全文检索

数据分类

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

非结构化数据查询方法

1. 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。

1. 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，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。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，我们称之索引。

例如：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。

这种先建立索引，再对索引进行搜索的过程就叫全文检索(Full-text Search)。

虽然创建索引的过程也是非常耗时的，但是索引一旦创建就可以多次使用，全文检索主要处理的是查询，所以耗时间创建索引是值得的。

创建索引整体流程

1.获得原始文档

  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。

2.创建文档对象

获取原始内容的目的是为了索引，在索引前需要将原始内容创建成文档（Document），文档中包括一个一个的域（Field），域中存储内容。

这里我们可以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：每个Document可以有多个Field，不同的Document可以有不同的Field，同一个Document可以有相同的Field（域名和域值都相同）

3.分析文档

将原始内容创建为包含域（Field）的文档（document），需要再对域中的内容进行分析，分析的过程是经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，可以将语汇单元理解为一个一个的单词。

 

比如下边的文档经过分析如下：

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.

分析后得到的语汇单元：

lucene、java、full、search、engine。。。。

每个单词叫做一个Term，不同的域中拆分出来的相同的单词是不同的term。term中包含两部分一部分是文档的域名，另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是不同的term。

4.创建索引

对所有文档分析得出的语汇单元进行索引，索引的目的是为了搜索，最终要实现只搜索被索引的语汇单元从而找到Document（文档）。

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注意：创建索引是对语汇单元索引，通过词语找文档，这种索引的结构叫倒排索引结构。

传统方法是根据文件找到该文件的内容，在文件内容中匹配搜索关键字，这种方法是顺序扫描方法，数据量大、搜索慢。

倒排索引结构是根据内容（词语）找文档，如下图：