indexer是什么意思,indexer的意思翻译、用法、同义词、例句
常用词典
n. 编索引的人;分度器
例句
Analyze long view updates (Indexer).
分析长时间视图更新(Indexer)。
Step 1: Starting the indexer job
步骤 1:启动索引器任务
The index generator is called indexer.
索引生成器被称为索引器。
Indexer USES a database of word occurrences.
indexer使用出现的词语的数据库。
Indexer, on the other hand, has been designed to be easy to use.
另一方面,indexer必须设计成易于使用。
同义词
n.|graduator/protractor;编索引的人;分度器
专业解析
Indexer 是一个多义词,其核心含义与“索引”的创建或使用相关,主要应用于两个关键领域:
-
(计算机科学/信息技术)索引器:
- 定义: 指一种软件组件、程序或算法,其核心功能是自动创建、维护和管理索引(Index)。索引是一种特殊的数据结构,用于显著提高在大型数据集(如数据库、文件系统、搜索引擎的网页库)中检索信息的速度和效率。
- 工作原理: Indexer 会扫描目标数据源(如数据库表、文档集合、网站页面),提取关键信息(如特定字段值、关键词、元数据),并按照特定的规则(如字母顺序、数值大小、相关性权重)组织成一个高效的查找表(即索引)。当用户进行查询时,系统首先查询这个索引,而不是扫描整个原始数据集,从而快速定位到相关数据的位置。
- 应用场景:
- 数据库管理系统 (DBMS): 数据库索引器负责创建和维护表索引(如 B 树索引、哈希索引),极大加速
SELECT
查询。例如,在 SQL Server 中,索引创建和管理是优化查询性能的关键手段 。
- 搜索引擎: 网络搜索引擎的核心组件之一就是索引器(或称“爬虫索引器”)。它处理网络爬虫抓取的网页内容,分析文本、提取关键词、计算权重并建立庞大的倒排索引,使得用户输入关键词后能瞬间返回相关结果。Google、Bing 等搜索引擎都依赖强大的索引器技术 。
- 全文检索系统: 如 Elasticsearch, Solr, Lucene 等,其索引器负责将文档内容转换成可快速搜索的索引结构。
- 代码/开发环境: IDE(如 Visual Studio, IntelliJ IDEA)中的索引器会分析项目源代码,构建符号索引,以实现快速的代码补全、导航和查找引用功能。
-
(出版/文献学)索引编制员:
- 定义: 指一位专业人员,其工作是为书籍、期刊、报告或其他出版物人工编制索引(Index)。
- 工作内容: 索引编制员需要仔细阅读出版物内容,识别重要的概念、主题、人名、地名、术语等,为它们创建准确、具有代表性的条目(索引词),并指明这些条目在出版物中出现的具体位置(通常是页码)。目标是帮助读者快速定位到他们感兴趣的信息。
- 技能要求: 这项工作需要对文本内容有深刻的理解力、优秀的分析能力、组织能力以及对特定领域知识(如法律、医学、科技)的熟悉。遵循专业的索引编制标准(如 ISO 999)至关重要 。
- 应用场景: 常见于学术专著、教科书、参考工具书(如百科全书)、技术手册、法律文献和大型报告等需要便捷检索功能的出版物中。
总结来说:
- 在技术领域,
indexer
是一个自动化工具或组件,用于高效地组织和检索数据。
- 在出版领域,
indexer
是一个执行特定智力劳动的专业人士,负责创建书籍或文献的导航工具(索引)。
网络扩展资料
根据搜索结果的综合信息,“indexer”在不同领域有以下含义:
1. 通用含义
在基础英语中,“indexer”指编索引的人或工具,常见于文献管理和出版领域。
- 词性:名词
- 音标:英式发音['ɪndeksə],美式发音['ɪndeksə]。
- 示例:学术论文的索引需要专业的indexer完成。
2. 计算机科学领域
在技术场景中,“indexer”有以下应用:
- 程序/机制:指检索程序或对象索引机制,用于加速数据查询。
- Kubernetes(k8s)中的定义:在client-go库中,Indexer是一个带索引的内存缓存,用于存储从Kube-apiserver获取的资源对象(如Pod、Service),支持快速检索。其核心功能类似数据库索引,例如通过标签快速筛选资源。
3. 法语中的动词用法
在法语中,“indexer”是动词,表示:
- 编入索引:将内容系统化整理。
- 按指数计算:例如,按黄金市价计算贷款,或工资按生活成本调整。
- 核心功能:无论是通用场景还是技术领域,“indexer”均围绕索引和加速查询展开。
- 适用场景:学术出版、数据库管理、云原生开发(如Kubernetes)等。
如需更深入的技术实现(如k8s Indexer源码),的详细分析。
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