全文搜索引擎java集成 全文搜索引擎工作原理

一 全文检索介绍

先建立索引，再对索引进行搜索的过程就叫全文检索

搜索引擎核心：建立倒排索引

二 数据库和 solor搜索引擎对比

1 搜索引擎的索引和 数据库索引区别

原理相通，只是索引结构不同 一个是B+树，一个是倒排索引树

2 各自定位对比

数据库核心是数据存储和事务能力，在大数据量下搜索会很慢

搜索引核心是 专职建立索引使在大数据量下快速搜索， 并根据算法和 数据结构对查询结果进行相关性排序

一个是结构化数据 ，另一个是非结构化数据

三 全文检索流程图

四 创建索引过程

第一步：一些要索引的原文档(Document)。

为了方便说明索引创建过程，这里特意用两个文件为例：

文件一：Students should be allowed to go out with their friends, but not allowed to drink beer.

文件二：My friend Jerry went to school to see his students but found them drunk which is not allowed.

第二步：将原文档进行词法/语法分析 拆成一堆词。

文档拆成一个个词，大小写转换，去掉标点，时态处理等等

“student”，“allow”，“go”，“their”，“friend”，“allow”，“drink”，“beer”，“my”，“friend”，“jerry”，“go”，“school”，“see”，“his”，“student”，“find”，“them”，“drink”，“allow”。 

第三步：将得到的词(Term)传给索引组件(Indexer)。

索引 组件(Indexer)主要做以下几件事情：

1. 利用得到的词(Term)创建一个字典。

在我们的例子中字典如下：

Term	Document ID
student	1
allow	1
go	1
their	1
friend	1
allow	1
drink	1
beer	1
my	2
friend	2
jerry	2
go	2
school	2
see	2
his	2
student	2
find	2
them	2
drink	2
allow	2

 

2. 对字典按字母顺序进行排序。

 

Term	Document ID
allow	1
allow	1
allow	2
beer	1
drink	1
drink	2
find	2
friend	1
friend	2
go	1
go	2
his	2
jerry	2
my	2
school	2
see	2
student	1
student	2
their	1
them	2

 

3. 合并相同的词(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)。 

至此索引创建完毕，下一步搜索过程

五 搜索过程

第一步：用户输入查询语句。

查询语句同我们普通的语言一样，也是有一定语法的。

不同的查询语句有不同的语法，如SQL语句就有一定的语法。

查询语句的语法根据全文检索系统的实现而不同。最基本的有比如：AND, OR, NOT等。

举个例子，用户输入语句：lucene AND learned NOT hadoop。

说明用户想找一个包含lucene和learned然而不包括hadoop的文档。

第二步：对查询语句进行词法分析，语法分析，及语言处理。

由于查询语句有语法，因而也要进行语法分析，语法分析及语言处理。

1. 词法分析主要用来识别单词和关键字。

比如关键字有AND, NOT等。

2. 语法分析主要是根据查询语句的语法规则来进行 或/与/非等逻辑判断。

3. 语言处理同索引过程中的语言处理几乎相同。

如learned变成learn等。

经过第二步，我们得到一棵经过语言处理的语法树。

 

 

 

第三步：搜索索引，得到符合语法树的文档。

此步骤有分几小步：

1. 首先，在反向索引表中，分别找出包含lucene，learn，hadoop的文档链表。
2. 其次，对包含lucene，learn的链表进行合并操作，得到既包含lucene又包含learn的文档链表。
3. 然后，将此链表与hadoop的文档链表进行差操作，去除包含hadoop的文档，从而得到既包含lucene又包含learn而且不包含hadoop的文档链表。
4. 此文档链表就是我们要找的文档。 

第四步：根据得到的文档和查询语句的相关性，对结果进行排序。

1. 计算权重(Term weight)的过程。

影响一个词(Term)在一篇文档中的重要性主要有两个因素：

• Term Frequency (tf)：即此Term在此文档中出现了多少次。tf 越大说明越重要。 
• Document Frequency (df)：即有多少文档包含次Term。df 越大说明越不重要。 

权重公式：

 

 

2. 判断Term之间的关系从而得到文档相关性的过程，也即向量空间模型的算法(VSM)。

我们把文档看作一系列词(Term)，每一个词(Term)都有一个权重(Term weight)，不同的词(Term)根据自己在文档中的权重来影响文档相关性的打分计算。

于是我们把所有此文档中词(term)的权重(term weight) 看作一个向量。

Document = {term1, term2, …… ,term N}

Document Vector = {weight1, weight2, …… ,weight N}

同样我们把查询语句看作一个简单的文档，也用向量来表示。

Query = {term1, term 2, …… , term N}

Query Vector = {weight1, weight2, …… , weight N}

我们把所有搜索出的文档向量及查询向量放到一个N维空间中，每个词(term)是一维。

如图：

 

 

 

我们认为两个向量之间的夹角越小，相关性越大。

相关性打分公式如下：

 

举个例子，查询语句有11个Term，共有三篇文档搜索出来。其中各自的权重(Term weight)，如下表格。 

	t1	t2	t3	t4	t5	t6	t7	t8	t9	t10	t11
D1	0	0	.477	0	.477	.176	0	0	0	.176	0
D2	0	.176	0	.477	0	0	0	0	.954	0	.176
D3	0	.176	0	0	0	.176	0	0	0	.176	.176
Q	0	0	0	0	0	.176	0	0	.477	0	.176

 

于是计算，三篇文档同查询语句的相关性打分分别为：

 

 

 

 

 

 

于是文档二相关性最高，先返回，其次是文档一，最后是文档三。

到此为止，我们可以找到我们最想要的文档了。