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web索引

发布时间: 2023-01-09 18:52:25

❶ 如何遍历WEB文件夹下所有HTML文件进行关键字搜索问题

配置Index Server
在执行Web服务器上的搜索之前,首先必须创建至少一个索引,并遵循以下步骤完成这项工作。

⒈启动Windows 2000 Server服务器上的索引。

缺省情况下选择图标位于管理工具组中的计算机管理。窗口的右边提供关于当前在服务器上
存在的索引信息。默认有两个索引:System和Web。

⒉要创建新的索引,用鼠标右键单击索引服务或右边的面板,选定新建编录。

显示添加编录对话框,指定索引的名称并用浏览按钮选取位置。索引服务不会立即开始索引,此时将弹出一条消息框,单
击确定继续。为了达到最佳的性能,索引服务可以放在和Web服务器隔离开的硬盘上。

⒊指定索引的目录,用右键单击新建的编录名,从弹出选单中选定属性,将出现如图2所示的对话框。

第一个选项卡常规显示刚刚输入的内容,在第二个选项卡跟踪中的WWW服务器下拉列表中选取你要索引的Web网站。

⒋有了创建的编录,现在可以挑选你想在索引中包括的目录。

这个强大的特性使你能创建几个用不同方式搜索内容的索引。例如,你可能想快速浏览从完整的文本中所引出的章节,这
个特性使你能在Index Server内执行这项任务。要添加一个目录,用右键单击右边的面板,选定新建目录。在出现的对话
框中通过浏览按钮选择目录并指定别名。如果必须登录到服务器才能得到需要的内容,则可以提供将使用的用户名和密
码,以便得到需要的内容。如果想检查受保护的内容,则更要维护内容的安全性,这一特性非常有用,这样只有被授权的
用户(也许是那些为此付钱的人)才能得到完整的内容。

还可以使用这个工具排除Web站点中不想索引的子目录。例如,检索Scripts/CGI目录就不会对用户有什么用。为此,只要
双击该目录,将包括在索引中选定为否即可,见图3。

⒌在已经为站点包括/排除了所有目录后,用右键单击右面板,从弹出选单中选定启动,重新启动Index Server服务。

服务器将开始浏览已经创建的索引并开始检索内容。

❷ Bigtable---分布式的结构化数据存储系统

sina

Bigtable 是一个分布式的结构化数据存储系统,它被设计用来处理海量数据:通常是分布在数千台普通服务器上的PB 级的数据。Google 的很多项目使用Bigtable 存储数据,包括Web 索引、GoogleEarth、Google Finance。这些应用对Bigtable 提出的要求差异非常大,无论是在数据量上(从URL到网页到卫星图像)还是在响应速度上(从后端的批量处理到实时数据服务)。
Bigtable 已经实现了下面的几个目标:适用性广泛、可扩展、高性能和高可用性,Bigtable 是一个稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序Map。

图一:一个存储Web 网页的例子的表的片断。行名是一个反向URL。contents 列族存放的是网页的内容,anchor 列族存放引用该网页的锚链接文本(alex 注:如果不知道HTML 的Anchor,请Google一把)。CNN 的主页被Sports Illustrater和MY-look 的主页引用,因此该行包含了名为“anchor:cnnsi.com”和“anchhor:my.look.ca”的列。每个锚链接只有一个版本(alex 注:注意时间戳标识了列的版本,t9 和t8 分别标识了两个锚链接的版本);而contents 列则有三个版本,分别由时间戳t3,t5,和t6 标识。


Bigtable 通过行关键字的字典顺序来组织数据。表中的每个行都可以动态分区。每个分区叫做一个”Tablet”,Tablet 是数据分布和负载均衡调整的最小单位。

列族
Webtable 有个列族language,language 列族用来存放撰写网页的语言。
我们在language 列族中只使用一个列关键字,用来存放每个网页的语言标识ID。Webtable 中另一个有用的列族是anchor;这个列族的每一个列关键字代表一个锚链接,如图一所示。Anchor 列族的限定词是引用该网页的站点名;Anchor 列族每列的数据项存放的是链接文本。访问控制、磁盘和内存的使用统计都是在列族层面进行的。

时间戳
不同版本的数据通过时间戳来索引。Bigtable 时间戳的类型是64 位整型。
Bigtable 可以给时间戳赋值,用来表示精确到毫秒的“实时”时间;用户程序也可以给时间戳赋值。如果应用程序需要避免数据版本冲突,那么它必须自己生成具有唯一性的时间戳。数据项中,不同版本的数据按照时间戳倒序排序,即最新的数据排在最前面。为了减轻多个版本数据的管理负担,我们对每一个列族配有两个设置参数, Bigtable 通过这两个参数可以对废弃版本的数据自动进行垃圾收集。用户可以指定只保存最后n 个版本的数据,或者只保存“足够新”的版本的数据(比如,只保存最近7 天的内容写入的数据)。

Bigtable支持的其他特性
1、Bigtable 支持单行上的事务处理,利用这个功能,用户可以对存储在一个行关键字下的数据进行原子性的读-更新-写操作。
2、Bigtable 允许把数据项用做整数计数器。
3、Bigtable 允许用户在服务器的地址空间内执行脚本程序
4、Bigtable 可以和MapRece一起使用,MapRece 是Google 开发的大规模并行计算框架。我们已经开发了一些Wrapper 类,通过使用这些Wrapper 类,Bigtable 可以作为MapRece 框架的输入和输出。

Bigtable依赖于google的几项技术。用GFS来存储日志和数据文件;按SSTable文件格式存储数据;用Chubby管理元数据:
Bigtable是建立在其它的几个Google基础构件上的。BigTable 使用Google 的分布式文件系统(GFS)存储日志文件和数据文件。BigTable 集群通常运行在一个共享的机器池中,池中的机器还会运行其它的各种各样的分布式应用程序,BigTable 的进程经常要和其它应用的进程共享机器。BigTable 依赖集群管理系统来调度任务、管理共享的机器上的资源、处理机器的故障、以及监视机器的状态。
BigTable 内部存储数据的文件是Google SSTable 格式的。SSTable 是一个持久化的、排序的、不可更改的Map 结构,而Map 是一个key-value 映射的数据结构,key 和value 的值都是任意的Byte串,从内部看,SSTable 是一系列的数据块(通常每个块的大小是64KB,这个大小是可以配置的)。。SSTable 使用块索引(通常存储在SSTable 的最后)来定位数据块;在打开SSTable的时候,索引被加载到内存。每次查找都可以通过一次磁盘搜索完成:首先使用二分查找法在内存中的索引里找到数据块的位置,然后再从硬盘读取相应的数据块。也可以选择把整个SSTable 都放在内存中,这样就不必访问硬盘了。

BigTable 还依赖一个高可用的、序列化的分布式锁服务组件,叫做Chubby。Chubby有五个活跃副本,同时只有一个主副本提供服务,副本之间用Paxos算法维持一致性,Chubby提供了一个命名空间(包括一些目录和文件),每个目录和文件就是一个锁,Chubby的客户端必须和Chubby保持会话,客户端的会话若过期则会丢失所有的锁。

Bigtable 包括了三个主要的组件:链接到客户程序中的库、一个Master主服务器和多个Tablet片 服务器。
Bigtable会将表(table)进行分片,片(tablet)的大小维持在100-200MB范围,一旦超出范围就将分裂成更小的片,或者合并成更大的片。每个片服务器负责一定量的片,处理对其片的读写请求,以及片的分裂或合并。片服务器可以根据负载随时添加和删除。这里片服务器并不真实存储数据,而相当于一个连接Bigtable和GFS的代理,客户端的一些数据操作都通过片服务器代理间接访问GFS。主服务器负责将片分配给片服务器,监控片服务器的添加和删除,平衡片服务器的负载,处理表和列族的创建等。注意,主服务器不存储任何片,不提供任何数据服务,也不提供片的定位信息。

客户端需要读写数据时,直接与片服务器联系。因为客户端并不需要从主服务器获取片的位置信息,所以大多数客户端从来不需要访问主服务器,主服务器的负载一般很轻。

Master 服务器主要负责以下工作:为Tablet 服务器分配Tablets、检测新加入的或者过期失效的Table 服务器、对Tablet 服务器进行负载均衡、以及对保存在GFS 上的文件进行垃圾收集。除此之外,它还处理对模式的相关修改操作,例如建立表和列族。

我们使用一个三层的、类似B+树的结构存储Tablet 的位置信息。

第一层是一个存储在Chubby 中的文件,它包含了Root Tablet 的位置信息。这个Chubby文件属于Chubby服务的一部分,一旦Chubby不可用,就意味着丢失了root tablet的位置,整个Bigtable也就不可用了。
第二层是root tablet。root tablet其实是元数据表(METADATA table)的第一个分片,它保存着元数据表其它片的位置。root tablet很特别,为了保证树的深度不变,root tablet从不分裂。
第三层是其它的元数据片,它们和root tablet一起组成完整的元数据表。每个元数据片都包含了许多用户片的位置信息。

片的数据最终还是写到GFS里的,片在GFS里的物理形态就是若干个SSTable文件。下图展示了读写操作基本情况。

BigTable和GFS的关系
集群包括主服务器和片服务器,主服务器负责将片分配给片服务器,而具体的数据服务则全权由片服务器负责。但是不要误以为片服务器真的存储了数据(除了内存中memtable的数据),数据的真实位置只有GFS才知道,主服务器将片分配给片服务器的意思应该是,片服务器获取了片的所有SSTable文件名,片服务器通过一些索引机制可以知道所需要的数据在哪个SSTable文件,然后从GFS中读取SSTable文件的数据,这个SSTable文件可能分布在好几台chunkserver上。
一个简化的Bigtable结构图:

结构图以Webtable表为例,表中存储了网易、网络和豆瓣的几个网页。当我们想查找网络贴吧昨天的网页内容,可以向Bigtable发出查询Webtable表的(com..tieba, contents:, yesterday)。

假设客户端没有该缓存,那么Bigtable访问root tablet的片服务器,希望得到该网页所属的片的位置信息在哪个元数据片中。使用 METADATA.Webtable.com..tieba 为行键在root tablet中查找,定位到最后一个比它大的是 METADATA.Webtable.com..www ,于是确定需要的就是元数据表的片A。访问片A的片服务器,继续查找 Webtable.com..tieba ,定位到 Webtable.com..www 是比它大的,确定需要的是Webtable表的片B。访问片B的片服务器,获得数据。

这里需要注意的是,每个片实际都由若干SSTable文件和memtable组成,而且这些SSTable和memtable都是已排序的。这就导致查找片B时,可能需要将所有SSTable和memtable都查找一遍;另外客户端应该不会直接从元数据表获得SSTable的文件名,而只是获得片属于片服务器的信息,通过片服务器为代理访问SSTable。

❸ 图片用pS修改过后,存储为WEB所用格式,现在打开来都显示索引,就算用GIF打开也同样是,为什么会这样拜

GIF图片格式在PS里面本来就是索引的. 你可以把颜色模式改为RGB就可以修改了

采纳哦

❹ Windows10中索引功能太占资源怎么办

关闭在线搜索

1、可以进入任务栏搜索框的设置,将Web搜索关闭。

❺ 网页索引是什么

他就是搜索引擎 你可以看看下面

网络等网站搜索引擎原理大致如下
一、搜索引擎的分类

获得网站网页资料,能够建立数据库并提供查询的系统,我们都可以把它叫做搜索引擎。按照工作原理的不同,可以把它们分为两个基本类别:全文搜索引擎(FullText Search Engine)和分类目录Directory)。

全文搜索引擎的数据库是依靠一个叫“网络机器人(Spider)”或叫“网络蜘蛛(crawlers)”的软件,通过网络上的各种链接自动获取大量网页信息内容,并按以定的规则分析整理形成的。Google、网络都是比较典型的全文搜索引擎系统。

分类目录则是通过人工的方式收集整理网站资料形成数据库的,比如雅虎中国以及国内的搜狐、新浪、网易分类目录。另外,在网上的一些导航站点,也可以归属为原始的分类目录,比如“网址之家”。

全文搜索引擎和分类目录在使用上各有长短。全文搜索引擎因为依靠软件进行,所以数据库的容量非常庞大,但是,它的查询结果往往不够准确;分类目录依靠人工收集和整理网站,能够提供更为准确的查询结果,但收集的内容却非常有限。为了取长补短,现在的很多搜索引擎,都同时提供这两类查询,一般对全文搜索引擎的查询称为搜索“所有网站”或“全部网站”,比如Google的全文搜索(http://www.google.com/intl/zh-CN/);把对分类目录的查询称为搜索“分类目录”或搜索“分类网站”,比如新浪搜索和雅虎中国搜索(http://cn.search.yahoo.com/dirsrch/)。

在网上,对这两类搜索引擎进行整合,还产生了其它的搜索服务,在这里,我们权且也把它们称作搜索引擎,主要有这两类:

⒈元搜索引擎(META Search Engine)。这类搜索引擎一般都没有自己网络机器人及数据库,它们的搜索结果是通过调用、控制和优化其它多个独立搜索引擎的搜索结果并以统一的格式在同一界面集中显示。元搜索引擎虽没有“网络机器人”或“网络蜘蛛”,也无独立的索引数据库,但在检索请求提交、检索接口代理和检索结果显示等方面,均有自己研发的特色元搜索技术。比如“metaFisher元搜索引擎”
(http://www.hsfz.net/fish/),它就调用和整合了Google、Yahoo、AlltheWeb、网络和OpenFind等多家搜索引擎的数据。

⒉集成搜索引擎(All-in-One Search Page)。集成搜索引擎是通过网络技术,在一个网页上链接很多个独立搜索引擎,查询时,点选或指定搜索引擎,一次输入,多个搜索引擎同时查询,搜索结果由各搜索引擎分别以不同页面显示,比如“网际瑞士军刀”(http://free.okey.net/%7Efree/search1.htm)。

二、搜索引擎的工作原理

全文搜索引擎的“网络机器人”或“网络蜘蛛”是一种网络上的软件,它遍历Web空间,能够扫描一定IP地址范围内的网站,并沿着网络上的链接从一个网页到另一个网页,从一个网站到另一个网站采集网页资料。它为保证采集的资料最新,还会回访已抓取过的网页。网络机器人或网络蜘蛛采集的网页,还要有其它程序进行分析,根据一定的相关度算法进行大量的计算建立网页索引,才能添加到索引数据库中。我们平时看到的全文搜索引擎,实际上只是一个搜索引擎系统的检索界面,当你输入关键词进行查询时,搜索引擎会从庞大的数据库中找到符合该关键词的所有相关网页的索引,并按一定的排名规则呈现给我们。不同的搜索引擎,网页索引数据库不同,排名规则也不尽相同,所以,当我们以同一关键词用不同的搜索引擎查询时,搜索结果也就不尽相同。

和全文搜索引擎一样,分类目录的整个工作过程也同样分为收集信息、分析信息和查询信息三部分,只不过分类目录的收集、分析信息两部分主要依靠人工完成。分类目录一般都有专门的编辑人员,负责收集网站的信息。随着收录站点的增多,现在一般都是由站点管理者递交自己的网站信息给分类目录,然后由分类目录的编辑人员审核递交的网站,以决定是否收录该站点。如果该站点审核通过,分类目录的编辑人员还需要分析该站点的内容,并将该站点放在相应的类别和目录中。所有这些收录的站点同样被存放在一个“索引数据库”中。用户在查询信息时,可以选择按照关键词搜索,也可按分类目录逐层查找。如以关键词搜索,返回的结果跟全文搜索引擎一样,也是根据信息关联程度排列网站。需要注意的是,分类目录的关键词查询只能在网站的名称、网址、简介等内容中进行,它的查询结果也只是被收录网站首页的URL地址,而不是具体的页面。分类目录就像一个电话号码薄一样,按照各个网站的性质,把其网址分门别类排在一起,大类下面套着小类,一直到各个网站的详细地址,一般还会提供各个网站的内容简介,用户不使用关键词也可进行查询,只要找到相关目录,就完全可以找到相关的网站(注意:是相关的网站,而不是这个网站上某个网页的内容,某一目录中网站的排名一般是按照标题字母的先后顺序或者收录的时间顺序决定的)。
搜索引擎并不真正搜索互联网,它搜索的实际上是预先整理好的网页索引数据库。

真正意义上的搜索引擎,通常指的是收集了因特网上几千万到几十亿个网页并对网页中的每一个词(即关键词)进行索引,建立索引数据库的全文搜索引擎。当用户查找某个关键词的时候,所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。在经过复杂的算法进行排序后,这些结果将按照与搜索关键词的相关度高低,依次排列。

现在的搜索引擎已普遍使用超链分析技术,除了分析索引网页本身的内容,还分析索引所有指向该网页的链接的URL、AnchorText、甚至链接周围的文字。所以,有时候,即使某个网页A中并没有某个词比如“恶魔撒旦”,但如果有别的网页B用链接“恶魔撒旦”指向这个网页A,那么用户搜索“恶魔撒旦”时也能找到网页A。而且,如果有越多网页(C、D、E、F……)用名为“恶魔撒旦”的链接指向这个网页A,或者给出这个链接的源网页(B、C、D、E、F……)越优秀,那么网页A在用户搜索“恶魔撒旦”时也会被认为更相关,排序也会越靠前。

搜索引擎的原理,可以看做三步:从互联网上抓取网页→建立索引数据库→在索引数据库中搜索排序。

从互联网上抓取网页
利用能够从互联网上自动收集网页的Spider系统程序,自动访问互联网,并沿着任何网页中的所有URL爬到其它网页,重复这过程,并把爬过的所有网页收集回来。

建立索引数据库
由分析索引系统程序对收集回来的网页进行分析,提取相关网页信息(包括网页所在URL、编码类型、页面内容包含的关键词、关键词位置、生成时间、大小、与其它网页的链接关系等),根据一定的相关度算法进行大量复杂计算,得到每一个网页针对页面内容中及超链中每一个关键词的相关度(或重要性),然后用这些相关信息建立网页索引数据库。

在索引数据库中搜索排序
当用户输入关键词搜索后,由搜索系统程序从网页索引数据库中找到符合该关键词的所有相关网页。因为所有相关网页针对该关键词的相关度早已算好,所以只需按照现成的相关度数值排序,相关度越高,排名越靠前。
最后,由页面生成系统将搜索结果的链接地址和页面内容摘要等内容组织起来返回给用户。
搜索引擎的Spider一般要定期重新访问所有网页(各搜索引擎的周期不同,可能是几天、几周或几月,也可能对不同重要性的网页有不同的更新频率),更新网页索引数据库,以反映出网页内容的更新情况,增加新的网页信息,去除死链接,并根据网页内容和链接关系的变化重新排序。这样,网页的具体内容和变化情况就会反映到用户查询的结果中。

互联网虽然只有一个,但各搜索引擎的能力和偏好不同,所以抓取的网页各不相同,排序算法也各不相同。大型搜索引擎的数据库储存了互联网上几亿至几十亿的网页索引,数据量达到几千G甚至几万G。但即使最大的搜索引擎建立超过二十亿网页的索引数据库,也只能占到互联网上普通网页的不到30%,不同搜索引擎之间的网页数据重叠率一般在70%以下。我们使用不同搜索引擎的重要原因,就是因为它们能分别搜索到不同的内容。而互联网上有更大量的内容,是搜索引擎无法抓取索引的,也是我们无法用搜索引擎搜索到的。

你心里应该有这个概念:搜索引擎只能搜到它网页索引数据库里储存的内容。你也应该有这个概念:如果搜索引擎的网页索引数据库里应该有而你没有搜出来,那是你的能力问题,学习搜索技巧可以大幅度提高你的搜索能力。

❻ web前端怎么制作“充分支持搜索引擎的索引整理”

1,扁平化结构
2,面包屑导航
3,最新最热板块
4,页面静态化

❼ javaweb的index.jsp为什么是默认首页(我修改了index.jsp文件名字就会变为首页了)

confin配置文件里面有设置默认打开页面名是index,index中文名是索引,目录的意思,一般首页以它命名。