдаче и притоку трафика.

Помимо качества контента, поисковые роботы также учитывают посещаемость и поведение посетителей на сайте для оценки его полезности при дальнейшем ранжировании. Поэтому индексация является одним из важнейших процессов при SEO-продвижении интернет-ресурсов.

А для того, чтобы информация была успешно внесена в базу данных поисковиков, боты должны убедиться, что материалы, содержащиеся на сайте, полезны для посетителей.

Заключение

Индексация сайта – это процесс сбора и размещения информации с интернет-ресурсов в базу данных поисковых систем, а индекс поисковой системы – это непосредственно база данных, где и содержатся все материалы с сайтов.

Без индексирования портала и его попадания в индекс невозможно продвижение проекта, привлечение трафика и, соответственно, получение доходов с него. С того момента, как сайт попадет в индекс, начинается отсчет его возраста. А чем больше находится документ в индексе, тем лучше он ранжируется.

Как работает поисковой индекс? — Студопедия

Поисковые каталоги

Поисковые каталоги служат для тематического поиска.

Информация на этих серверах структурирована по темам и подтемам. Имея намерение осветить какую-то узкую тему, нетрудно найти список веб- страниц, ей посвященных.

Каталог ресурсов в Интернете или каталог интернет-ресурсов или про- сто интернет-каталог — структурированный набор ссылок на сайты с кратким их описанием.

Каталог в котором ссылки на сайты внутри категорий сортируются по популярности сайтов называется рейтинг (или топ).

Поисковые индексы

Поисковые индексы работают как алфавитные указатели. Клиент зада- ет  слово или группу слов, характеризующих его область поиска, — и получает список ссылок на веб-страницы, содержащие указанные термины. Первой поисковой системой для Всемирной паутины был «Wandex»,

уже не существующий индекс,  разработанный  Мэтью  Грэйем из Массачусетского технологического института в 1993.

Как работает поисковой индекс?

Поисковые индексы автоматически, при помощи специальных про- грамм (веб-пауков), сканируют страницы Интернета и индексируют их, то есть заносят в свою огромную базу данных.

Поисковый робот ( «веб-паук») — программа, являющаяся составной частью поисковой системы и предназначенная для обхода страниц Интернета с целью занесения информации о них (ключевые слова) в базу поисковика. По своей сути паук больше всего напоминает обычный браузер. Он сканирует содержимое страницы, забрасывает его на сервер поисковой системы, которой принадлежит и отправляется по ссылкам на следующие страницы.

В ответ на запрос, где найти нужную информацию, поисковый сервер возвращает список гиперссылок, ведущих веб-страницам, на которых нужная информация имеется или упоминается. Обширность списка может быть лю- бой, в зависимости от содержания запроса.

Поисковая система Yandex

Yandex является пожалуй наилучшей поисковой системой в россий- ском Интернете. Эта база данных содержит около 200 000 серверов и до 30 миллионов документов, которые система просматривает в течение несколь- ких секунд. На примере этой системы покажем как осуществляется поиск информации.

Поиск информации задается введением ключевого слова в специаль- ную рамку и нажатием кнопки «Найти», справа от рамки (рис. 1).

Рисунок 1 – Строка поиска Yandex

Результаты поиска появляются в течение нескольких секунд, причем ранжированные по значимости – наиболее важные документы размещаются в начале списка. При этом ранг найденного документа определяется тем, в ка- ком месте документа находится ключевое слово (в заглавии документа важ- нее, чем в любом другом месте) и числом упоминаний ключевого слова (чем больше упоминаний, тем ранг выше) (рис. 2).

Рисунок 2 – результаты поиска по запросу

Таким образом, сайты, расположенные на первых местах в списке, яв- ляются ведущими не с содержательной точки зрения, а практически, по от- ношению к частоте упоминания ключевого слова. В связи с этим, не следует ограничиваться просмотром первого десятка предложенных поисковой си- стемой сайтов.

Содержательную часть сайта можно косвенно оценить по краткому его описанию, размещаемому поисковой системой под адресом сайта. Некоторые недобросовестные авторы сайтов, для того, чтобы повысить вероятность по- явления своей веб-страницы на первых местах поисковой системы, умыш- ленно включают в документ бессмысленные повторы ключевого слова. Но как только поисковая система обнаруживает такой «замусоренный» доку- мент, она автоматически исключает его из своей базы данных.

Даже ранжированный список документов, предлагаемый поисковой си- стемой в ответ на ключевую фразу или слово, может оказаться практически необозримым. В связи с этим в Yandex (как и других мощных Поисковых Системах) предоставлена возможность в рамках первого списка, выбрать до- кументы, которые точнее отражают цель поиска, то есть уточнить или улуч- шить результаты поиска. Для этого можно воспользоваться флажком в найденном, который расположен под строкой поиска (см. рис. 2). Данным параметром можно пользоваться не один раз, с каждым разом вводя в строку поиска уточняющие ключевые слова (рис. 3).

Рисунок 3 – улучшение результатов поиска с помощью флажка в найденном

Поиск по рубрикатору поисковой системы

Поисковые каталоги представляют собой систематизированную кол- лекцию (подборку) ссылок на другие ресурсы Интернета. Ссылки организо- ваны в виде тематического рубрикатора, представляющего собой иерархиче- скую структуру, перемещаясь по которой, можно найти нужную информа- цию.

Приведем в качестве примера структуру поискового интернет-каталога Yandex.

В верхней строке меню, которая расположена над строкой поиска в пункте ещѐ(рис. 4) необходимо выбрать команду Каталог. В результате ок- но браузера примет следующий вид (рис. 5).

Рисунок 4 – Выбор Интернет-каталога Yandex

Рисунок 5 – внешний вид каталога Yandex

Это каталог общего назначения, так как в нем представлены ссылки на ресурсы Интернета практически по всем возможным направлениям: Развле- чения, СМИ, Отдых, Дом, Культура, Учеба и т.д.

Каждая тема включает множество подразделов, а они, в свою очередь, содержат рубрики и т. д.

Предположим, вы готовите мероприятие ко Дню победы и хотите найти в Интернете слова известной военной песни Булата Окуджавы «Вы слышите, грохочут сапоги». Поиск можно организовать следующим образом:

Yandex > Каталог > Культура > Музыка > Авторская песня

Такой способ поиска является достаточно быстрым и эффективным. В конце вам предлагается достаточно ограниченное число ссылок, среди кото- рых есть ссылки на сайты с песнями известных бардов. Остается только найти на сайте архив с текстами песен Б. Окуджавы и выбрать в нем нужный текст. Для ускорения поиска вы можете воспользоваться строкой поиска и флажком только в этой рубрике (рис. 6).

Рисунок 6 – Поиск по каталогу

Алгоритмы поиска, обратный индекс — Часть 1 / Хабр

C этой статьи я начинаю цикл статей по SEO, в которых будет теория, практика и советы. Начнем естественно с азов. В материале вкратце описываются алгоритмы, по которым современные поисковые системы осуществляют поиск, как проходит индексация, какие математические модели используются при поиске документов.

Что вы узнаете?

Алгоритмы поиска. Что представляет из себя индексация, инвертированный индекс. Математические модели, используемые современными поисковыми системами.

Алгоритмы поиска

1. Прямой поиск — последовательный перебор всех данных;
2. Инвертированных индексов — список слов (индекс-файл) документированные в алфавитном порядке с указание позиции и других параметров вхождения слова документа.

Обратный индекс

Как вы наверное догадались поисковиками используется алгоритм инвертированных индексов, т. к. использование прямого поиска гораздо более ресурсоемко. Восстановление из обратного индекса произойдет с потерями (падежи, дефисы, запятые, и т. п.). Поэтому также хранится прямой индекс документа для отображения сниппета (фрагмент найденного текста документа отображаемый в поиске).

Документ

Жил-был поп,

Толоконный лоб.

Пошел поп по базару

Посмотреть кой-какого товару.

Обратный индекс документа

базар  (3,4)

был     (1,2)

жил     (1,1)

какой  (1,1)

кой     (4,2)

лоб     (2,1)

поп     (1,3) (3,2)

Параметры указаны самые примитивные и только для примера — строка, позиция в строке. В параметрах также хранятся падежи слов, и принадлежность к пассажу.

Математическая модель

При поиске используется 3 типа математических моделей, вот они:

1. Булевские (логические) — есть слово — найден, нет — не найден;
2. Векторные (используются всеми ПС) — вес слова = TF * IDF;
   

   TF — частота слова в документе
   
   IDF — редкость слова в коллекции (корпус слов)

3. Вероятностная — подбор выдачи в ручную (с помощью асессоров) — самостоятельное определение релевантности страниц.

Главное

Релевантность — степень отношения к делу. Продвигайте только релевантные документы.

Как работают поисковые системы Сегалович И.В.

П.С. Продолжение следует…

Как работают поисковые системы / Блог компании Яндекс / Хабр

Мы разбирали старые письма и наткнулись на статью, которую писал Илья Сегалович iseg для журнала «Мир Internet» в далёком 2002 году. В ней он сравнивает интернет и поисковые системы с чудесами света, размышляет о поисковых технологиях и вспоминает их историю. Несмотря на загруженность по работе, Илья написал статью в рекордные сроки и даже снабдил достаточно подробным словарём терминов, который особенно интересно читать в наши дни. Нам не удалось найти электронную версию журнала со статьей, поэтому сегодня мы публикуем её в нашем блоге, первым автором которого, к слову, был Илья.

В мире написаны сотни поисковых систем, а если считать функции поиска, реализованные в самых разных программах, то счет надо вести на тысячи. И как бы ни был реализован процесс поиска, на какой бы математической модели он ни основывался, идеи и программы, реализующие поиск, достаточно просты. Хотя эта простота, относится, по-видимому, к той категории, про которую говорят «просто, но работает». Так или иначе, но именно поисковые системы стали одним из двух новых чудес света, предоставив Homo Sapiens неограниченный и мгновенный доступ к информации. Первым чудом, очевидно, можно считать Интернет как таковой, с его возможностями всеобщей коммуникации.

Поисковые системы в исторической перспективе

Существует распространенное убеждение, что каждое новое поколение программ совершенней предыдущего. Дескать, раньше все было несовершенно, зато теперь повсюду царит чуть ли не искусственный интеллект. Иная крайняя точка зрения состоит в том, что «все новое – это хорошо забытое старое». Думаю, что применительно к поисковым системам истина лежит где-то посередине.

Но что же поменялось в действительности за последние годы? Не алгоритмы и не структуры данных, не математические модели. Хотя и они тоже. Поменялась парадигма использования систем. Проще говоря, к экрану со строчкой поиска подсели домохозяйка, ищущая утюг подешевле, и выпускник вспомогательного интерната в надежде найти работу автомеханика. Кроме появления фактора, невозможного в доинтернетовскую эру – фактора тотальной востребованности поисковых систем – стала очевидна еще пара изменений. Во-первых, стало ясно, что люди не только «думают словами», но и «ищут словами». В ответе системы они ожидают увидеть слово, набранное в строке запроса. И второе: «человека ищущего» трудно «переучить искать», так же как трудно переучить говорить или писать. Мечты 60-х – 80-х об итеративном уточнении запросов, о понимании естественного языка, о поиске по смыслу, о генерации связного ответа на вопрос с трудом выдерживают сейчас жестокое испытание реальностью.

Алгоритм + Структура данных = Поисковая система

Как и любая программа, поисковая система оперирует со структурами данных и исполняет алгоритм. Разнообразие алгоритмов не очень велико, но оно есть. Не считая квантовых компьютеров, которые обещают нам волшебный прорыв в «алгоритмической сложности» поиска, и про которые автору почти ничего не известно, есть четыре класса поисковых алгоритмов. Три алгоритма из четырех требуют «индексирования», предварительной обработки документов, при котором создается вспомогательный файл, сиречь «индекс», призванный упростить и ускорить сам поиск. Это алгоритмы инвертированных файлов, суффиксных деревьев, сигнатур. В вырожденном случае предварительный этап индексирования отсутствует, а поиск происходит при помощи последовательного просмотра документов. Такой поиск называется прямым.

Прямой поиск

Простейшая его версия знакома многим, и нет программиста, который бы не написал хотя бы раз в своей жизни подобный код:
Несмотря на кажущуюся простоту, последние 30 лет прямой поиск интенсивно развивается. Было выдвинуто немалое число идей, сокращающих время поиска в разы. Эти алгоритмы подробно описаны в разнообразной литературе, есть их сводки и сопоставления. Неплохие обзоры прямых методов поиска можно найти в учебниках, например Седжвика или Кормена. При этом надо учесть, что новые алгоритмы и их улучшенные варианты появляются постоянно.

Хотя прямой просмотр всех текстов – довольно медленное занятие, не следует думать, что алгоритмы прямого поиска не применяются в интернете. Норвежская поисковая система Fast (www.fastsearch.com) использовала чип, реализующий логику прямого поиска упрощенных регулярных выражений, и разместила 256 таких чипов на одной плате. Это позволяло Fast-у обслуживать довольно большое количество запросов в единицу времени.

Кроме того, есть масса программ, комбинирующих индексный поиск для нахождения блока текста с дальнейшим прямым поиском внутри блока. Например, весьма популярный, в том числе и в Рунете, glimpse.

Вообще, у прямых алгоритмов есть принципиально беспроигрышные отличительные черты. Например, неограниченные возможности по приближенному и нечеткому поиску. Ведь любое индексирование всегда сопряжено с упрощением и нормализацией терминов, а, следовательно, с потерей информации. Прямой же поиск работает непосредственно по оригинальным документам безо всяких искажений.

Инвертированный файл

Эта простейшая структура данных, несмотря на свое загадочное иностранное название, интуитивно знакома как любому грамотному человеку, так и любому программисту баз данных, даже не имевшему дело с полнотекстовым поиском. Первая категория людей знает, что это такое, по «конкордансам» – алфавитно упорядоченным исчерпывающим спискам слов из одного текста или принадлежащих одному автору (например «Конкорданс к стихам А. С. Пушкина», «Словарь-конкорданс публицистики Ф. М. Достоевского»). Вторые имеют дело с той или иной формой инвертированного списка всякий раз, когда строят или используют «индекс БД по ключевому полю».

Проиллюстрируем эту структуру при помощи замечательного русского конкорданса – «Симфонии», выпущенной Московской патриархией по тексту синодального перевода Библии.

Перед нами упорядоченный по алфавиту список слов. Для каждого слова перечислены все «позиции», в которых это слово встретилось. Поисковый алгоритм состоит в отыскании нужного слова и загрузке в память уже развернутого списка позиций.

Чтобы сэкономить на дисковом пространстве и ускорить поиск, обычно прибегают к двум приемам. Во-первых, можно сэкономить на подробности самой позиции. Ведь чем подробнее задана такая позиция, например, в случае с «Симофонией» это «книга+глава+стих», тем больше места потребуется для хранения инвертированного файла.

В наиподробнейшем варианте в инвертированном файле можно хранить и номер слова, и смещение в байтах от начала текста, и цвет и размер шрифта, да много чего еще. Чаще же просто указывают только номер документа, скажем, книгу Библии, и число употреблений этого слова в нем. Именно такая упрощенная структура считается основной в классической теории информационного поиска – Information Retrieval (IR).

Второй (никак не связанный с первым) способ сжатия: упорядочить позиции для каждого слова по возрастанию адресов и для каждой позиции хранить не полный ее адрес, а разницу от предыдущего. Вот как будет выглядеть такой список для нашей странички в предположении, что мы запоминаем позицию вплоть до номера главы:

ЖЕНЩИНА: [Быт.1],[+11],[0],[+2],[+4],[+2],[+4],..

Дополнительно на разностный способ хранения адресов накладывают какой-нибудь простенький способ упаковки: зачем отводить небольшому целому числу фиксированное «огромное» количество байт, ведь можно отвести ему почти столько байт, сколько оно заслуживает. Здесь уместно упомянуть коды Голомба или встроенную функцию популярного языка Perl: pack(“w”).

В литературе встречается и более тяжелая артиллерия упаковочных алгоритмов самого широкого спектра: арифметический, Хафман, LZW и т. д. Прогресс в этой области идет непрерывно. На практике в поисковых системах они используются редко: выигрыш невелик, а мощности процессора расходуются неэффективно.

В результате всех описанных ухищрений размер инвертированного файла, как правило, составляет от 7 до 30 процентов от размера исходного текста, в зависимости от подробности адресации.

Занесены в «Красную книгу»

Неоднократно предлагались другие, отличные от инвертированного и прямого поиска алгоритмы и структуры данных. Это, прежде всего, суффиксные деревья (см. книги Манбера и Гоннета), а также сигнатуры.

Первый из них функционировал и в интернете, будучи запатентованным алгоритмом поисковой сиcтемы OpenText. Мне доводилось встречать суффиксные индексы в отечественных поисковых системах.

Второй – метод сигнатур – представляет собой преобразование документа к поблочным таблицам хеш-значений его слов – «сигнатуре» и последовательному просмотру «сигнатур» во время поиска.

Широкого распространения ни тот ни другой метод не получили, а, следовательно, не заслужили и подробного обсуждения в этой небольшой статье.

Математические модели

Приблизительно 3 из 5 поисковых систем и модулей функционируют безо всяких математических моделей. Точнее сказать, их разработчики не ставят перед собой задачу реализовывать абстрактную модель и/или не подозревают о существовании оной. Принцип здесь прост: лишь бы программа хоть что-нибудь находила. Абы как. А дальше сам пользователь разберется.

Однако, как только речь заходит о повышении качества поиска, о большом объеме информации, о потоке пользовательских запросов, кроме эмпирически проставленных коэффициентов полезным оказывается оперировать каким-нибудь пусть и несложным теоретическим аппаратом. Модель поиска – это некоторое упрощение реальности, на основании которого получается формула (сама по себе никому не нужная), позволяющая программе принять решение: какой документ считать найденным и как его ранжировать. После принятия модели коэффициенты часто приобретают физический смысл и становятся понятней самому разработчику, да и подбирать их становится интересней.

Все многообразие моделей традиционного информационного поиска (IR) принято делить на три вида: теоретико-множественные (булевская, нечетких множеств, расширенная булевская), алгебраические (векторная, обобщенная векторная, латентно-семантическая, нейросетевая) и вероятностные.

Булевское семейство моделей, по сути, – первое, приходящее на ум программисту, реализующему полнотекстовый поиск. Есть слово – документ считается найденным, нет – не найденным. Собственно, классическая булевская модель – это мостик, связывающий теорию информационного поиска с теорией поиска и манипулирования данными.

Критика булевской модели, вполне справедливая, состоит в ее крайней жесткости и непригодности для ранжирования. Поэтому еще в 1957 году Joyce и Needham (Джойс и Нидхэм) предложили учитывать частотные характеристики слов, чтобы «… операция сравнения была бы отношением расстояния между векторами…». Векторная модель и была с успехом реализована в 1968 году отцом-основателем науки об информационном поиске Джерардом Солтоном (Gerard Salton)* в поисковой системе SMART (Salton’s Magical Automatic Retriever of Text). Ранжирование в этой модели основано на естественном статистическом наблюдении, что чем больше локальная частота термина в документе (TF) и больше «редкость» (то есть обратная встречаемость в документах) термина в коллекции (IDF), тем выше вес данного документа по отношению к термину.

^{* Gerard Salton (Sahlman) 1927-1995. Он же Селтон, он же Залтон и даже Залман, он же Жерар, Герард, Жерард или даже Джеральд в зависимости от вкуса переводчика и допущенных опечаток.
http://www.cs.cornell.edu/Info/Department/Annual95/Faculty/Salton.html
http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/indices/a-tree/s/Salton:Gerald.html
http://www.cs.virginia.edu/~clv2m/salton.txt}

Обозначение IDF ввела Karen Sparck-Jones (Карен Спарк-Джоунз) в 1972 в

Как работает поиск Google | Обзор

Поиск

• Как работает поиск

  • Обзор

  • Организация информации

  • Алгоритмы поиска

  • Полезные отзывы

• Наша миссия

  • Обзор

  • Строгое тестирование

  • Помогите создателям

  • Максимальный доступ

Поиск

• Как работает поиск

  • Обзор

  • Организация информации

  • Алгоритмы поиска

  • Полезные отзывы

• Наша миссия

  • Обзор

  • Строгое тестирование

  • Помогите создателям

  • Максимальный доступ

Как работает индексирование | Учебник Chartio

Что делает индексирование?

Индексирование — это способ упорядочить неупорядоченную таблицу, чтобы максимально повысить эффективность запроса при поиске.

Когда таблица не проиндексирована, порядок строк, скорее всего, не будет определен запросом как оптимизированный каким-либо образом, и, следовательно, ваш запрос должен будет искать строки линейно. Другими словами, запросы должны будут перебирать каждую строку, чтобы найти строки, соответствующие условиям. Как вы понимаете, это может занять много времени. Просматривать каждую строку не очень эффективно.

Например, приведенная ниже таблица представляет собой таблицу в вымышленном источнике данных, которая полностью неупорядочена.

Если бы мы выполнили следующий запрос:

  ВЫБРАТЬ
Идентификатор компании,
единицы,
себестоимость единицы продукции
ИЗ
index_test
ГДЕ
company_id = 18
  

База данных должна будет выполнить поиск по всем 17 строкам в том порядке, в котором они появляются в таблице, сверху вниз, по одной.Таким образом, чтобы найти все потенциальные экземпляры company_id номер 18, база данных должна просмотреть всю таблицу на предмет появления 18 в столбце company_id .

Это будет занимать все больше и больше времени по мере увеличения размера таблицы. По мере увеличения сложности данных в конечном итоге может случиться так, что таблица с миллиардом строк будет соединена с другой таблицей с миллиардом строк; теперь запрос должен перебирать в два раза большее количество строк, что требует вдвое больше времени.

Вы можете видеть, как это становится проблематичным в нашем постоянно насыщенном данными мире. Таблицы увеличиваются в размере, а время поиска увеличивается.

Запрос к неиндексированной таблице, если он представлен визуально, будет выглядеть так:

Индексирование настраивает столбец, в котором находятся условия поиска, в отсортированном порядке, что помогает оптимизировать производительность запроса.

С индексом в столбце company_id таблица, по сути, «выглядела бы» так:

Теперь база данных может искать company_id номер 18 и возвращать все запрошенные столбцы для этой строки, а затем переходить к следующей строке. Если номер comapny_id следующей строки также равен 18, то он вернет все столбцы, запрошенные в запросе. Если в следующей строке company_id равен 20, запрос знает, что нужно прекратить поиск, и запрос завершится.

Как работает индексирование?

На самом деле таблица базы данных не переупорядочивается каждый раз при изменении условий запроса, чтобы оптимизировать производительность запроса: это было бы нереально. На самом деле происходит то, что индекс заставляет базу данных создавать структуру данных. Тип структуры данных, скорее всего, является B-деревом. Хотя у B-Tree множество преимуществ, главное преимущество для наших целей состоит в том, что его можно сортировать. Когда структура данных отсортирована по порядку, это делает наш поиск более эффективным по очевидным причинам, которые мы указали выше.

Когда индекс создает структуру данных для определенного столбца, важно отметить, что никакой другой столбец не сохраняется в структуре данных. Наша структура данных для таблицы выше будет содержать только числа company_id . Единицы и unit_cost не будет храниться в структуре данных.

Как база данных знает, какие еще поля в таблице нужно возвращать?

Индексы базы данных

также будут хранить указатели, которые представляют собой просто справочную информацию о расположении дополнительной информации в памяти.В основном индекс содержит company_id и домашний адрес этой конкретной строки на диске памяти. Индекс на самом деле будет выглядеть так:

С этим индексом запрос может искать только строки в столбце company_id , которые имеют 18, а затем с помощью указателя может перейти в таблицу, чтобы найти конкретную строку, в которой находится этот указатель.Затем запрос может перейти в таблицу, чтобы получить поля для столбцов, запрошенных для строк, которые соответствуют условиям.

Если бы поиск был представлен визуально, это выглядело бы так:

Резюме

• Индексирование добавляет структуру данных со столбцами для условий поиска и указателем
• Указатель — это адрес на диске памяти строки с остальной информацией
• Структура данных индекса отсортирована для повышения эффективности запросов
• Запрос ищет определенную строку в индексе; индекс относится к указателю, который найдет остальную информацию.
• Индекс уменьшает количество строк, в которых должен выполнять поиск запрос, с 17 до 4.

Exchange 2016: указатель содержимого и поиск — статьи TechNet — США (английский)

В этой статье мы рассмотрим индекс содержимого в Exchange 2016 и его улучшения.

Как индексирование работает в фоновом режиме:

Индексы будут содержать все данные поиска для базы данных и ее копий. Это создаст данные поиска для всех почтовых ящиков в этой базе данных.Эти данные будут храниться в GUID в соответствующих базах данных в том же месте в папке и иметь подпапки.
в этом. Это поможет всем конечным пользователям выполнять поиск по запросу из своего почтового ящика.

По сути, это будет похоже на указатель книги, в котором мы обычно ищем место на странице темы и переходим на нужную страницу. Эта функция индекса также аналогична тому, где он ищет конкретное электронное письмо на основе выполненного поискового запроса из
пользователей и возвращает соответствующие результаты.

Exchange 2016 использует тот же индекс быстрого поиска, который был введен в Exchange 2013.

Мы видим, что соответствующий файл FastSearchIndex также находится в расположении ниже в папке индексирования в Exchange 2016.

Итак, как функции индексирования работают с Fast Search Index ?

Этот индекс быстрого поиска состоит из двух основных компонентов.

1. CTS — Служба преобразования контента:

Эта служба отвечает за выполнение фактической фоновой работы.Когда поисковый запрос достигает этого места, он фактически фильтрует запрос и выполняет анализ содержания поиска с совпадениями словаря, совпадениями ключевых слов и синтаксическим анализом данных с помощью регулярных выражений.
Все они предварительно загружены зарегистрированными фильтрами на сервере почтовых ящиков Exchange 2016. Начиная с Exchange 2016, логика повторных попыток синтаксического анализа и ограничение результатов поиска увеличены с 30 до 250 уточнений поиска, что дает лучшие результаты поиска.

Как только процесс поиска с этим CTS достигает соответствующего хранилища базы данных, где находится почтовый ящик, создается следующий идентификатор события.

2. IMS — Служба управления взаимодействием:

Этот компонент получает подготовленные результаты поиска от процессов службы CMS и отправляет результаты поиска обратно пользователю.

Соответствующая служба, отвечающая за эти компоненты, — это Microsoft Exchange Search.

Остальная статистика операторов индекса содержимого остается такой же, как и в Exchange 2013.

Что происходит, когда вы перестраиваете индекс?

Обычно нам не требуется перестраивать индекс, пока база данных и копии не перейдут в несогласованное состояние, что очень редко при хорошо спланированном развертывании.Но когда индекс будет перестроен, Exchange создаст клонированную копию существующей базы данных и
используйте эту копию для восстановления индекса с нуля. Это займет много времени, чтобы перестроить индекс, и потребляет ресурсы ЦП, памяти и диска.

Улучшения и улучшения поиска в Exchange 2016:

В более ранних версиях Exchange эти индексы пассивных копий базы данных будут обновляться из активных копий. Это потребует больше ресурсов, включая процессорное время, память, а также дисковое пространство от 10 до 20 процентов.

Начиная с Exchange 2016, индексирование пассивных копий выполняется на самом пассиве, а не на активных копиях. Это определенно снизит использование системных ресурсов и сети, что очень хорошо.

Поиск по календарю на данный момент доступен только в Outlook Web App.

Расширенный поиск мощности сервера и передача конечному пользователю доступны для всех клиентов Outlook 2016.

Это означает, что из Exchange 2016 с клиентом Outlook 2016, конечные пользователи не будут видеть экран ниже с опцией «Найти больше на сервере» больше

Имея это в качестве индекса поиска по умолчанию из клиента Outlook 2016, он будет беспрепятственно выполнять поиск в локальном кэше (ost), компьютере Exchange 2016 и обеспечивать лучшие результаты в самом первом поиске.Важно отметить, что клиентский компьютер
требуется подключение к Интернету для поиска на стороне сервера.

Хорошо то, что после настройки профиля Outlook для пользователя, имеющего большой размер почтового ящика на новом ноутбуке, команде службы поддержки больше не нужно ждать, пока локальный файл OST будет кэширован и проиндексирован, поскольку выполняется попытка поиска на стороне сервера. на
первая попытка.

В автономном режиме поиск по-прежнему будет выполняться по индексу поиска Windows на компьютере.

Судя по опыту использования расширенного поиска в Exchange 2016, он действительно работает быстрее и возвращает соответствующие результаты с клиентом Outlook 2016.

Как работает Google и его алгоритм: Wordtracker

Узнайте, как именно работает поисковая система, чтобы повысить свой рейтинг и привлечь больше трафика на страницу. Читайте дальше, чтобы узнать больше.

Содержание

Заинтересованы в конкретном аспекте работы поисковых систем? Воспользуйтесь ссылками ниже, чтобы перейти к определенному разделу статьи.Если вы хотите знать конкретно о ключевых словах, ознакомьтесь с этой статьей о том, как поисковые системы используют ключевые слова.

Как поисковая система, такая как Google, находит контент

Индексирование

Алгоритмы ранжирования

Понимание алгоритма Google

— Актуальность

— Власть

— Доверие

— Удобство использования

Тип результатов и персонализация

В этом видео Мэтт Каттс из Google объясняет основы работы Google.Мы собираемся вдаваться в подробности, чем в этом видео. Но это отличный пример содержания.

Как упоминалось в видео, Google сканирует Интернет, используя фрагмент кода, который называется «паук». Это небольшая программа, которая переходит по ссылкам с одной страницы на другую, и каждая страница, на которую она попадает, копируется и передается на серверы. Сеть (следовательно, паук) огромна, и поэтому, если бы Google вел учет всего обнаруженного контента, это было бы неуправляемым. Вот почему Google записывает только код страницы и сбрасывает страницы, которые не считает полезными (дубликаты, низкая ценность и т. Д.).

Пауки работают очень специфическим образом, перепрыгивая от ссылки к ссылке, открывая новые страницы. Вот почему, если ваш контент не связан с ним, он не будет проиндексирован. Когда обнаруживается новый домен, паук сначала ищет эту страницу:

domain.com/robots.txt

Любые сообщения, которые у вас есть для паука, например, какой контент вы хотите проиндексировать или где найти карту сайта, можно оставить на этой странице. Затем паук должен следовать этим инструкциям. Однако это не обязательно.Пауки Google, как правило, хорошо себя ведут и уважают оставленные здесь команды.

Подробнее о том, как работает robots.txt, можно узнать здесь, где мы рассмотрим некоторые технические аспекты SEO.

Сам паук — это небольшая простая программа. Существует множество версий с открытым исходным кодом, которые вы можете бесплатно скачать и выложить в Интернете. Как бы ни было важно для Google, поиск контента — не самая умная задача. Это будет дальше.

Когда у вас большой объем контента, вам нужен способ быстрого доступа к нему.У Google не может быть просто одной большой базы данных, содержащей все страницы, которые они сортируют каждый раз при вводе запроса. Это было бы слишком медленно. Вместо этого они создают индекс, который существенно сокращает этот процесс. Поисковые системы используют такие технологии, как Hadoop, для очень быстрого управления большими объемами данных и выполнения запросов к ним. Поиск по индексу происходит намного быстрее, чем каждый раз поиск по всей базе данных.

Общие слова, такие как «и», «если», не сохраняются. Они известны как стоп-слова.Как правило, они не влияют на интерпретацию содержания поисковой системой (хотя есть исключения: «Быть ​​или не быть» состоит из стоп-слов), поэтому они удаляются для экономии места. Это может быть очень мало места на странице, но при работе с миллиардами страниц это становится важным фактором. Подобное мышление стоит иметь в виду, пытаясь понять Google и решения, которые он принимает. Небольшое изменение на странице может сильно отличаться по масштабу.

Контент проиндексирован.Таким образом, Google взял его копию и поместил ярлык на страницу в индекс. Отлично, теперь его можно найти и отобразить при сопоставлении с релевантным поисковым запросом. Каждый поиск, который вы выполняете в Google, скорее всего, будет иметь тысячи результатов, поэтому теперь Google необходимо решить, в каком порядке он будет отображать результаты. Это действительно суть SEO — корректировочные факторы для управления порядком результатов.

Google решает, какой запрос проходит через алгоритм. Алгоритм — это общий термин, обозначающий процесс или набор правил, которым следуют для решения проблемы.Применительно к Google это набор взвешенных показателей, определяющих порядок ранжирования страницы.

Понимание алгоритма Google

Алгоритм Google — не та загадка, которой он когда-то был, и отдельные факторы и показатели, из которых он состоит, довольно хорошо документированы. Мы знаем, каковы все основные показатели на странице и вне ее. Сложность заключается в том, чтобы понять вес или корреляцию между ними.

Если вы искали «рецепты шоколадного торта», алгоритм затем сопоставит страницы с этим поисковым запросом.

Давайте упрощенно рассмотрим два показателя и то, как они могут влиять друг на друга.

Метрика 1 — это URL. Ключевые слова могут появиться в URL-адресе, например: www.recipes.com/chocolate-cake

.

Google может видеть ключевые слова «шоколадный торт» и «рецепты» в URL-адресе, поэтому он может соответственно применить взвешивание.

Теперь перейдем к метрике 2, обратным ссылкам для страницы. Во многих из них могут быть ключевые слова «шоколадный торт» и «рецепты». Однако Google затем снизит вес этого показателя, потому что если ключевые слова появятся в URL-адресе, вы ожидаете, что они появятся в обратных ссылках, релевантных или нет.И наоборот, Google может применить больший вес к метрике 2, если ключевые слова нигде в URL-адресе не появляются.

Все различные факторы, на которые смотрит Google, влияют друг на друга. Каждый из них может иметь большую или меньшую ценность (по весу), и отношения между ними постоянно меняются. Google выпускает сотни обновлений каждый год, постоянно корректируя это. Чаще всего именно эти отношения и веса меняются больше, чем сами показатели. Когда это действительно происходит, это обычно происходит в более крупных обновлениях, таких как Penguin или Panda.

Различные показатели можно разбить на четыре основных раздела:

Актуальность

Насколько релевантно содержание запросу? Индексатор — это первая проверка, которая определяет, должно ли оно вообще отображаться в результатах. Однако для ранжирования ключевых слов это делается еще дальше. Имеет смысл, что, ища что-то, вы хотите видеть наиболее релевантные результаты.

Релевантность определяется сочетанием факторов на странице и вне ее.Оба они ориентированы на размещение ключевых слов, например, в заголовках страниц и якорном тексте. Некоторые показатели представляют собой их комбинацию. Например, если домен в целом соответствует поисковому запросу, это повысит оценку релевантности отдельной оцениваемой страницы. Если вы хотите узнать об этом больше, я рекомендую прочитать мою статью «Как поисковые системы используют ключевые слова».

Полномочия

Авторитет берет свое начало в PageRank, изобретенном Ларри Пейджем (отсюда и название).Это основа того, как Google оценивает контент. Понимание PageRank — это часть ключа к пониманию того, как работает Google, но стоит помнить, что существуют сотни дополнительных факторов, которые также могут влиять на рейтинг, и PageRank менее важен, чем это было в прошлом.

Рейтинг

PageRank часто объясняется количеством голосов. Каждая ссылка на страницу — это голосование, чем больше у нее голосов, тем выше ее рейтинг. Если страница с большим количеством голосов ссылается на другую страницу, то часть этого права голоса также передается.Таким образом, даже если на странице есть только одна ссылка, если эта ссылка со страницы, которая имеет много голосов, она все равно может хорошо ранжироваться, и страницы, на которые она ссылается, также выиграют от этого. Значение, передаваемое со страницы на страницу по ссылкам, называется соком ссылок или соком страницы.

Актуальность также важна в контексте авторитета. Ссылка с релевантным якорным текстом может иметь больший вес, чем ссылка, которая не с соответствующего сайта и не имеет соответствующего якорного текста, и которую Google с большей вероятностью проигнорирует в контексте этого результата поиска.

Доверие

Это алгоритм защиты от спама, направленный на то, чтобы затруднить искусственное манипулирование результатами поиска. У Google есть отношения любви-ненависти с SEO, и механизм доверия является их частью. С одной стороны, большая часть SEO направлена ​​на создание отличного контента и пользовательского опыта. С другой стороны, это также попытка искусственно манипулировать тем, что Google определил как естественный порядок результатов.

Показателями доверия очень сложно манипулировать, и они дают Google больше уверенности в других показателях.Такие вещи, как возраст контента или домен, являются показателями доверия. Если у вас есть много ссылок из «плохих кварталов» (подумайте о районе красных фонарей), эти ссылки не только будут бесполезными, но также заставят Google дважды подумать о рейтинге вашего сайта по запросу «рецепт шоколадного торта». Точно так же, если страница или домен связаны с плохими соседями, это повредит этим показателям доверия.

Google на самом деле является регистратором доменов, что означает, что они могут видеть все данные Whois для разных доменов.Это позволяет им включать информацию, например, как часто домен переходил из рук в руки или сколько времени до истечения срока регистрации, в эти показатели доверия. Этим гораздо труднее управлять.

Доверие также определяется типом домена или страницы и типом ссылки на вас. В отличие от плохих соседей, академические сайты, такие как домены .edu, пользуются большим доверием. Другие типы доменов также могут иметь высокий рейтинг доверия, что делает ссылки с них более ценными.

Удобство использования

Google хочет, чтобы контент, отображаемый в результатах поиска, был привлекательным как для людей, так и для роботов поисковых систем.Существует набор показателей, посвященный именно этим факторам. Если у вас есть отличный контент, но, например, его реклама не принесет хорошего пользовательского опыта. Вот почему Google снизит вес страницы, на которой размещение рекламы слишком заметно.

Скорость страницы — еще один важный фактор; страницы, которые загружаются слишком медленно, раздражают поисковиков, заставляя людей возвращаться к результатам поиска и выбирать другую страницу. Google хочет, чтобы люди продолжали использовать Google, поэтому в их интересах, чтобы результаты, которые они показывают, загружались быстро.Они измеряют скорость страницы из HTML, но также могут использовать данные пользователя Chrome.

Если вы выполняете поиск на мобильном телефоне, на котором будет отображаться другой набор результатов, чем при поиске на настольном компьютере. Фактические результаты, возвращаемые индексатором (поэтому на низком уровне), будут другими. Однако не только тип устройства влияет на результаты, которые вы видите, Google может выбрать отображение результатов в совершенно другом формате в зависимости от используемых вами условий поиска.

Локализованные поисковые запросы имеют другой вес и отображаются в формате страницы результатов, отличном от, например, результатов поиска продуктов.У вас также есть смешанные поисковые запросы, по которым Google может возвращать результаты, включая видео и изображения. Некоторые поисковые запросы имеют специальные страницы результатов для очень узкого набора терминов. Обычно они связаны с текущими событиями, такими как спортивные игры или выборы.

Еще один фактор — персонализация. То, что вы ранее искали, повлияет на результаты, возвращаемые Google. Здесь играет роль машинное обучение. Таким образом, когда кто-то постоянно ищет один тип результатов, Google будет предполагать, что в будущем похожие поисковые запросы будут иметь ту же природу.Это особенно заметно при неоднозначном поиске, когда одно слово имеет несколько значений.

Остальные статьи серии

по основам работы с ключевыми словами

Основы работы с ключевыми словами, часть 2: Поиск ключевых слов

Основы работы с ключевыми словами, часть 3. Понимание структуры ключевого слова

Основы работы с ключевыми словами, часть 4. Таргетинг на основные и второстепенные ключевые слова

Основы работы с ключевыми словами, часть 5. Как сузить список ключевых слов

Основы работы с ключевыми словами, часть 6: Сопоставление ключевых слов

Основы работы с ключевыми словами, часть 7. Использование модификаторов ключевых слов

Основы работы с ключевыми словами, часть 8: Создание входящих ссылок с расширенными ключевыми словами

Как использовать ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ

ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ — самый популярный инструмент в Excel для выполнения более сложных поисков.Это потому, что INDEX и MATCH невероятно гибкие — вы можете выполнять горизонтальный и вертикальный поиск, двусторонний поиск, поиск слева, поиск с учетом регистра и даже поиск на основе нескольких критериев. Если вы хотите улучшить свои навыки работы с Excel, ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ должны быть в вашем списке.

В этой статье простым языком объясняется, как использовать INDEX и MATCH вместе для выполнения поиска. Здесь используется пошаговый подход, сначала объясняется ИНДЕКС, затем ПОИСКПОЗ, а затем показано, как объединить две функции вместе для создания динамического двустороннего поиска.Ниже по странице есть более сложные примеры.

Функция ИНДЕКС

Функция ИНДЕКС в Excel фантастически гибкая и мощная, и вы найдете ее в огромном количестве формул Excel, особенно в сложных формулах. Но что на самом деле делает INDEX? Вкратце, INDEX извлекает значение в заданном месте в диапазоне. Например, предположим, что у вас есть таблица планет в нашей солнечной системе (см. Ниже), и вы хотите получить имя 4-й планеты, Марс, с помощью формулы.Вы можете использовать ИНДЕКС так:

ИНДЕКС возвращает значение в 4-й строке диапазона.

Видео: как найти информацию с помощью INDEX

Что делать, если вы хотите получить диаметр Марса с помощью ИНДЕКСА? В этом случае мы можем указать как номер строки, так и номер столбца, а также предоставить больший диапазон. В приведенной ниже формуле ИНДЕКС используется весь диапазон данных в B3: D11 с номером строки 4 и номером столбца 2:

ИНДЕКС извлекает значение в строке 4, столбце 2.

Подводя итог, ИНДЕКС получает значение в заданном месте в диапазоне ячеек на основе числовой позиции. Если диапазон одномерный, вам нужно только указать номер строки. Если диапазон является двумерным, вам необходимо указать номер строки и столбца.

В этот момент вы можете подумать: «Ну и что? Как часто вы действительно знаете положение чего-либо в электронной таблице?»

Совершенно верно. Нам нужен способ определить положение вещей, которые мы ищем.

Войдите в функцию ПОИСКПОЗ.

Функция ПОИСКПОЗ

Функция ПОИСКПОЗ предназначена для одной цели: найти позицию элемента в диапазоне. Например, мы можем использовать ПОИСКПОЗ, чтобы получить позицию слова «персик» в этом списке фруктов следующим образом:

ПОИСКПОЗ возвращает 3, так как «Персик» является третьим элементом. MATCH не чувствителен к регистру.

MATCH не заботится о том, является ли диапазон горизонтальным или вертикальным, как вы можете видеть ниже:

Тот же результат с горизонтальным диапазоном, ПОИСКПОЗ возвращает 3.

Видео: как использовать MATCH для точных совпадений

Важно: последний аргумент функции ПОИСКПОЗ — это тип соответствия. Тип соответствия важен и определяет, является ли соответствие точным или приблизительным. Во многих случаях вы захотите использовать ноль (0) для принудительного точного совпадения. По умолчанию для типа соответствия установлено значение 1, что означает приблизительное совпадение, поэтому важно указать значение. Смотрите страницу МАТЧ для более подробной информации.

INDEX и MATCH вместе

Теперь, когда мы рассмотрели основы ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ, как нам объединить две функции в одной формуле? Рассмотрим данные ниже — таблицу со списком продавцов и ежемесячными продажами за три месяца: январь, февраль и март.

Предположим, мы хотим написать формулу, которая возвращает количество продаж за февраль для данного продавца. Из обсуждения выше мы знаем, что можем дать INDEX номер строки и столбца для получения значения. Например, чтобы вернуть номер продаж за февраль для Frantz, мы предоставляем диапазон C3: E11 со строкой 5 и столбцом 2:

.

 
 = ИНДЕКС (C3: E11,5,2) // возвращает 5194 $ 
 Но мы явно не хотим жестко кодировать числа. Вместо этого нам нужен динамический поиск  .
 Как мы это сделаем? Конечно, функция ПОИСКПОЗ. MATCH отлично подойдет для поиска нужных нам позиций. Работая по шагам, оставим столбец жестко заданным как 2 и сделаем номер строки динамическим. Вот пересмотренная формула с функцией ПОИСКПОЗ, вложенной в ИНДЕКС вместо 5:
.
 
 Сделав еще один шаг, мы будем использовать значение из h3 в MATCH:
 
  ПОИСКПОЗ находит «Frantz» и возвращает 5 в ИНДЕКС для строки.
 Суммируем:
 INDEX требует числовых позиций.
 MATCH находит эти позиции.
 MATCH вложен в INDEX.
 Теперь займемся номером столбца.
 Двусторонний поиск с помощью INDEX и MATCH 
 Выше мы использовали функцию ПОИСКПОЗ, чтобы найти номер строки динамически, но жестко запрограммировали номер столбца. Как сделать формулу полностью динамической, чтобы мы могли возвращать продажи для любого данного продавца в любой конкретный месяц? Хитрость заключается в том, чтобы использовать MATCH дважды — один раз для получения позиции строки и один раз для получения позиции столбца.
 Из приведенных выше примеров мы знаем, что MATCH отлично работает как с горизонтальными, так и с вертикальными массивами. Это означает, что мы можем легко найти позицию данного месяца с помощью MATCH. Например, эта формула возвращает позицию марта, которая составляет 3:
.
 
 = MATCH ("Mar", C2: E2,0) // возвращает 3 
 Но, конечно, мы не хотим жестко кодировать  и любые значения , поэтому давайте обновим рабочий лист, чтобы разрешить ввод названия месяца, и использовать ПОИСКПОЗ, чтобы найти номер столбца, который нам нужен.На экране ниже показан результат:
  Полностью динамический двусторонний поиск с помощью INDEX и MATCH. 
 
 Первая формула MATCH возвращает 5 в INDEX в качестве номера строки, вторая формула MATCH возвращает 3 в INDEX в качестве номера столбца. После выполнения MATCH формула упрощается до:
 
 и ИНДЕКС правильно возвращают 10 525 долларов, это число продаж Франца в марте.
 Примечание. Вы можете использовать проверку данных для создания раскрывающихся меню для выбора продавца и месяца.
 Видео: как выполнить двусторонний поиск с помощью INDEX и MATCH
 Видео: как отлаживать формулу с помощью F9 (чтобы увидеть возвращаемые значения MATCH)
 Левый поиск 
 Одним из ключевых преимуществ ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ перед функцией ВПР является возможность выполнять «поиск влево». Проще говоря, это просто означает поиск, где столбец идентификатора соответствует  правым  значениям, которые вы хотите получить, как показано в примере ниже:
 Прочтите подробное объяснение здесь.
 Поиск с учетом регистра 
 Сама по себе функция ПОИСКПОЗ не чувствительна к регистру. Однако вы используете функцию ТОЧНЫЙ с ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ для выполнения поиска, учитывающего верхний и нижний регистр, как показано ниже:
 Прочтите подробное объяснение здесь.
  Примечание. Это формула массива, и ее необходимо вводить с помощью клавиш Control + Shift + Enter, кроме Excel 365. 
 Ближайшее совпадение 
 Еще один пример, демонстрирующий гибкость INDEX и MATCH, — это проблема поиска  ближайшего совпадения .В приведенном ниже примере мы используем функцию MIN вместе с функцией ABS, чтобы  создать  значение поиска и массив поиска  внутри  функции MATCH. По сути, мы используем MATCH, чтобы найти наименьшую разницу. Затем мы используем ИНДЕКС, чтобы извлечь связанную поездку из столбца B.
 Прочтите подробное объяснение здесь.
  Примечание. Это формула массива, и ее необходимо вводить с помощью клавиш Control + Shift + Enter, кроме Excel 365. 
 Поиск по нескольким критериям 
 Одна из самых сложных проблем в Excel — поиск по множеству критериев.Другими словами, поиск, который соответствует более чем одному столбцу одновременно. В приведенном ниже примере мы используем ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ и логическую логику для сопоставления в 3 столбцах: Элемент, Цвет и Размер:
 Прочтите подробное объяснение здесь.
  Примечание. Это формула массива, и ее необходимо вводить с помощью клавиш Control + Shift + Enter, кроме Excel 365. 
 Другие примеры INDEX + MATCH 
 Вот еще несколько основных примеров использования INDEX и MATCH в действии, каждый с подробным объяснением:
 Учебное пособие по
 Apache Solr: что это такое, как оно работает и как его использовать 
 Возможность поиска — ключевая особенность большинства современных приложений.Они охватывают огромные объемы данных, но должны позволять конечному пользователю без промедления находить то, что они ищут. DevOps необходимо выйти за рамки традиционных баз данных с помощью сложных и неудобных для пользователя (даже умных и инновационных) решений на основе запросов SQL для реализации функций поиска.
 Вот где на помощь приходит Apache Solr — чтобы помочь пользователям упростить поиск с помощью таких функций, как автоматическое предложение в полях поиска, просмотр диапазона или категории с использованием фасетов и т. Д. Итак, давайте углубимся и «разберем» Solr до основ.Узнайте, что такое Apache Solr, почему это важно и как это работает:
 Что такое Apache Solr? 
 Apache Solr (поиск в Lucene с репликацией) — это бесплатная поисковая система с открытым исходным кодом, основанная на библиотеке Apache Lucene. Подпроект Apache Lucene, он доступен с 2004 года и является одной из самых популярных поисковых систем, доступных сегодня во всем мире. Однако Solr — это больше, чем поисковая система, ее также часто используют как базу данных NoSQL на основе документов с поддержкой транзакций, которую можно использовать для целей хранения и даже для хранилища значений ключей.
 Написанный на Java, Solr имеет RESTful XML / HTTP и JSON API и клиентские библиотеки для многих языков программирования, таких как Java, Phyton, Ruby, C #, PHP и многих других, которые используются для создания приложений для поиска и анализа больших данных для веб-сайтов. , базы данных, файлы и т. д.
  Хотите, чтобы ваши приложения на основе Solr всегда работали с максимальной производительностью?  
 С помощью Solr Monitoring вы можете обнаруживать аномалии и настраивать предупреждения на основе пороговых значений, чтобы поддерживать оптимальную производительность Solr.
 Начать Ознакомьтесь с нашими планами 
  Бесплатно в течение 14 дней. Кредитная карта не требуется 
 Solr принимает структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные из различных источников, хранит и индексирует их и делает доступными для поиска в режиме, близком к реальному времени. Solr также используется из-за своих аналитических возможностей, позволяя выполнять многогранный поиск продуктов, агрегирование событий журнала / безопасности, анализ социальных сетей и т. Д.
 Solr может работать с большими объемами данных в том, что традиционно называется режимом ведущий-ведомый, но позволяет осуществлять дальнейшее масштабирование с помощью кластеров в режиме SolrCloud.Узнайте, как перейти с главного-подчиненного устройства на SolrCloud, и посмотрите видео, в котором мы объясняем, как масштабировать Solr с помощью SolrCloud.
 Подробнее о SolrCloud: SolrCloud: работа с крупными арендаторами и маршрутизация.
  Solr  — это полностью открытый исходный код, и компании обычно запускают его на своих серверах. Если вы только начинаете работать с Solr, вы можете записаться на один из наших учебных классов Solr, где вы сможете научиться овладевать Solr всего за несколько часов. А если вы уже используете Solr, но нуждаетесь в дополнительных знаниях, чтобы оптимизировать его в соответствии с вашими потребностями, мы также можем помочь вам с поддержкой Solr и консультациями по Solr.
 Solr конкурирует с Elasticsearch, но также и с коммерческими решениями для поиска и аналитики, такими как Splunk.
 Узнайте больше о различиях между Elasticsearch и Solr.
 Зачем использовать Apache Solr? 
 Solr поддерживает мультитенантную архитектуру, которая позволяет масштабировать, распределять и управлять индексами для крупномасштабных приложений.
 Вкратце, Solr — это стабильная, надежная и отказоустойчивая поисковая платформа с богатым набором основных функций, которые позволяют улучшить как взаимодействие с пользователем, так и базовое моделирование данных.Например, среди функций, которые помогают обеспечить хорошее взаимодействие с пользователем, мы можем назвать проверку орфографии, геопространственный поиск, фасетирование или автоматическое предложение, в то время как внутренние разработчики могут извлечь выгоду из таких функций, как объединение, кластеризация, возможность импорта расширенных форматов документов и многие другие. Больше.
 Однако, чтобы полностью понять, как использовать его в ваших интересах, вот основные функции Solr и почему вы можете захотеть использовать Solr:
 Мощные возможности полнотекстового поиска 
 Solr предоставляет расширенные возможности поиска почти в реальном времени, такие как поиск по полю, логические запросы, фразовые запросы, нечеткие запросы, проверка орфографии, подстановочные знаки, объединения, группировка, автозаполнение и многое другое для различных типов данных.
 Подробнее об автозаполнении Sematext Solr: введение и инструкции.
 Комплексные административные интерфейсы 
 Solr предоставляет встроенный отзывчивый пользовательский интерфейс, который позволяет выполнять административные задачи, такие как управление ведением журнала, добавление, удаление, обновление или поиск документов.
 Высокая масштабируемость и гибкость 
 С такими инструментами, как Apache ZooKeeper, Solr легко масштабировать вверх или вниз, поскольку он в значительной степени полагается на автоматическую репликацию индексов, распределение, балансировку нагрузки и автоматическое переключение при отказе и восстановление.
 Таким образом, в зависимости от потребностей и размера вашей операции, Solr может быть развернут в любой системе, такой как автономная, распределенная, облачная, при этом упрощая настройку.
 Архитектура расширяемых подключаемых модулей 
 Solr публикует точки расширения, которые упрощают добавление плагинов как для индексации, так и для запросов времени.
 Также прочтите: сценарии использования плагина Solr Redis и тесты производительности
 Встроенная безопасность 
 Solr имеет функции, которые касаются нескольких аспектов безопасности:
 SSL для шифрования HTTP-трафика между клиентами Solr и Solr, а также между узлами
 Обычная проверка подлинности и проверка подлинности на основе Kerberos
 API авторизации для определения пользователей, ролей и разрешений
 Простой мониторинг 
 Solr предоставляет свои метрики через JMX MBeans, поэтому вы можете выполнять специальный мониторинг (больше похожий на выборочную проверку) с помощью таких инструментов, как JConsole или JMXC.Начиная с Solr 6.4, Solr также начал предоставлять свои метрики через HTTP API.
 Для мониторинга Solr в производственной среде существуют коммерческие инструменты и инструменты с открытым исходным кодом, которые можно использовать для мониторинга показателей Solr, такие как Sematext Java Agent.
 Чтобы получить глубокое понимание ключевых показателей Solr, требуется определенный уровень знаний, и Sematext — отличный инструмент для мониторинга производительности Solr, если он вам понадобится.
 Узнайте больше о том, как можно отслеживать Solr с помощью Sematext.
  Дополнительная литература: 
 Узел Solr, Jetty, метрики JVM и многое другое… Шпаргалка по API метрик Solr
 Многоязычная поддержка 
 Помимо английского, Solr и Lucene работают с рядом других языков, таких как китайский, японский, корейский, арабский, немецкий, французский, испанский и многие другие.Он имеет встроенное определение языка и соответственно предоставляет инструменты анализа текста для конкретного языка.
 Мощные аналитические возможности 
 Solr имеет два способа анализа данных:
  Фаски . Это хорошо для аналитики в реальном времени. Например, при поиске товаров вы должны разбить результаты по брендам. При анализе журнала вы можете посмотреть количество ошибок в час.
  Потоковые агрегаты . Они позволяют выполнять более сложную обработку, хотя обычно она медленнее, чем фасеты.Примеры включают объединение результатов с другим набором данных (потенциально вне Solr) и задачи машинного обучения, такие как кластеризация или регрессия.
 Терминология Solr: понимание основных концепций, используемых в Solr 
 Прежде чем погрузиться в процесс работы Solr, важно понять ключевые термины, используемые при работе с Solr, от ядер до документов, узлов, шардов и многого другого.
 Документ 
 Документ — это основная единица информации в Solr, которую можно хранить и индексировать.Документы хранятся в коллекциях. Их можно добавлять, удалять и обновлять, как правило, с помощью обработчиков индексов.
 Поле 
 Поле хранит данные в документе, содержащем пару «ключ-значение», где ключ указывает имя поля и значение фактических данных поля. Solr поддерживает различные типы полей: float, long, double, date, date, text, integer, boolean и т. Д.
 Коллекция 
 Коллекция Solr — это группа шардов / ядер, которые образуют единый логический индекс. Каждая коллекция имеет свой собственный набор конфигурации и определения схемы, который может отличаться от других коллекций.
 Чтобы создать или удалить коллекцию, составить список доступных коллекций и выполнить другие задачи управления, ознакомьтесь с API коллекций Solr.
 Осколок 
 Осколки
 позволяют разделить и сохранить индекс на одну или несколько частей, таким образом, осколок — это часть коллекции. Каждый осколок живет на узле и размещается в ядре.
 Также прочтите Как работать с шардами в SolrCloud
 Узел 
 Узел — это отдельный экземпляр виртуальной машины Java, на котором запущен Solr, также известный как сервер Solr.Узел может содержать несколько шардов.
 Реплика 
 Реплика — это физическая копия осколка, которая работает как ядро ​​на узле. Одна из этих копий — лидер (см. Ниже). Другие копии того же осколка будут копировать данные лидера. Подробнее о типах реплик и репликации Solr читайте здесь:
 Лидеры 
 Лидер — это копия шарда, который отправляет запросы SolrCloud остальным репликам в шарде при каждом обновлении индекса, например при добавлении или удалении документов.Если лидер падает, одна из других копий будет автоматически выбрана лидером.
 Кластер 
 Специально для SolrCloud, кластер состоит из одного или нескольких узлов, которые хранят все данные, обеспечивая возможности распределенного индексирования и поиска по всем узлам. Узнайте больше о SolrCloud здесь.
  ПРИМЕЧАНИЕ:  До сих пор мы описывали SolrCloud, который является более новым (обычно предпочтительным) способом запуска Solr. SolrCloud распространяется, полагаясь на Apache Zookeeper для хранения своего состояния кластера.Тем не менее, все еще есть возможность запустить Solr в автономном режиме или в режиме ведущий-ведомый. Там вы можете создавать / удалять / удалять ядра через CoreAdmin API (а параметры будут храниться в файле core.properties 
). Но обычно для крупномасштабных установок вы переходите с Solr master-slave на SolrCloud.
  Ищете решение, чтобы ваша установка Solr всегда была в рабочем состоянии?  
 Solr Monitoring отслеживает все ключевые показатели и статистику Solr / SolrCloud, чтобы помочь вам узнать, когда, что и почему возникли проблемы с производительностью.
 Попробуйте бесплатно в течение 14 дней Ознакомьтесь с нашими тарифными планами 
  Кредитная карта не требуется — начните за секунды 
 Как работает Solr? 
 Solr работает, собирая, храня и индексируя документы из разных источников и делая их доступными для поиска почти в реальном времени. Он следует трехэтапному процессу, который включает индексацию, запросы и, наконец, ранжирование результатов — все почти в реальном времени, даже если он может работать с огромными объемами данных.
 Более конкретно, вот , как Solr выполняет следующие операции в последовательности для поиска документа :
 Шаг 1. Индексирование 
 Существует несколько подходов к индексации документов:
  Если ваши файлы уже находятся в форматах JSON, XML / XSLT или CSV , вы можете загрузить их непосредственно в Solr, вызвав обработчик запроса индекса   (или просто обработчик индекса  ).
  Если вы хотите индексировать документы с форматированным текстом, такие как файлы PDF или документы Office , которые поддерживаются Apache Tika из коробки, вы можете использовать  ExtractingRequestHandler , также известный как Solr Cell. Этот обработчик запросов анализирует входящие файлы с помощью Tika и извлекает поля, которые вам нужно проиндексировать.
  Вы также можете импортировать данные из базы данных, электронной почты, RSS-каналов, данных XML, текстовых файлов и т. Д. . В Solr есть плагин  DataImportHandler , который может извлекать данные из базы данных и индексировать их, используя имена столбцов в качестве имен полей документа.
 Solr использует Lucene для создания инвертированного индекса, так как он инвертирует структуру данных, ориентированную на страницы (документы ⇒ слова), в структуру, ориентированную на ключевые слова (слово ⇒ документы). Это похоже на указатель, который вы видите в конце любой книги, где вы можете найти, где в книге встречаются определенные слова. Точно так же индекс Solr — это список, который содержит отображение слов, терминов или фраз и их соответствующих мест в сохраненных документах.
 Следовательно,
 Solr обеспечивает более быстрые ответы, поскольку ищет ключевые слова в индексе, а не просматривает текст напрямую.
 Solr использует поля для индексации документа. Однако перед добавлением в индекс данные проходят анализатор поля, где Solr использует фильтры символов, токенизаторы и фильтры токенов, чтобы сделать данные доступными для поиска. Фильтры символов могут вносить изменения в строку в целом. Затем токенизаторы разбивают данные поля на лексические единицы или токены, которые затем проходят через фильтры, которые решают сохранить, преобразовать (например, установить все данные в нижний регистр, удалить основы слов) или отбросить их, или создать новые. Эти последние токены добавляются в индекс или ищутся во время запроса.
 Тем не менее, вам необходимо настроить правила для обработки содержимого, обнаруженного в полях, когда документы индексируются. Эти правила определяют типы полей, какие поля являются обязательными и которые следует использовать в качестве первичного / уникального ключа, а также способы индексации и поиска в каждом поле.
 Поля и правила определены в файле  управляемой схемы  (ранее  schema.xml ), обычно хранящемся в  confDir  для вашего ядра или коллекции.
 Но простого определения этих правил недостаточно для обеспечения оптимальной производительности.Вместо этого необходимо учитывать несколько вещей, чтобы получить максимальную отдачу от Solr с точки зрения производительности при каждом обновлении индекса (добавлении, удалении документов). В этом выступлении мы объясним, как и когда оптимизировать Solr. Если у вас нет времени смотреть видео, посмотрите слайды «Оптимизировать (не) плохо для вас».
 Подробнее об индексировании с помощью Solr:
 Шаг 2. Запрос 
 Можно искать различные термины, например, ключевые слова, изображения или данные геолокации.Когда вы отправляете запрос, Solr обрабатывает его с помощью дескрипторов запроса запроса (или просто обработчика запроса), который работает аналогично обработчику индекса, только он используется для возврата документов из индекса Solr вместо их загрузки.
  ПРИМЕЧАНИЕ:  Перед выполнением фактического запроса вы можете определить поля, на которые вы хотите настроить таргетинг, с каждым ключевым словом. Этот процесс называется Entity Extraction, и для этой цели вы можете использовать Solr Text Tagger.
 Шаг 3. Ранжирование результатов 
 Сопоставляя проиндексированные документы с запросом, Solr ранжирует результаты по их оценке релевантности — наиболее релевантные совпадения отображаются вверху сопоставленных документов.
  Дополнительная литература: 
 Теперь, когда вы знаете ключевые концепции, используемые в Solr, можете начинать играть. Вы можете скачать любую версию Solr отсюда, а затем вы найдете здесь инструкции по развертыванию.
 Загрузите нашу шпаргалку по Solr / SolrCloud, чтобы узнать, как получить доступ ко всем функциям Solr, от запуска Solr до обработки данных, поиска, фасетирования и потоковой агрегации. Вы также можете записаться на один из наших учебных классов по Solr.
 Как получить доступ ко всем новым функциям Solr — запуск Solr, обработка данных, поиск, фасетирование и т. Д.Шпаргалка по Solr
 Сценарии использования и приложения Solr 
 Solr — это поисковая система с множеством применений, которая оказалась критически важной для бизнес-операций. Помимо мощных функций поиска, Solr представляет собой исключительное хранилище данных для использования в аналитике. Таким образом, Solr является основой, используемой для приложений со сложными требованиями к поиску и аналитике в любой области, от маркетинга, энергетики, образования до HR, здравоохранения, розничной торговли, недвижимости и многих других.
 Благодаря своему расширяемому характеру и настраиваемым функциям поиска его можно легко адаптировать к вашим конкретным потребностям.Такие компании, как Apple, Netflix, Instagram, NASA, Zappos, Goldman Sachs и The White House — лишь некоторые из них, которые используют Solr для поддержки своего бизнеса. Фактически, им пользуются многие компании из списка Fortune 500.
 Solr популярен для веб-сайтов, поскольку его можно использовать для индексации и поиска на нескольких сайтах, а также для поиска на предприятии, поскольку он может индексировать и искать документы и вложения электронной почты. Однако это полезно не только в области информационных технологий, но и в научных приложениях, таких как поиск паттернов ДНК, или в научных исследованиях для поиска определенных генов или нуклеотидных последовательностей для идентификации организма.На самом деле существует бесконечное количество сценариев использования, в которых Solr может быть полезен.
  Заинтересованы в решении, которое поможет вам легко контролировать Solr?  
 Solr Monitoring предоставляет готовые диаграммы мониторинга производительности, которые сопоставляют метрики, аномалии, предупреждения, события и журналы, что упрощает устранение неполадок. 
 Начните 14-дневную бесплатную пробную версию Ознакомьтесь с нашими тарифными планами 
  Кредитная карта не требуется 
 Здесь мы собрали несколько примеров использования, чтобы вы могли лучше понять, как можно использовать функции Solr в инфраструктуре бизнес-аналитики:
 Аналитика текста 
 Менеджеры по найму кадровых агентств должны сканировать груды резюме, чтобы найти всего несколько подходящих кандидатов для собеседования.Solr может помочь сократить время, затрачиваемое на просмотр резюме. С помощью Apache Tika он может индексировать неструктурированные данные, поступающие из документов с форматированным текстом, таких как PDF-файлы, документы Word, XML или простой текст. Поисковая система может извлекать ключевые слова и фразы, идентифицировать и преобразовывать различные словоформы, а также определять используемый язык. Кроме того, после приема на работу вы можете создать прогнозную модель на основе резюме сотрудника для использования в будущих процессах найма на аналогичные должности.
  Дополнительная литература: 
 Пространственная аналитика 
 При расширении сети магазинов Solr может помочь специалистам по стратегическому планированию решить, где должно быть новое местоположение.Используя свои геопространственные функции, он может отображать существующих и потенциальных клиентов и включать расстояние в качестве критерия при ранжировании каждого потенциального местоположения. Кроме того, анализируя покупки клиентов, он может группировать клиентов по пройденному расстоянию, количеству посещений или сумме покупки.
 Аналитика файлов журнала 
 Прекрасный пример того, как Solr может поддерживать очень большие индексы, — это увидеть его в действии на производстве. В этом виде операции детали отслеживаются с момента их поступления на склад до момента, когда они покидают линию полностью собранными.И не один раз, а на каждой машине, которую они проходят на конвейере. Solr может обрабатывать этот огромный объем данных и обеспечивать эффективные возможности приема и поиска практически в реальном времени. С Solr вы можете легко увидеть производительность, процент брака, сгруппировать данные по диапазону дат, линейке продуктов, местоположению и т. Д.
 Мониторинг Solr с помощью Sematext 
 Теперь, когда вы знаете, как работает Solr и для чего используется, вы можете понять, почему мониторинг Solr важен — он дает вам представление о работоспособности и соответствии вашего приложения, позволяя вам действовать быстро и информированно всякий раз, когда вы получаете красный флаг.С помощью мониторинга Solr вы можете легко отслеживать журналы и показатели Solr в одном месте.
 Если у вас еще нет опыта для мониторинга Solr, запишитесь на один из наших учебных классов Solr, и мы поможем вам в этом. Или, если вы уже используете Solr, но нуждаетесь в поддержке в процессе его точной настройки, мы также можем помочь вам с поддержкой Solr и консультациями по Solr.
 .