Fråga och indexering oak-queries-and-indexing

Introduktion introduction

Till skillnad från Jackrabbit 2 indexerar inte Oak innehållet som standard. Anpassade index måste skapas när det behövs, ungefär som med traditionella relationsdatabaser. Om det inte finns något index för en viss fråga, kommer kanske många noder att gå igenom. Frågan kanske fortfarande fungerar, men den är antagligen väldigt långsam.

Om Oak stöter på en fråga utan index skrivs ett loggmeddelande på WARN-nivå ut:

*WARN* Traversed 1000 nodes with filter Filter(query=select ...) consider creating an index or changing the query

Frågespråk som stöds supported-query-languages

Oak-frågemotorn stöder följande språk:

Indexerartyper och kostnadsberäkning indexer-types-and-cost-calculation

Med den Apache Oak-baserade serverdelen kan olika indexerare kopplas in i databasen.

En indexerare är Egenskapsindex som indexdefinitionen lagras i själva databasen.

Implementeringar för Apache Lucene och Solr är också tillgängliga som standard, som båda stöder fulltextindexering.

The Traversal Index används om ingen annan indexerare är tillgänglig. Det innebär att innehållet inte är indexerat och att innehållsnoderna gås igenom för att hitta matchningar med frågan.

Om det finns flera tillgängliga indexerare för en fråga beräknar varje tillgänglig indexerare kostnaden för att köra frågan. Därefter väljer Oak indexeraren med den lägsta uppskattade kostnaden.

Diagrammet ovan är en högnivårepresentation av frågekörningsmekanismen i Apache Oak.

Först tolkas frågan i ett abstrakt syntaxträd. Sedan kontrolleras frågan och omvandlas till SQL-2, som är det ursprungliga språket för Oak-frågor.

Därefter används varje index för att beräkna kostnaden för frågan. När det är klart hämtas resultaten från det lägsta indexvärdet. Slutligen filtreras resultaten, både för att säkerställa att den aktuella användaren har läsåtkomst till resultatet och att resultatet matchar hela frågan.

Konfigurera index configuring-the-indexes

Om omindexering behövs i mycket stora databaser, särskilt när du använder MongoDB och fulltextindex, bör du överväga att extrahera text och använda eko-run för att skapa det ursprungliga indexet och indexera om.

Index konfigureras som noder i databasen under oak:index nod.

Indexnodens typ måste vara oak:QueryIndexDefinition. Det finns flera konfigurationsalternativ tillgängliga för varje indexerare som nodegenskaper. Mer information finns i konfigurationsinformationen för varje indexerartyp nedan.

Egenskapsindexet the-property-index

Egenskapsindexet är vanligtvis användbart för frågor som har egenskapsbegränsningar men som inte är fulltext. Den kan konfigureras genom att följa proceduren nedan:

Egenskapsindexet har följande konfigurationsalternativ:

Orderat index the-ordered-index

Det sorterade indexet är ett tillägg till egenskapsindexet. Den har dock tagits bort. Index av den här typen måste ersättas med Lucene-egenskapsindex.

Fullständigt Lucene-textindex the-lucene-full-text-index

En fulltextindexerare baserad på Apache Lucene finns i AEM 6.

Om ett fulltextindex är konfigurerat används heltextindexet för alla frågor som har ett fulltextvillkor, oavsett om det finns andra villkor som är indexerade eller oavsett om det finns en sökvägsbegränsning.

Om inget fulltextindex är konfigurerat kommer frågor med fulltextvillkor inte att fungera som förväntat.

Eftersom indexet uppdateras via en asynkron bakgrundstråd kommer vissa textsökningar att vara otillgängliga under ett litet tidsfönster tills bakgrundsprocesserna är klara.

Du kan konfigurera ett fulltextindex för Lucene enligt följande procedur:

Lucene-indexet har följande konfigurationsalternativ:

Egenskapsindexet Lucene the-lucene-property-index

Sedan ek 1.0.8, kan Lucene användas för att skapa index som innehåller egenskapsbegränsningar som inte är fulltext.

För att uppnå ett Lucene-egenskapsindex ska fulltextEnabled -egenskapen måste alltid anges till false.

Ta följande exempelfråga:

select * from [nt:base] where [alias] = '/admin'

Om du vill definiera ett Lucene-egenskapsindex för frågan ovan kan du lägga till följande definition genom att skapa en ny nod under oak

När noden har skapats lägger du till följande egenskaper:

Lucene Analyzers lucene-analyzers

Sedan version 1.2.0 stöder Oak Lucene-analysatorer.

Analysatorer används både när ett dokument indexeras och vid frågetillfället. En analyserare undersöker texten i fälten och genererar en tokenström. Lucene-analysatorerna består av en serie tokeniserings- och filterklasser.

Analysatorerna kan konfigureras via analyzers nod (av typ nt:unstructured) i oak:index definition.

Standardanalysatorn för ett index är konfigurerad i default underordnad till analysatornoden.

Ange klassen Analyzer direkt specifying-the-analyzer-class-directly

Om du vill använda någon av de färdiga analysverktygen kan du konfigurera den enligt följande procedur:

Skapa analytiker via Composition creating-analyzers-via-composition

Analysprogram kan också sammanställas baserat på Tokenizers, TokenFilters och CharFilters. Du kan göra detta genom att ange en analysator och skapa underordnade noder till dess tillvalstokensorer och filter som ska användas i listordning. Se även https://wiki.apache.org/solr/AnalyzersTokenizersTokenFilters#Specifying_an_Analyzer_in_the_schema

Se den här nodstrukturen som ett exempel:

Namnet på filtren, charFilters och tokenizers formas genom att fabrikssuffixen tas bort. Således:

Alla konfigurationsparametrar som krävs för fabriken anges som egenskaper för noden i fråga.

I fall där t.ex. inläsning av stoppord där innehåll från externa filer behöver läsas in, kan innehållet tillhandahållas genom att skapa en underordnad nod till nt:file filtyp.

Solr-index the-solr-index

Syftet med Solr-indexet är i huvudsak fulltextsökning, men det kan också användas för att indexera sökningar efter sökväg, egenskapsbegränsningar och primära typbegränsningar. Det innebär att Solr-indexet i Oak kan användas för alla typer av JCR-frågor.

Integrationen i AEM sker på databasnivå så att Solr är ett av de möjliga index som kan användas i Oak, den nya databasimplementeringen som levererades med AEM.

AEM kan också konfigureras för att fungera med en fjärrinstans av en Solr-server:

Rekommenderad konfiguration för Solr recommended-configuration-for-solr

Nedan visas ett exempel på en baskonfiguration som kan användas med alla tre Solr-distributioner som beskrivs i den här artikeln. Den rymmer de dedikerade egenskapsindex som redan finns i AEM och bör inte användas med andra program.

För att kunna använda det på rätt sätt måste du placera innehållet i arkivet direkt i Solr Home Directory. Vid distributioner med flera noder bör den placeras direkt under rotmappen för varje nod.

Rekommenderade Solr-konfigurationsfiler

Hämta fil

AEM aem-indexing-tools

AEM 6.1 integrerar även två indexeringsverktyg som finns i AEM 6.0 som en del av verktygsuppsättningen Adobe Consulting Services Commons:

Nu kan du nå dem genom att gå till Verktyg - Åtgärder - Kontrollpanel - Diagnostik på AEM välkomstskärm.

Mer information om hur du använder dem finns i Dokumentation för instrumentpanelen för åtgärder.

Skapa egenskapsindex via OSGi creating-property-indexes-via-osgi

ACS Commons-paketet visar även OSGi-konfigurationer som kan användas för att skapa egenskapsindex.

Du kommer åt den från webbkonsolen genom att söka efter Se till att egenskapsindex för Oak".

Felsöka indexeringsproblem troubleshooting-indexing-issues

Det kan uppstå situationer när frågor tar lång tid att köra och den allmänna svarstiden för systemet är långsam.

I det här avsnittet presenteras en uppsättning rekommendationer om vad som behöver göras för att spåra orsaken till sådana problem och råd om hur man löser dem.

Förbereder felsökningsinformation för analys preparing-debugging-info-for-analysis

Det enklaste sättet att få den information som krävs för frågan som körs är via Förklara fråga. På så sätt kan du samla in exakt den information som behövs för att felsöka en långsam fråga utan att behöva läsa loggnivåinformationen. Detta är önskvärt om du känner till frågan som felsöks.

Om detta inte är möjligt av någon anledning, kan du samla indexeringsloggarna i en enda fil och använda den för att felsöka just det problemet.

Aktivera loggning enable-logging

Om du vill aktivera loggning måste du aktivera FELSÖKNING nivåloggar för de kategorier som gäller för ekindexering och frågor. Dessa kategorier är:

The com.day.cq.search -kategorin kan bara användas om du använder det AEM tillhandahållna QueryBuilder-verktyget.

Du kan aktivera loggning genom att följa den här proceduren:

Indexkonfiguration index-configuration

Hur frågan utvärderas påverkas i hög grad av indexkonfigurationen. Det är viktigt att få indexkonfigurationen för att kunna analyseras eller skickas till support. Du kan antingen hämta konfigurationen som ett innehållspaket eller hämta en JSON-återgivning.

Eftersom indexeringskonfigurationen i de flesta fall lagras under /oak:index i CRXDE kan du hämta JSON-versionen på:

https://serveraddress:port/oak:index.tidy.-1.json

Om indexet är konfigurerat på en annan plats ändrar du sökvägen i enlighet med detta.

MBean-utdata mbean-output

I vissa fall kan det vara bra att ange utdata för indexrelaterade MBeans för felsökning. Du kan göra detta genom att:

Du kan också hämta JSON-varianten av statistiken på följande URL

Du kan också tillhandahålla konsoliderade JMX-utdata via https://serveraddress:port/system/sling/monitoring/mbeans/org/apache/jackrabbit/oak.tidy.3.json. Detta inkluderar all Oak-relaterad MBean-information i JSON-format.

Annan information other-details

Du kan samla in ytterligare information för att hjälpa till att felsöka problemet, till exempel: