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如何實(shí)現(xiàn)全文檢索功能之搜索之路

開發(fā) 開發(fā)工具
張大胖學(xué)校的圖書館網(wǎng)站上線了,張大胖去瀏覽了一番,發(fā)現(xiàn)竟然沒有按照關(guān)鍵字搜索圖書的功能,大為吃驚之余,又隱約覺得機(jī)會來了: 我剛學(xué)完Web開發(fā),其中也有數(shù)據(jù)庫相關(guān)的知識,也許我可以實(shí)現(xiàn)這個功能??!

 引子

時間回到20年前。 

張大胖學(xué)校的圖書館網(wǎng)站上線了,張大胖去瀏覽了一番,發(fā)現(xiàn)竟然沒有按照關(guān)鍵字搜索圖書的功能,大為吃驚之余,又隱約覺得機(jī)會來了: 我剛學(xué)完Web開發(fā),其中也有數(shù)據(jù)庫相關(guān)的知識,也許我可以實(shí)現(xiàn)這個功能啊!

想到此處,張大胖趕緊查找聯(lián)系方式,抱著試試看的態(tài)度給圖書館的管理員發(fā)了一封電子郵件,表達(dá)了能實(shí)現(xiàn)這個搜索功能的信心和決心。 

[[241027]]

沒想到真的收到回信了,管理員王老師讓他在周四的下午2點(diǎn)半到圖書館3樓307聊一聊。 

周四下午,張大胖沐浴更衣以后,如約而至。 經(jīng)過一番寒暄和介紹,王老師正式進(jìn)入主題:你打算怎么實(shí)現(xiàn)這個全文檢索功能??? 

張大胖說:“我可以用SQL的 Like來實(shí)現(xiàn)。”

王老師笑了:“數(shù)據(jù)量小的時候Like還湊合,數(shù)據(jù)量一大,效率就非常低了。”

張大胖有點(diǎn)蒙:“那怎么辦?”

王老師說:“得用inverted index才行。”

張大胖知道什么是index, 但是從來沒有聽說過inverted index,這是什么鬼?

王老師看到他迷茫的臉色,就知道這小子雖然勇氣可嘉,但是技術(shù)還是有所欠缺,鼓勵到:“這樣吧,你回去研究研究inverted index, 然后再來實(shí)現(xiàn)這個全文檢索功能。”

Inverted Index

張大胖灰溜溜地回到宿舍,趕緊撥號上網(wǎng)去查這個inverted index。 

張大胖發(fā)現(xiàn)有很多人把他翻譯成倒排索引,聽起來雖然有點(diǎn)古怪,但實(shí)際上是一個非常簡單的概念。 比如說有兩篇文檔:

文檔1的內(nèi)容:A computer is a device that can execute operations

文檔2的內(nèi)容:Early computers are big devices

把這兩篇文章中的單詞都抽取出來,并且記錄下這些單詞出現(xiàn)在哪個文檔中,這就形成了一個簡單粗糙的倒排索引。

通過這個“倒排索引”,只要給出一個單詞,就可以迅速地定位到它在哪個文檔中。 用來做全文搜素非常合適。

但是上面的倒排索引有點(diǎn)“粗糙”,還可以在“精化”一下。

1. 對于 a, is , to ,that ,can ,the,are 這些詞對搜索來說沒什么意義,用戶幾乎不會用他們搜索,可以過濾掉。  

2.  用戶搜索的時候雖然輸入了computer,但是也希望搜出computers出來,所以需要把復(fù)數(shù)單詞,過去式單詞等做還原。 

3. 用戶雖然輸入了device , 但是也希望搜索出Device出來,所以需要把大寫都改成小寫。

經(jīng)過這番轉(zhuǎn)換,文檔1和文檔2的關(guān)鍵字變成了這樣:

文檔1:[computer] [device] [execute] [operation]

文檔2:[early] [computer] [big] [device]

相應(yīng)地,倒排索引變成了這樣:

當(dāng)用戶想搜索device 的時候,我們就可以告訴它,在文檔1和文檔2中都有。

為了更好的統(tǒng)計和高亮顯示搜索結(jié)果,還可以記錄關(guān)鍵詞在文章中出現(xiàn)的次數(shù)和位置(例如:是第幾個單詞)

架構(gòu)

明白了inverted index是怎么回事兒, 張大胖覺得只要把那些書籍的標(biāo)題,介紹,作者等信息給提取出來,形成inverted index,不就可以做關(guān)鍵字檢索了嗎?

可是轉(zhuǎn)眼一想,這個需求應(yīng)該是個通用的需求,不僅是圖書館有,很多互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,例如網(wǎng)上商城也需要, 我完全可以設(shè)計一個類庫出來,讓大家去使用啊。

張大胖迅速畫出一個架構(gòu)圖出來:

看看,不管你是什么類型的文檔,HTML, PDF, Word,甚至是數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù),只要能從中抽取出文本,就可以當(dāng)作我的數(shù)據(jù)源,對文本做了分析以后,就可以存入索引庫。 

用戶可以發(fā)出各種查詢,不僅僅是單個關(guān)鍵字,還支持關(guān)鍵字的組合: keyword1 AND keyword2等,對索引庫進(jìn)行搜索以后,把結(jié)果返回給用戶。 

“中間用虛線框起來的部分就是我應(yīng)該實(shí)現(xiàn)的類庫!” 張大胖對這個架構(gòu)很滿意。 

抽象

接下來就要考慮這個類庫對外提供的API了,這是個很煩人的事情。 張大胖的腦海中不由地想起來好基友Bill的諄諄教導(dǎo):“軟件設(shè)計就是一個不斷抽象的過程。”, 關(guān)鍵是要抽象??! 

可是這個系統(tǒng)似乎有點(diǎn)復(fù)雜,張大胖絞盡腦汁想了兩天也沒有頭緒,對于一個剛學(xué)會Web開發(fā)的同學(xué),立刻就要設(shè)計類庫,確實(shí)是有點(diǎn)勉為其難。 

沒辦法,張大胖只好致電Bill前來幫忙。 

Bill對張大胖的痛苦表示了親切的慰問, 又對架構(gòu)圖表示了適度的贊賞。 他說: “既然有HTML,PDF, Word文檔, 很自然,你可以做一個Document的抽象!”

“好像不行吧? 如果數(shù)據(jù)源是數(shù)據(jù)庫,怎么變成Document? ”

“很簡單, 比如一行數(shù)據(jù)就可以映射到一個Document。 當(dāng)然,這個轉(zhuǎn)化必須得有程序員來完成。程序員決定什么東西是Document。” Bill說。

“Document中有什么東西? ”

“嗯,Document可以有很多屬性,每個屬性都有名稱和值, 我可以把屬性叫做Field。比如一個HTML文檔,可能有path, title,content等多個Field,其中path可以唯一地標(biāo)志這個文檔, title和content需要做進(jìn)行分詞,形成倒排索引,讓用戶搜索。” Bill回答。

(一個包含多個Field的Document)

“用戶創(chuàng)建了Document和Field以后,就可以進(jìn)行分析了原始的內(nèi)容劃分成一個個Term,” 張大胖開始開竅,“這樣,我可以定義一個Analyzer的抽象類,讓別的程序可以擴(kuò)展它。”

“對,分析的結(jié)果可以加入索引庫,這個操作可以讓一個單獨(dú)的類,比如IndexWriter類來完成。” Bill 說。

“可是IndexWriter如何知道索引應(yīng)該存在什么地方? 內(nèi)存? 文件系統(tǒng)?”

“那就再來一個抽象的概念:Directory,表示索引文件的存儲。”

張大胖怕忘記,趕緊畫類圖:

 

“看起來還是挺漂亮的嘛!” 張大胖說。  

“好的設(shè)計一般都比較漂亮。” Bill 來了一句至理名言。

“對于對于用戶搜索來說,肯定得有個叫做Query的東西,用來表達(dá)用戶的搜索要求。當(dāng)然,這個Query也應(yīng)該允許擴(kuò)展。 ” 張大胖嘗試著抽象。

“但是這些類使用起來還是比較麻煩, 最好是支持用戶輸入字符串來表達(dá)搜索的意圖:(computer or phone) and price”  Bill還是經(jīng)驗老道,“必須得有個解析器來完成從字符串到Query的轉(zhuǎn)化,然后我們讓IndexSearcher 來接收Query,就可以實(shí)現(xiàn)搜索的功能了。 ”

張大胖很興奮,一個復(fù)雜的系統(tǒng),就這么被搞定了,雖然其中有很多細(xì)節(jié)沒有覆蓋,但大的方向已經(jīng)確定, 細(xì)節(jié)在具體的開發(fā)中來處理吧。

他摩拳擦掌,準(zhǔn)備大干一場,把這個設(shè)計給實(shí)現(xiàn)了。 

可是Bill在網(wǎng)上搜索了一會兒,潑了一盆冷水:“大胖,好像有個叫做Lucene的開源系統(tǒng),和我們的設(shè)計很像啊,功能更加強(qiáng)大,要不你就用它這個實(shí)現(xiàn)吧。”

張大胖趕緊跑到電腦前去看,果然,這個叫Lucene的家伙實(shí)現(xiàn)得非常完善,還有很多高級的功能,比如僅僅是“相似度”這個功能,非得對搜索有深入研究才行,自己是望塵莫及。 

他嘆了一口氣說:“好吧,我去圖書館找王老師,就用這個Lucene吧!”

三年以后

張大胖已經(jīng)變成了利用Lucene做搜索的高手,各種細(xì)節(jié)和最佳實(shí)踐盡在掌握。隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的爆炸式增長,搜索變成了一個常見的需求,他甚至在業(yè)余時間專門去給人做Lucene的咨詢,賺了不少外快。

但是做得多了,張大胖也覺得很煩,這個Lucene用起來實(shí)在是太“低級”,很多人向他抱怨: 我就想搜索一下我的商品描述,現(xiàn)在還得理解什么“Directory”,"Analyzer","Query",實(shí)在是太復(fù)雜了! 還有我們的數(shù)據(jù)越來越多,索引也越來占的空間也越來越大,怎么才能實(shí)現(xiàn)分布式的存儲?。?nbsp;

這樣的抱怨聽多了,張大胖心想:是時候?qū)ucene做一層封裝,提供一個簡單的API了......

后記:接下來還可以講一下Elastic Search ,也不知道大家是否感興趣,再加上這篇文章已經(jīng)很長了,就停筆了。 如果各位感興趣的,留言告訴我一下,我會繼續(xù)寫下去。

【本文為51CTO專欄作者“劉欣”的原創(chuàng)稿件,轉(zhuǎn)載請通過作者微信公眾號coderising獲取授權(quán)】

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責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 51CTO專欄
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