One approach for full-text search of files in MongoDB based systems

Kelec, Aleksandar; Dujlovic, Igor; Obradovic, Nikola

doi:10.1109/infoteh.2019.8717777

Cited by 2 publications

(1 citation statement)

References 6 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…They proposed a cache mechanism called DDB Cache (Documentoriented DataBase Cache) to accelerate such queries by using GPUs. To perform full-text search on the files stored on GridFS, Kelec et al transferred the contents of the files to MongoDB documents, created a text index on the related collection and found which files contained the given text by searching through the text index [11]. Truică and Boicea proposed some methods to build an inverted index for documents stored in MongoDB and Oracle databases [12].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A method to improve full-text search performance of MongoDB

Mesut¹,

Öztürk²

2022

Pamukkale J Eng Sci

View full text Add to dashboard Cite

B-Tree based text indexes used in MongoDB are slow compared to different structures such as inverted indexes. In this study, it has been shown that the full-text search speed can be increased significantly by indexing a structure in which each different word in the text is included only once. The Multi-Stream Word-Based Compression Algorithm (MWCA), developed in our previous work, stores word dictionaries and data in different streams. While adding the documents to a MongoDB collection, they were encoded with MWCA and separated into six different streams. Each stream was stored in a different field, and three of them containing unique words were used when creating a text index. In this way, the index could be created in a shorter time and took up less space. It was also seen that Snappy and Zlib block compression methods used by MongoDB reached higher compression ratios on data encoded with MWCA. Search tests on text indexes created on collections using different compression options shows that our method provides 19 to 146times speed increase and 34% to 40% less memory usage. Tests on regex searches that do not use the text index also shows that the MWCA model provides 7 to 13 times speed increase and 29% to 34% less memory usage. MongoDB'de kullanılan B-Tree tabanlı metin dizinleri, ters çevrilmiş dizinler gibi farklı yapılara kıyasla yavaştır. Bu çalışmada, metindeki her farklı kelimenin yalnızca bir kez yer aldığı bir yapı indekslenerek tam metin arama hızının önemli ölçüde artırılabileceği gösterilmiştir. Daha önceki çalışmalarımızda geliştirilen Çok AkışlıKelime Tabanlı Sıkıştırma Algoritması (MWCA), kelime sözlüklerini ve verileri farklı akışlarda saklar. Belgeler bir MongoDB koleksiyonuna eklenirken MWCA ile kodlanmış ve altı farklı akışa ayrılmıştır. Her akış farklı bir alan ismi ile saklanmış ve bunlardan benzersiz kelimeler içeren üçü metin dizini oluşturulurken kullanılmıştır. Bu sayede indeks daha kısa sürede oluşturulabilmiş ve daha az yer kaplamıştır. MongoDB'de kullanılan Snappy ve Zlib blok sıkıştırma yöntemlerinin MWCA ile kodlanan veriler üzerinde daha yüksek sıkıştırma oranlarına ulaştığı da görülmüştür. Farklı yöntemler ile sıkıştırılan koleksiyonlar üzerinde oluşturulan metin dizinlerinde yapılan arama testleri, yöntemimizin 19 ila 146 kat hız artışı ve %34 ila %40 daha az bellek kullanımı sağladığını göstermiştir. Metin dizinini kullanmayan regex aramaları ile ilgili testler de MWCA modelinin 7 ila 13 kat hız artışı ve %29 ila %34 daha az bellek kullanımı sağladığını göstermiştir.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%