数据分类
咱们生活中的数据整体分为两种:结构化数据和非结构化数据。
结构化数据:指具备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文档等磁盘上的文件java
结构化数据搜索
常见的结构化数据也就是数据库中的数据。在数据库中搜索很容易实现,一般都是使用sql语句进行查询,并且能很快的获得查询结果。
为何数据库搜索很容易?由于数据库中的数据存储是有规律的,有行有列并且数据格式、数据长度都是固定的。sql
顺序扫描法(Serial Scanning)
所谓顺序扫描,好比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,对于每个文档,从头看到尾,若是此文档包含此字符串,则此文档为咱们要找的文件,接着看下一个文件,直到扫描完全部的文件。如利用windows的搜索也能够搜索文件内容,只是至关的慢。数据库
全文检索(Full-text Search)
将非结构化数据中的一部分信息提取出来,从新组织,使其变得有必定结构,而后对此有必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而后从新组织的信息,咱们称之索引。apache
这种先创建索引,再对索引进行搜索的过程就叫全文检索(Full-text Search)。windows
如何实现全文检索
可使用Lucene实现全文检索。Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便的在目标系统中实现全文检索的功能。数据结构
全文检索的应用场景
对于数据量大、数据结构不固定的数据可采用全文检索方式搜索,好比百度、Google等搜索引擎、论坛站内搜索、电商网站站内搜索等。app
索引和搜索流程图
工具
绿色表示索引过程,对要搜索的原始内容进行索引构建一个索引库,索引过程包括:肯定原始内容即要搜索的内容采集文档建立文档分析文档索引文档网站
红色表示搜索过程,从索引库中搜索内容,搜索过程包括:用户经过搜索界面建立查询执行搜索,从索引库搜索渲染搜索结果搜索引擎
建立索引
对文档索引的过程,将用户要搜索的文档内容进行索引,索引存储在索引库(index)中。
这里咱们要搜索的文档是磁盘上的文本文件,根据案例描述:凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都要找出来,这里要对文件名和文件内容建立索引。
得到原始文档:是指要索引和搜索的内容。原始内容包括互联网上的网页、数据库中的数据、磁盘上的文件等。
建立文档对象
获取原始内容的目的是为了索引,在索引前须要将原始内容建立成文档(Document),文档中包括一个一个的域(Field),域中存储内容。
这里咱们能够将磁盘上的一个文件当成一个document,Document中包括一些Field(file_name文件名称、file_path文件路径、file_size文件大小、file_content文件内容)。
注意:每一个Document能够有多个Field,不一样的Document能够有不一样的Field,同一个Document能够有相同的Field(域名和域值都相同)
每一个文档都有一个惟一的编号,就是文档id
分析文档
将原始内容建立为包含域(Field)的文档(document),须要再对域中的内容进行分析,分析的过程是通过对原始文档提取单词、将字母转为小写、去除标点符号、去除停用词等过程生成最终的语汇单元,能够将语汇单元理解为一个一个的单词。
好比下边的文档通过分析以下:
原文档内容:
Lucene is a Java full-text search engine. Lucene is not a complete
application, but rather a code library and API that can easily be used
to add search capabilities to applications.
分析后获得的语汇单元:
lucene、java、full、search、engine。。。。
每一个单词叫作一个Term,不一样的域中拆分出来的相同的单词是不一样的term。term中包含两部分一部分是文档的域名,另外一部分是单词的内容。
例如:文件名中包含apache和文件内容中包含的apache是不一样的term。
查询索引
查询索引也是搜索的过程。搜索就是用户输入关键字,从索引(index)中进行搜索的过程。根据关键字搜索索引,根据索引找到对应的文档,从而找到要搜索的内容(这里指磁盘上的文件)