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搜索引擎为什么这么快?原理其实很简单,搜索引擎索引技术分享
作者:佚名 /日期:2020-05-17 09:18

工作生活中,搜索引擎是我们必不可少的工具,它能帮我们快速的从全世界百亿级的海量网页和文档中快速查询到我们需要的内容。本文主要讲解搜索引擎的检索原理,通过原理的分享,相信大家就能很简单的明白为什么搜索引擎能这么快了。

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。非结构化和半结构化数据:指不定长或无固定格式的数据,如邮件,word文档等。半结构化数据,如XML,HTML等。

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。

一种是顺序扫描法(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。

有人可能会说,对非结构化数据顺序扫描很慢,对结构化数据的搜索却相对较快(由于结构化数据有一定的结构可以采取一定的搜索算法加快速度),那么把我们的非结构化数据想办法弄得有一定结构不就行了吗?

这种想法很天然,却构成了全文检索的基本思路,也即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。

这种说法比较抽象,举几个例子就很容易明白,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。我们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。

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。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。

假设我的文档集合里面有100篇文档(网页也可以看作是一篇文档),为了方便表示,我们为文档编号从1到100,得到下面的结构

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)。

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:

看到这个地方,有人可能会说,全文检索的确加快了搜索的速度,但是多了索引的过程,两者加起来不一定比顺序扫描快多少。的确,加上索引的过程,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。

然而两者还是有区别的,顺序扫描是每次都要扫描,而创建索引的过程仅仅需要一次,以后便是一劳永逸的了,每次搜索,创建索引的过程不必经过,仅仅搜索创建好的索引就可以了。

当每次用户想要搜索相关的网页或文档信息时,我们都可以使用之前创建好的索引,快速的查询出相关信息。这就是搜索引擎能从海量数据中快速地为用户找到信息的诀窍了。

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