搜索简介

搜索实现方案

传统实现方案

根据用户输入的关键词(java), 应用服务器使用SQL语句查询数据库, 将查询到的结果返回给用户.

特点: 如果数据量很大, 用户量大, 数据库服务器压力随之增大, 导致查询速度变慢.

Lucene实现方案

根据用户输入的关键词(java), 应用服务器通过Lucene提供的API查询索引库, 索引库返回搜索结果给应用服务器, 服务器再将查询到的结果返回给用户

特点: 解决数据量大、用户量大、业务系统对查询速度要求高的业务需求(如实时查询).

数据查询方法

顺序扫描法

举例: 有多个文件A、B、C...要求找出文件内容包含有关键字[java]的所有文件.

顺序扫描法的思路: 从A文件开始扫描查找, 再扫描B文件...一直扫描完最后一个文件, 才能得到所有包含了java内容的文件.

特点: 文件数量越多, 查找起来就很慢.

倒排索引法(反向索引)

举例: 使用新华字典查找汉字, 先找到汉字的偏旁部首, 再根据偏旁部首对应的页码找到目标汉字.

以Lucene为例建立倒排索引:

文件一(编号是1): we like java java java

文件二(编号是2): we like Lucene Lucene Lucene

term(doc, freq)(pos)
we(1, 1) (2, 1)(0) (0)
like(1, 1) (2, 1)(1) (1)
java(1, 3)(2, 3, 4)
Lucene(2, 3)(2, 3, 4)
说明:

*
倒排索引就是建立词语与文件的对应关系(词语在什么文件出现, 出现了多少次, 在什么位置出现);

*
搜索时, 根据用户输入的关键词, 直接在索引中进行查询, 速度更快.

搜索技术应用场景

*
单机软件搜索(Office, Eclipse...);

*
站内搜索(京东, 淘宝);

*
垂直搜索(限定行业搜索, 如: 医疗, 教育);

*
平台搜索(Google, 百度, 360, 搜狗).

全文检索的基本原理

什么是全文检索?

我们生活中的数据总体分为两种:结构化数据和非结构化数据。

*
结构化数据:指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库,元数据等。

*
非结构化数据:指不定长或无固定格式的数据,如邮件,word文档等。

当然有的地方还会提到第三种,半结构化数据,如XML,HTML等,当根据需要可按结构化数据来处理,也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。
非结构化数据又一种叫法叫全文数据。

按照数据的分类,搜索也分为两种:

*
对结构化数据的搜索:如对数据库的搜索,用SQL语句。再如对元数据的搜索,如利用windows搜索对文件名,类型,修改时间进行搜索等。

*
对非结构化数据的搜索:如利用windows的搜索也可以搜索文件内容,Linux下的grep命令,再如用Google和百度可以搜索大量内容数据。

非结构化数据搜索方法

顺序扫描法(Serial Scanning)

所谓顺序扫描,比如要找内容包含某一个字符串的文件,就是一个文档一个文档的看,对于每一个文档,从头看到尾,如果此文档包含此字符串,则此文档为我们要找的文件,接着看下一个文件,直到扫描完所有的文件。

如利用windows的搜索也可以搜索文件内容,只是相当的慢。如果你有一个80G硬盘,如果想在上面找到一个内容包含某字符串的文件,不花他几个小时,怕是做不到。

Linux下的grep命令也是这一种方式。大家可能觉得这种方法比较原始,但对于小数据量的文件,这种方法还是最直接,最方便的。但是对于大量的文件,这种方法就很慢了。

全文索引

全文检索的基本思路:将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据进行搜索,从而达到搜索相对较快的目的。

这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息,我们称之索引。

这种先建立索引,再对索引进行搜索的过程就叫全文检索(Full-text Search)。

字典示例

比如字典,字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引,对每一个字的解释是非结构化的,如果字典没有音节表和部首检字表,在茫茫辞海中找一个字只能顺序扫描。

然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理,比如读音,就比较结构化,分声母和韵母,分别只有几种可以一一列举,于是将读音拿出来按一定的顺序排列,每一项读音都指向此字的详细解释的页数。

搜索时按结构化的拼音搜到读音,然后按其指向的页数,便可找到我们的非结构化数据——也即对字的解释。

全文检索的一般过程

图来自《Lucene in action》

全文检索大体分两个过程,索引创建(Indexing) 和 搜索索引(Search)。

*
索引创建:将现实世界中所有的结构化和非结构化数据提取信息,创建索引的过程。

*
搜索索引:就是得到用户的查询请求,搜索创建的索引,然后返回结果的过程。

于是全文检索就存在三个重要问题:

*
索引里面究竟存些什么?(Index)

*
如何创建索引?(Indexing)

*
如何对索引进行搜索?(Search)

索引存些什么?

为什么顺序扫描的速度慢?是由于要搜索的信息和非结构化数据中所存储的信息不一致造成的。

非结构化数据中所存储的信息是每个文件包含哪些字符串,也即已知文件,欲求字符串相对容易,也即是从文件到字符串的映射。

而我们想搜索的信息是哪些文件包含此字符串,也即已知字符串,欲求文件,也即从字符串到文件的映射。

反向索引

两者恰恰相反。于是如果索引总能够保存从字符串到文件的映射,则会大大提高搜索速度。
由于从字符串到文件的映射是文件到字符串映射的反向过程,于是保存这种信息的索引称为反向索引。

反向索引保存的信息(词典-倒排表)

假设我的文档集合里面有100篇文档,为了方便表示,我们为文档编号从1到100,得到下面的结构:

左边保存的是一系列字符串,称为词典。
每个字符串都指向包含此字符串的文档(Document)链表,此文档链表称为倒排表(Posting List)。
有了索引,便使保存的信息和要搜索的信息一致,可以大大加快搜索的速度。

反向索引查询示例

比如说,我们要寻找既包含字符串“lucene”又包含字符串“solr”的文档,我们只需要以下几步:

*
取出包含字符串“lucene”的文档链表。

*
取出包含字符串“solr”的文档链表。

*
通过合并链表,找出既包含“lucene”又包含“solr”的文件。

反向索引的优缺点

*
缺点:加上新建索引的过程,全文检索不一定比顺序扫描快,尤其是在数据量小的时候更是如此。而对一个很大量的数据创建索引也是一个很慢的过程。

*
优点:顺序扫描是每次都要扫描,而全文索引可一次索引,多次使用;检索速度快。

如何创建索引?

全文检索的索引创建过程一般有以下几步:

待索引的原文档(Document)

将原文档(Document)传给分词组件(Tokenizer)

分词组件(Tokenizer)会做以下几件事情(此过程称为Tokenize):

*
将文档分成一个一个单独的单词;

*
去除标点符号;

*
去除停用词(Stop word);

所谓停用词(Stop
word)就是一种语言中最普通的一些单词,由于没有特别的意义,因而大多数情况下不能成为搜索的关键词,因而创建索引时,这种词会被去掉而减少索引的大小。

英语中挺词(Stop word)如:“the”,“a”,“this”等。

对于每一种语言的分词组件(Tokenizer),都有一个停词(stop word)集合。

经过分词(Tokenizer)后得到的结果称为词次(Token)。

将词次(Token)传给语言处理组件(Linguistic Processor)

语言处理组件(linguistic processor)主要是对得到的词次(Token)做一些同语言相关的处理。

对于英语,语言处理组件(Linguistic Processor)一般做以下几点:

*
变为小写(Lowercase)。

*
将单词缩减为词根形式,如“cars”到“car”等。这种操作称为:stemming。

*
将单词转变为词根形式,如“drove”到“drive”等。这种操作称为:lemmatization。

语言处理组件(linguistic processor)的结果称为词元(Term)。

将词元(Term)传给索引组件(Indexer)

索引组件(Indexer)主要做以下几件事情:

*
利用得到的词(Term)创建一个字典(Term-DocumentID)

*
对字典按字母顺序进行排序。

*
合并相同的词元(Term)成为文档倒排(Posting List)链表。
在此表中,有几个定义:

*
Document Frequency 即文档频次,表示总共有多少文件包含此词(Term)。

*
Frequency 即词频率,表示此文件中包含了几个此词(Term)。

索引的创建与检索的流程

创建索引的流程

采集原始数据;
创建文档对象(Document);
创建分析器对象(Analyzer), 用于分词;
创建索引配置对象(IndexWriterConfig), 用于配置Lucene;
创建索引库目录位置对象(Directory), 指定索引库的存储位置;
创建索引写入对象(IndexWriter), 将文档对象写入索引库;
使用IndexWriter对象, 创建索引;
释放资源.

检索的流程

创建分析器对象(Analyzer), 用于分词;
创建查询对象(Query);
创建索引库目录位置对象(Directory), 指定索引库的位置;
创建索引读取对象(IndexReader), 用于读取索引;
创建索引搜索对象(IndexSearcher), 用于执行搜索;
使用IndexSearcher对象, 执行搜索, 返回搜索结果集TopDocs;
处理结果集;
释放资源.

Kotlin开发者社区

专注分享 Java、 Kotlin、Spring/Spring
Boot、MySQL、redis、neo4j、NoSQL、Android、JavaScript、React、Node、函数式编程、编程思想、"高可用,高性能,高实时"大型分布式系统架构设计主题。

High availability, high performance, high real-time large-scale distributed
system architecture design。

分布式框架:Zookeeper、分布式中间件框架等
分布式存储:GridFS、FastDFS、TFS、MemCache、redis等
分布式数据库:Cobar、tddl、Amoeba、Mycat
云计算、大数据、AI算法
虚拟化、云原生技术
分布式计算框架:MapReduce、Hadoop、Storm、Flink等
分布式通信机制:Dubbo、RPC调用、共享远程数据、消息队列等
消息队列MQ:Kafka、MetaQ,RocketMQ
怎样打造高可用系统:基于硬件、软件中间件、系统架构等一些典型方案的实现:HAProxy、基于Corosync+Pacemaker的高可用集群套件中间件系统
Mycat架构分布式演进
大数据Join背后的难题:数据、网络、内存和计算能力的矛盾和调和
Java分布式系统中的高性能难题:AIO,NIO,Netty还是自己开发框架?
高性能事件派发机制:线程池模型、Disruptor模型等等。。。

合抱之木,生于毫末;九层之台,起于垒土;千里之行,始于足下。不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江河。

技术
©2019-2020 Toolsou All rights reserved,
MySQL触发器【linux】shell:简单的shell脚本练习java连接数据库实现基本的增删改查Windows网络服务渗透测试实战-跨网段攻击JavaScript百炼成仙 1.15 天秀idea运行Mybatis项目出现的常见错误(编码错误等)Java实现自动猜数(猜数游戏进阶版)VHDL——4位移位寄存器【微信小程序学习】网易云音乐歌曲详情页代码实现一份笔记让你从 15K 涨薪并跳槽到32K+16