Blocked sort-based indexing has exc

Blocked sort-based indexing has excellent scaling properties, but it needs
a data structure for mapping terms to termIDs. For very large collections,
this data structure does not fit into memory. A more scalable alternative is
single-pass in-memory indexing or SPIMI. SPIMI uses terms instead of termIDs,
writes each block’s dictionary to disk, and then starts a newdictionary for the
next block. SPIMI can index collections of any size as long as there is enough
disk space available.

Results (Thai) 1:

ทำดัชนีเรียงตามบล็อคมีคุณสมบัติมาตราส่วน แต่ต้อง
โครงสร้างข้อมูลสำหรับการแม็ปข้อ termIDs สำหรับคอลเลกชันมีขนาดใหญ่มาก,
ไม่ตรงนี้โครงสร้างข้อมูลในหน่วยความจำ เป็นทางเลือกสามารถต่อขยายเพิ่มเติม
เดียวผ่านในดัชนีหรือ SPIMI SPIMI ใช้เงื่อนไขแทน termIDs,
เขียนพจนานุกรมของบล็อกแต่ละดิสก์ และจากนั้น เริ่มการทำงานของ newdictionary สำหรับการ
บล็อกถัดไป SPIMI สามารถทำดัชนีคอลเลกชันขนาดใดก็ได้ตราบเท่าที่มีพอ
มีพื้นที่ว่างดิสก์ได้

Results (Thai) 2:

บล็อกการจัดทำดัชนีการจัดเรียงตามมีคุณสมบัติในการปรับที่ดี แต่ก็ต้องใช้
โครงสร้างข้อมูลสำหรับคำทำแผนที่เพื่อ termIDs สำหรับคอลเลกชันขนาดใหญ่มาก
โครงสร้างข้อมูลนี้ไม่พอดีกับหน่วยความจำ ทางเลือกที่สามารถปรับขนาดได้มากขึ้น
เพียงครั้งเดียวผ่านการจัดทำดัชนีในหน่วยความจำหรือ SPIMI SPIMI ใช้คำแทน termIDs,
เขียนพจนานุกรมของแต่ละกลุ่มไปยังดิสก์และจากนั้นก็เริ่ม newdictionary สำหรับ
บล็อกถัดไป SPIMI สามารถคอลเลกชันของดัชนีขนาดใดก็ได้ตราบเท่าที่มีมากพอที่จะเป็น
พื้นที่ดิสก์ที่ใช้ได้

Results (Thai) 3:

บล็อกเรียงตามดัชนีมีการปรับคุณสมบัติที่ยอดเยี่ยม , แต่ความต้องการ
เป็นโครงสร้างข้อมูลสำหรับการทำแผนที่ข้อตกลง termids . สำหรับคอลเลกชันที่มีขนาดใหญ่มาก
ข้อมูลโครงสร้างไม่ได้ พอดีเข้าไปในหน่วยความจำ เป็นทางเลือกที่ยืดหยุ่นมากขึ้น
ผ่านเดียวในความทรงจำอื่นๆ หรือ spimi . spimi ใช้ศัพท์แทน termids
เขียนบล็อก , พจนานุกรมของแต่ละดิสก์ และจากนั้น จะเริ่ม newdictionary สำหรับ
หน้าบล็อกspimi สามารถดัชนีคอลเลกชันของขนาดใด ๆตราบเท่าที่มีเพียงพอ
พื้นที่ดิสก์ที่ใช้ได้