8、搜索与XML验证：技术解析与优化实践

搜索与XML验证：技术解析与优化实践

搜索技术解析

在信息检索领域，搜索是核心操作。给定一个单词，在一系列索引记录中查找包含该单词的文档并非难事。而且，从概念上讲，将这些索引记录组合起来进行“与”“或”查询以及短语搜索也相对简单。然而，真正的挑战在于对搜索结果进行排序，使优质结果排在前列。

信息检索（IR）这一计算机科学的子领域，主要专注于解决搜索结果排序的问题。过去，搜索结果的质量一直不尽如人意，但近年来情况有所改善。像Google及其竞争对手，在处理海量数据集和庞大用户群体时，能够提供高质量的搜索结果。这里的“高质量”意味着优质结果会出现在结果列表的顶部，并且结果列表能快速呈现。

其中，Google的PageRank算法起到了重要作用。该算法主要基于链接计数，即指向某个页面的超链接越多，该页面就越受欢迎，从而在搜索结果中排名更靠前。在实践中，这种方法效果显著。有两个有趣的现象值得关注：其一，在PageRank出现之前，搜索引擎领域的领导者如Yahoo!和DMoz采用的是对结果进行分类的方式，这表明了解内容的受欢迎程度比了解其具体内容更有用；其二，PageRank仅适用于文档之间存在大量链接的文档集合，目前符合条件的有万维网和经过同行评审的学术出版物语料库。

大型搜索引擎能够随着数据规模和用户数量的增长而扩展，这得益于大规模并行处理技术的应用。它们利用大量小型计算机而非少数大型计算机来解决大问题。索引记录的独立性使其天然适合并行处理。例如，基于对索引记录数组进行二分搜索的索引可以很容易地进行分区。对于只包含英文单词的索引，可以创建26个分区（行业术语称为分片），每个分片对应以一个字母开头的单词。然后可以根据需要复制每个分片，将大量单词搜索查询分配到任意数量的