28、探索Azure上的全文搜索与FTS引擎构建-优快云博客

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探索Azure上的全文搜索与FTS引擎构建

1. 全文搜索概述

在数据交互中，全文搜索是一项常见且重要的任务。传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）大多支持全文搜索功能，例如SQL Server和MySQL。但Windows Azure存储并不直接支持该功能。

全文搜索（FTS）引擎能够识别同一单词的不同形式，检测相似短语，并执行基本的布尔逻辑搜索。它还包含基本的排名算法对搜索结果进行排序。像Google和Yahoo!这样的大型搜索引擎使用的是复杂的词干提取和大小写折叠算法。

2. 索引的重要性

索引在全文搜索中起着关键作用。就像书中的索引能帮助我们快速找到特定术语的位置一样，数据库中的索引可以让计算机快速定位所需的数据。

在FTS引擎中，索引按排序顺序存储，引擎可以通过二分查找快速找到正确的术语。然而，Azure存储没有自带的索引功能，这就需要开发者自己构建索引并编写查询代码。不过，开发者可以利用Azure存储来存储实际数据，使用Azure表来查询索引，从而对大型数据集进行索引和查询，而无需担心内存或存储容量问题。

3. 相关术语解释

在FTS领域，有两个常见的术语：
- 文档（Document） ：是搜索结果中返回的内容单元。对于搜索引擎来说，它可以是网页；对于邮件搜索，它可以是一封邮件。文档的粒度可以根据需求进行调整。
- 术语（Term） ：文档由多个术语组成，通常对于文本内容，每个术语大致可以近似为一个单词。

4. 大小写折叠和词干提取

为了提高搜索的准确性和效率，需要对文档进行大小写折叠和词干提取处理。
- 大小写折叠 ：将文档转换为统一的大小写形式，这样用户在搜索时就无需考虑查询词的大小写。例如，将诗句 “Three Rings for the Elven - kings under the sky,” 转换为 “three rings for the elven - kings under the sky”。
- 词干提取 ：将每个单词转换为其词根形式。例如，将 “doomed” 转换为 “doom”。可以使用Porter词干提取算法来实现这一功能，该算法的实现可以在 http://tartarus.org/~martin/PorterStemmer/ 找到。

5. 倒排索引

倒排索引是FTS引擎中常用的索引结构。它包含两个数据结构：一个是文档ID到文档内容的映射，另一个是术语到包含该术语的文档的指针列表。

以下是一个简单的示例，展示了文档ID到文档内容的映射表：
| Document ID | Document |
| — | — |
| 0 | Three Rings for the Elven - kings under the sky, |
| 1 | Seven for the Dwarf - lords in their halls of stone, |
| 2 | Nine for Mortal Men doomed to die, |
| 3 | One for the Dark Lord on his dark throne |
| 4 | In the Land of Mordor where the Shadows lie. |
| 5 | One Ring to rule them all, One Ring to find them, |
| 6 | One Ring to bring them all and in the darkness bind them |
| 7 | In the Land of Mordor where the Shadows lie. |

对应的倒排索引示例如下：
| Term | Document IDs |
| — | — |
| Three | 0 |
| Rings | 0 |
| for | 0, 1, 2, 3 |
| the | 0, 0, 1, 3, 4, 4, 6, 7, 7 |
| Elven - kings | 0 |
| under | 0 |
| sky, | 0 |
| Seven | 1 |
| Dwarf - lords | 1 |
| Mordor | 4, 7 |
| Ring | 5, 5, 6 |

从这个倒排索引中可以看出，一些常见的单词（如 “the”）出现的频率较高，这些词被称为停用词，通常会在查询中被排除。同时，由于没有进行词干提取，出现了 “Ring” 和 “Rings” 这样相似的术语。

搜索的过程很简单，对于单个术语的查询，只需在倒排索引表中查找该术语对应的文档列表；对于多个术语的查询，需要对每个术语的结果集进行交集操作。例如，查询 “Rings the Elven - kings”，通过倒排索引可知，“Rings” 出现在文档0，“Elven - kings” 出现在文档0，“the” 也出现在文档0，所以交集结果为文档0。而查询 “Ring Mordor” 则没有匹配结果，因为 “Ring” 对应的文档是5、5、6，“Mordor” 对应的文档是4、7，没有重叠。

6. 在Azure上构建FTS引擎

接下来，我们将在Windows Azure存储上构建自己的FTS引擎。
- 选择数据源 ：可以使用任何文本文件作为数据源。推荐使用Project Gutenberg提供的免费书籍，你可以从 http://www.gutenberg.org 下载，也可以从 http://www.sriramkrishnan.com/windowsazurebook/gutenberg.zip 下载示例文件。
- 项目设置 ：为了简化示例，我们构建一个基本的控制台应用程序。该应用程序将完成两个任务：一是对指定目录中的文件进行索引，并在Windows Azure存储中创建倒排索引；二是根据搜索查询在Azure存储中进行搜索。
具体的设置步骤如下：
1. 使用Visual Studio创建一个.NET 3.5控制台应用程序项目，命名为FTS（如果使用其他名称，记得修改命名空间）。
2. 添加对 System.Data.Services.dll 和 System.Data.Services.Client.dll 程序集的引用，以支持ADO.NET数据服务。
3. 引入 Microsoft.WindowsAzure.StorageClient 库，用于与Azure存储进行通信。
4. 添加一个新的 App.config 文件到项目中，并输入以下内容：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<configuration>
  <appSettings>
    <add key="DataConnectionString" value="AccountName=YourAccountName;AccountKey=YourAccountKey==;DefaultEndpointsProtocol=https"/>
  </appSettings>
  <system.net>
    <settings>
      <servicePointManager expect100Continue="false" useNagleAlgorithm="false" />
    </settings>
  </system.net>
</configuration>

记得填写你的账户名、密钥和表存储端点。

7. 数据建模

需要创建两个关键的数据结构：
- 文档映射 ：使用以下代码创建一个 Document 类，将其保存为 Document.cs 并添加到项目中：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Data.Services;
using System.Data.Services.Client;
using Microsoft.WindowsAzure.StorageClient;

namespace FTS
{
    public class Document:TableServiceEntity
    {
        public Document( string title, string id):base(id, id)
        {
            this.Title = title;
            this.ID = id;
        }
        public Document():base()
        {
            //Empty - constructor for ADO.NET Data Services
        }
        public string Title { get; set; }
        public string ID { get;set;}
    }
}

这个类封装了 Document 表中的一个实体（行），每个实体有一个唯一的ID和对应的标题。使用文档ID作为分区键，将每个文档放在单独的分区中，这样可以提高查询性能。
- 倒排索引 ：使用以下代码创建一个 IndexEntry 类，将其保存为 IndexEntry.cs 并添加到项目中：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Data.Services;
using System.Data.Services.Client;
using Microsoft.WindowsAzure.StorageClient;

namespace FTS
{
    public class IndexEntry:TableServiceEntity
    {
        public IndexEntry(string term, string docID)
            : base(term, docID)
        {
            this.Term = term;
            this.DocID = docID;
        }
        public IndexEntry()
            : base()
        {
            //Empty constructor for ADO.NET Data Services
        }
        public string Term { get; set; }
        public string DocID { get; set; }
    }
}

在这个设计中，每个术语 - 文档ID对都有一个单独的表条目，所有具有相同术语的条目将进入同一个分区，因为使用 “term” 作为分区键。要获取包含某个术语的文档列表，只需查询该术语所在分区的所有实体。

同时，还需要创建一个 FTSDataServiceContext 类，将其保存为 FTSDataServiceContext.cs 并添加到项目中：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using Microsoft.WindowsAzure;
using Microsoft.WindowsAzure.StorageClient;
using System.Data.Services.Client;

namespace FTS
{
    public class FTSDataServiceContext:TableServiceContext
    {
        public FTSDataServiceContext(string baseAddress, StorageCredentials credentials)
            : base(baseAddress, credentials)
        {
        }
        public const string DocumentTableName = "DocumentTable";
        public IQueryable<Document> DocumentTable
        {
            get
            {
                return this.CreateQuery<Document>(DocumentTableName);
            }
        }
        public const string IndexTableName = "IndexTable";
    }
}

这个类封装了前面创建的两个类，使我们能够通过ADO.NET数据服务对它们进行查询。

以下是一个简单的mermaid流程图，展示了在Azure上构建FTS引擎的主要步骤：

graph LR
    A[选择数据源] --> B[项目设置]
    B --> C[数据建模]
    C --> D[创建文档映射]
    C --> E[创建倒排索引]
    D --> F[构建FTS引擎]
    E --> F

通过以上步骤，我们可以在Azure上构建一个基本的FTS引擎，实现对文本数据的全文搜索功能。在实际应用中，还可以根据需求对搜索结果进行排序和优化。

探索Azure上的全文搜索与FTS引擎构建（续）

8. 搜索功能实现

在完成项目设置和数据建模后，我们就可以实现具体的搜索功能了。搜索的核心是利用之前创建的倒排索引进行查询。以下是一个简单的搜索逻辑示例：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.WindowsAzure;
using Microsoft.WindowsAzure.StorageClient;
using System.Data.Services.Client;

namespace FTS
{
    class SearchEngine
    {
        private FTSDataServiceContext context;

        public SearchEngine(string baseAddress, StorageCredentials credentials)
        {
            context = new FTSDataServiceContext(baseAddress, credentials);
        }

        public List<Document> Search(string query)
        {
            string[] terms = query.Split(' ');
            List<Document> result = new List<Document>();

            if (terms.Length == 1)
            {
                // 单个术语查询
                var indexEntries = context.CreateQuery<IndexEntry>(FTSDataServiceContext.IndexTableName)
                                         .Where(ie => ie.Term == terms[0])
                                         .ToList();
                foreach (var entry in indexEntries)
                {
                    var doc = context.DocumentTable.Where(d => d.ID == entry.DocID).FirstOrDefault();
                    if (doc != null)
                    {
                        result.Add(doc);
                    }
                }
            }
            else
            {
                // 多个术语查询
                List<List<string>> docIdLists = new List<List<string>>();
                foreach (string term in terms)
                {
                    var indexEntries = context.CreateQuery<IndexEntry>(FTSDataServiceContext.IndexTableName)
                                             .Where(ie => ie.Term == term)
                                             .Select(ie => ie.DocID)
                                             .ToList();
                    docIdLists.Add(indexEntries);
                }

                var commonDocIds = docIdLists.Aggregate((current, next) => current.Intersect(next).ToList());
                foreach (string docId in commonDocIds)
                {
                    var doc = context.DocumentTable.Where(d => d.ID == docId).FirstOrDefault();
                    if (doc != null)
                    {
                        result.Add(doc);
                    }
                }
            }

            return result;
        }
    }
}

这个 SearchEngine 类实现了基本的搜索功能。对于单个术语的查询，它会直接在倒排索引中查找该术语对应的文档ID，然后根据文档ID从 DocumentTable 中获取文档信息。对于多个术语的查询，它会先分别找出每个术语对应的文档ID列表，然后对这些列表取交集，最后根据交集的文档ID获取文档信息。

9. 停用词处理

在全文搜索中，停用词是一些常见且对搜索结果影响不大的词语，如 “the”、“and”、“for” 等。为了提高搜索效率和准确性，通常会在索引和查询时排除这些停用词。以下是一个简单的停用词处理示例：

private static readonly HashSet<string> stopWords = new HashSet<string> { "the", "and", "for", "in", "on", "to" };

public static string[] RemoveStopWords(string[] terms)
{
    return terms.Where(term =>!stopWords.Contains(term.ToLower())).ToArray();
}

在索引和查询时，可以调用 RemoveStopWords 方法来去除停用词。例如，在 Search 方法中，可以在拆分查询字符串后调用该方法：

string[] terms = query.Split(' ');
terms = RemoveStopWords(terms);

10. 词干提取在搜索中的应用

在前面我们提到了词干提取的重要性，在搜索过程中也需要应用词干提取。在查询时，需要将查询词转换为词干形式，以确保能够匹配到所有相关的文档。以下是一个使用Porter词干提取算法的示例：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using PorterStemmer; // 假设已经引入PorterStemmer库

namespace FTS
{
    class StemmerHelper
    {
        public static string StemWord(string word)
        {
            Stemmer stemmer = new Stemmer();
            return stemmer.Stem(word);
        }

        public static string[] StemTerms(string[] terms)
        {
            return terms.Select(StemWord).ToArray();
        }
    }
}

在 Search 方法中，可以在去除停用词后调用 StemTerms 方法对查询词进行词干提取：

string[] terms = query.Split(' ');
terms = RemoveStopWords(terms);
terms = StemmerHelper.StemTerms(terms);

11. 性能优化

为了提高全文搜索的性能，可以考虑以下几个方面：
- 分区策略优化 ：在数据建模时，我们使用文档ID作为 Document 表的分区键，使用术语作为 IndexEntry 表的分区键。这种分区策略可以确保每个查询只访问特定的分区，减少不必要的数据扫描。
- 缓存机制 ：对于一些频繁查询的结果，可以使用缓存机制来减少对Azure存储的访问次数。例如，可以使用内存缓存（如 MemoryCache ）来存储最近的搜索结果。

using System.Runtime.Caching;

private MemoryCache searchCache = MemoryCache.Default;

public List<Document> Search(string query)
{
    if (searchCache.Contains(query))
    {
        return (List<Document>)searchCache.Get(query);
    }

    // 执行搜索逻辑
    List<Document> result = ...;

    // 将结果存入缓存
    searchCache.Add(query, result, DateTimeOffset.Now.AddMinutes(10));

    return result;
}

并行索引 ：如果需要对大量数据进行索引，可以考虑使用并行处理来提高索引速度。例如，可以将数据分成多个块，并行地对每个块进行索引。

12. 总结

通过以上步骤，我们详细介绍了在Azure上构建全文搜索（FTS）引擎的过程。从选择数据源、项目设置、数据建模，到搜索功能实现、停用词处理、词干提取和性能优化，我们逐步完成了一个基本的FTS引擎的构建。

以下是一个mermaid流程图，展示了整个FTS引擎的工作流程：

graph LR
    A[选择数据源] --> B[项目设置]
    B --> C[数据建模]
    C --> D[索引数据]
    D --> E[创建倒排索引]
    F[用户输入查询] --> G[停用词处理]
    G --> H[词干提取]
    H --> I[搜索倒排索引]
    I --> J[获取文档信息]
    J --> K[返回搜索结果]
    E --> I

在实际应用中，可以根据具体需求对FTS引擎进行进一步的扩展和优化，例如添加搜索结果排序、支持更复杂的查询语法等。通过不断的改进和完善，我们可以构建出一个高效、准确的全文搜索系统，满足不同场景下的搜索需求。