Solr的工作原理以及全文檢索實現原理

Solr 是一個企業級開源搜索引擎平臺， Solr用Java編寫，起源自Apache的Lucene項目。主要功能包括全文本搜索，高亮命中，分面搜索，實時索引，動態集群，數據庫集成，NoSQL功能以及富文本（比如Word，PDF）處理。Solr提供了分布式搜索和索引復制功能，具備高度可擴展性和容錯功能。Solr是當今最流行的企業級索引引擎。 Solr用Java編寫，運行在獨立的全文搜索服務器上。Solr使用Lucene Java索引庫作為全文索引和搜索的核心，并且提供了類REST的HTTP/XML 和 JSON API，絕大多數流行的編程語言都可以使用。Solr具有強大的外部配置設置，無需任何Java代碼就可以定制何種類型的應用。Solr使用了插件式層次機構，支持更加高級的定制化。

工作原理

solr是基于Lucence開發的企業級搜索引擎技術，而lucence的原理是倒排索引。那么什么是倒排索引呢？接下來我們就介紹一下lucence倒排索引原理。

假設有兩篇文章1和2：

文章1的內容為：老超在卡子門工作，我也是。

文章2的內容為：小超在鼓樓工作。

由于lucence是基于關鍵詞索引查詢的，那我們首先要取得這兩篇文章的關鍵詞。如果我們把文章看成一個字符串，我們需要取得字符串中的所有單詞，即分詞。分詞時，忽略”在“、”的“之類的沒有意義的介詞，以及標點符號可以過濾。

我們使用Ik Analyzer實現中文分詞，分詞之后結果為：

文章1：

文章2：

接下來，有了關鍵詞后，我們就可以建立倒排索引了。上面的對應關系是：“文章號”對“文章中所有關鍵詞”。倒排索引把這個關系倒過來，變成： “關鍵詞”對“擁有該關鍵詞的所有文章號”。

文章1、文章2經過倒排后變成：

通常僅知道關鍵詞在哪些文章中出現還不夠，我們還需要知道關鍵詞在文章中出現次數和出現的位置，通常有兩種位置：

a.字符位置，即記錄該詞是文章中第幾個字符（優點是關鍵詞亮顯時定位快）；

b.關鍵詞位置，即記錄該詞是文章中第幾個關鍵詞（優點是節約索引空間、詞組（phase）查詢快），lucene中記錄的就是這種位置。

加上出現頻率和出現位置信息后，我們的索引結構變為：

實現時，lucene將上面三列分別作為詞典文件（Term Dictionary）、頻率文件（frequencies）、位置文件（positions）保存。其中詞典文件不僅保存有每個關鍵詞，還保留了指向頻率文件和位置文件的指針，通過指針可以找到該關鍵字的頻率信息和位置信息。

全文檢索實現原理

solr是一個獨立的企業級搜索應用服務器，它對外t提供類似于web-service的api接口。用戶可以通過http請求，向搜索引擎服務器提交一定格式的xml文件，生成索引。；

也可以通過http get操作提出查詢的請求，得到xml/json格式的返回結果

Lucene是一個高效的，基于Java的全文檢索庫。

所以在了解Lucene之前要費一番工夫了解一下全文檢索。

那么什么叫做全文檢索呢？這要從我們生活中的數據說起。

我們生活中的數據總體分為兩種：結構化數據和非結構化數據。

結構化數據：指具有固定格式或有限長度的數據，如數據庫，元數據等。

非結構化數據：指不定長或無固定格式的數據，如郵件，word文檔等。

當然有的地方還會提到第三種，半結構化數據，如XML，HTML等，當根據需要可按結構化數據來處理，也可抽取出純文本按非結構化數據來處理。

非結構化數據又一種叫法叫全文數據。

按照數據的分類，搜索也分為兩種：

對結構化數據的搜索：如對數據庫的搜索，用SQL語句。再如對元數據的搜索，如利用windows搜索對文件名，類型，修改時間進行搜索等。

對非結構化數據的搜索：如利用windows的搜索也可以搜索文件內容，Linux下的grep命令，再如用Google和百度可以搜索大量內容數據。

對非結構化數據也即對全文數據的搜索主要有兩種方法：

一種是順序掃描法（Serial Scanning）：所謂順序掃描，比如要找內容包含某一個字符串的文件，就是一個文檔一個文檔的看，對于每一個文檔，從頭看到尾，如果此文檔包含此字符串，則此文檔為我們要找的文件，接著看下一個文件，直到掃描完所有的文件。如利用windows的搜索也可以搜索文件內容，只是相當的慢。如果你有一個80G硬盤，如果想在上面找到一個內容包含某字符串的文件，不花他幾個小時，怕是做不到。Linux下的grep命令也是這一種方式。大家可能覺得這種方法比較原始，但對于小數據量的文件，這種方法還是最直接，最方便的。但是對于大量的文件，這種方法就很慢了。

有人可能會說，對非結構化數據順序掃描很慢，對結構化數據的搜索卻相對較快（由于結構化數據有一定的結構可以采取一定的搜索算法加快速度），那么把我們的非結構化數據想辦法弄得有一定結構不就行了嗎？

這種想法很天然，卻構成了全文檢索的基本思路，也即將非結構化數據中的一部分信息提取出來，重新組織，使其變得有一定結構，然后對此有一定結構的數據進行搜索，從而達到搜索相對較快的目的。

這部分從非結構化數據中提取出的然后重新組織的信息，我們稱之索引。

這種說法比較抽象，舉幾個例子就很容易明白，比如字典，字典的拼音表和部首檢字表就相當于字典的索引，對每一個字的解釋是非結構化的，如果字典沒有音節表和部首檢字表，在茫茫辭海中找一個字只能順序掃描。然而字的某些信息可以提取出來進行結構化處理，比如讀音，就比較結構化，分聲母和韻母，分別只有幾種可以一一列舉，于是將讀音拿出來按一定的順序排列，每一項讀音都指向此字的詳細解釋的頁數。我們搜索時按結構化的拼音搜到讀音，然后按其指向的頁數，便可找到我們的非結構化數據——也即對字的解釋。

這種先建立索引，在對索引進行搜索的過程就叫做全文檢索。

全文檢索大體分為2個過程，索引創建和搜索索引

1.索引創建：將現實世界中的所有結構化和非結構化數據提取信息，創建索引的過程

2.索引索引：就是得到用戶查詢的請求，搜索創建的索引，然后返回結果的過程

于是全文檢索就存在3個重要的問題：

1. 索引里面究竟存了什么東西？

2.如何創建索引？

3.如何對索引進行搜索？

下面我們順序對每個個問題進行研究。

二、索引里面究竟存些什么

索引里面究竟需要存些什么呢？

首先我們來看為什么順序掃描的速度慢：

其實是由于我們想要搜索的信息和非結構化數據中所存儲的信息不一致造成的。

非結構化數據中所存儲的信息是每個文件包含哪些字符串，也即已知文件，欲求字符串相對容易，也即是從文件到字符串的映射。而我們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，也即從字符串到文件的映射。兩者恰恰相反。于是如果索引總能夠保存從字符串到文件的映射，則會大大提高搜索速度。

由于從字符串到文件的映射是文件到字符串映射的反向過程，于是保存這種信息的索引稱為反向索引。

反向索引的所保存的信息一般如下：

假設我的文檔集合里面有100篇文檔，為了方便表示，我們為文檔編號從1到100，得到下面的結構

左邊保存的是一系列字符串，稱為詞典。

每個字符串都指向包含此字符串的文檔（Document）鏈表，此文檔鏈表稱為倒排表（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。

比如說，我們要尋找既包含字符串“lucene”又包含字符串“solr”的文檔，我們只需要以下幾步：

1. 取出包含字符串“lucene”的文檔鏈表。

2. 取出包含字符串“solr”的文檔鏈表。

3. 通過合并鏈表，找出既包含“lucene”又包含“solr”的文件。

看到這個地方，有人可能會說，全文檢索的確加快了搜索的速度，但是多了索引的過程，兩者加起來不一定比順序掃描快多少。的確，加上索引的過程，全文檢索不一定比順序掃描快，尤其是在數據量小的時候更是如此。而對一個很大量的數據創建索引也是一個很慢的過程。

然而兩者還是有區別的，順序掃描是每次都要掃描，而創建索引的過程僅僅需要一次，以后便是一勞永逸的了，每次搜索，創建索引的過程不必經過，僅僅搜索創建好的索引就可以了。

這也是全文搜索相對于順序掃描的優勢之一：一次索引，多次使用。

三、如何創建索引

全文檢索的索引創建過程一般有以下幾步：

第一步：一些要索引的原文檔（Document）。

為了方便說明索引創建過程，這里特意用兩個文件為例：

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：將原文檔傳給分次組件（Tokenizer）。

分詞組件（Tokenizer）會做以下幾件事情（此過程稱為Tokenize）：

1. 將文檔分成一個一個單獨的單詞。

2. 去除標點符號。

3. 去除停詞（Stop word）。

所謂停詞（Stop word）就是一種語言中最普通的一些單詞，由于沒有特別的意義，因而大多數情況下不能成為搜索的關鍵詞，因而創建索引時，這種詞會被去掉而減少索引的大小。

英語中挺詞（Stop word）如：“the”，“a”，“this”等。

對于每一種語言的分詞組件（Tokenizer），都有一個停詞（stop word）集合。

經過分詞（Tokenizer）后得到的結果稱為詞元（Token）。

在我們的例子中，便得到以下詞元（Token）：

“Students”，“allowed”，“go”，“their”，“friends”，“allowed”，“drink”，“beer”，“My”，“friend”，“Jerry”，“went”，“school”，“see”，“his”，“students”，“found”，“them”，“drunk”，“allowed”。

第三步：將得到的詞元（Token）傳給語言處理組件（Linguistic Processor）。

語言處理組件（linguistic processor）主要是對得到的詞元（Token）做一些同語言相關的處理。

對于英語，語言處理組件（Linguistic Processor）一般做以下幾點：

1. 變為小寫（Lowercase）。

2. 將單詞縮減為詞根形式，如“cars”到“car”等。這種操作稱為：stemming。

3. 將單詞轉變為詞根形式，如“drove”到“drive”等。這種操作稱為：lemmatization

第四步：將得到的詞（Term）傳給索引組件（Indexer）。等等

總而言之

1. 索引過程：

1）有一系列被索引文件

2）被索引文件經過語法分析和語言處理形成一系列詞（Term）。

3）經過索引創建形成詞典和反向索引表。