29、探索全文搜索与数据建模-优快云博客

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探索全文搜索与数据建模

1. 全文搜索基础搭建

首先，我们需要为全文搜索搭建基础环境。以下是一个获取索引表的代码示例：

public IQueryable<IndexEntry> IndexTable
{
    get
    {
        return this.CreateQuery<IndexEntry>(IndexTableName);
    }
}

接着，添加一个迷你控制台，用于测试各种文本文件并搜索不同的术语。将 Program.cs 替换为以下代码：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.IO;
using Microsoft.WindowsAzure.StorageClient;
using Microsoft.WindowsAzure;
namespace FTS
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            CreateTables();
            Console.WriteLine("Enter command - 'index <directory-path>' or 'search <query>' or 'quit'");
            while (true)
            {
                Console.Write(">");
                var command = Console.ReadLine();
                if (command.StartsWith("index"))
                {
                    var path = command.Substring(6, command.Length - 6);
                    Index(path);
                }
                else if (command.StartsWith("search"))
                {
                    var query = command.Substring(6, command.Length - 6);
                    Search(query);
                }
                else if (command.StartsWith("quit"))
                {
                    return;
                }
                else
                {
                    Console.WriteLine("Unknown command");
                }
            }
        }
        static void Index(){}
        static void Search(){}
    }
}

创建表的操作也很重要，在 Main 方法顶部调用 CreateTables 方法，该方法用于在Azure表存储中创建所需的表。在 Program.cs 的 Main 方法下方添加以下代码：

static void CreateTables()
{
    var account = CloudStorageAccount.Parse(ConfigurationSettings.AppSettings["DataConnectionString"]);
    var svc = new FTSDataServiceContext(account.TableEndpoint.ToString(), account.Credentials);
    account.CreateCloudTableClient().CreateTableIfNotExist(FTSDataServiceContext.IndexTableName);
    account.CreateCloudTableClient().CreateTableIfNotExist(FTSDataServiceContext.DocumentTableName);
}

操作步骤如下：
1. 解析存储账户信息。
2. 创建数据服务上下文。
3. 检查并创建索引表和文档表。

2. 词干提取

在开始索引文学经典之前，需要添加词干提取代码。因为文本中存在同一单词的多种变体，如复数形式、不同时态等，用户可能会搜索这些变体。为了解决这个问题，我们存储和搜索每个单词的“词干”形式。例如，“Connect”、“Connection”、“Connected”等的词干都是“Connect”。
我们使用Porter词干提取算法，其C#实现可从这里获取。在使用前，需要对文件进行一些修改，移除以下代码并将其作为 Stemmer.cs 添加到项目中：

using System.Windows.Forms;
[assembly: AssemblyTitle("")]
[assembly: AssemblyDescription("Porter stemmer in CSharp")]
[assembly: AssemblyConfiguration("")]
[assembly: AssemblyCompany("")]
[assembly: AssemblyProduct("")]
[assembly: AssemblyCopyright("")]
[assembly: AssemblyTrademark("")]
[assembly: AssemblyCulture("")]
[assembly: AssemblyVersion("1.4")]
[assembly: AssemblyKeyFile("keyfile.snk")]
[assembly: AssemblyDelaySign(false)]
[assembly: AssemblyKeyName("")]

操作步骤如下：
1. 下载Porter词干提取算法的C#实现。
2. 移除不必要的代码。
3. 将修改后的代码添加到项目中。

3. 索引内容

现在可以开始索引内容了。在 Program.cs 的 Program 类中添加以下代码，替换空的 Index 方法：

static void Index(string path)
{
    foreach (var file in Directory.GetFiles(path))
    {
        string title = Path.GetFileName(file);
        string content = File.ReadAllText(file);
        Indexer.AddDocument(new Document(title, Guid.NewGuid().ToString()), content);
    }
}

索引文档的算法步骤如下：
1. 将 Document 对象添加到Azure存储的文档表中。
2. 去除文档内容中的所有标点符号、回车符、换行符和不良字符。
3. 将内容拆分为单词。
4. 构建一个 .NET Dictionary 对象，添加每个新的词干化术语。
5. 遍历收集的每个术语，在倒排索引表中为其构建一行，将该术语映射到当前文档的ID，并将更改保存回云端。

以下是 Indexer.cs 的代码：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Text.RegularExpressions;
using System.Configuration;
using PorterStemmerAlgorithm;
using Microsoft.WindowsAzure.StorageClient;
using Microsoft.WindowsAzure;
namespace FTS
{
    public static class Indexer
    {
        public static void AddDocument(Document doc, string docContent)
        {
            var account = CloudStorageAccount.Parse(ConfigurationSettings.AppSettings["DataConnectionString"]);
            var ctx = new FTSDataServiceContext(account.TableEndpoint.ToString(), account.Credentials);
            ctx.AddObject(FTSDataServiceContext.DocumentTableName, doc);
            var terms = new Dictionary<string,bool>();
            var content = Regex.Replace(docContent, @"[!-\/:-@\[-\`]", " ");
            content = content.Replace('\r', ' ');
            content = content.Replace('\n', ' ');
            var possibleTerms = content.Split(' ');
            foreach (var possibleTerm in possibleTerms)
            {
                if (possibleTerm.Trim().Length == 0)
                {
                    continue;
                }
                var stemmer = new PorterStemmer();
                var stemmedTerm = stemmer.stemTerm(possibleTerm.Trim().ToLower());
                terms[stemmedTerm] = true;
            }
            foreach (var term in terms.Keys)
            {
                ctx.AddObject(FTSDataServiceContext.IndexTableName, new IndexEntry(term, doc.ID));
                ctx.SaveChangesWithRetries();
            }
        }
    }
}

操作步骤如下：
1. 遍历指定目录下的所有文件。
2. 读取文件内容。
3. 创建 Document 对象。
4. 调用 Indexer.AddDocument 方法进行索引。

4. 搜索单个术语

有了完整的索引后，编写搜索代码。在 Program.cs 中，将空的 Search 方法替换为以下代码：

static void Search(string query)
{
    var results = Searcher.Search(query);
    if (results.Count == 0)
    {
        Console.WriteLine("No results found!");
        return;
    }
    foreach (var doc in results)
    {
        Console.WriteLine(doc.Title);
    }
}

以下是 Searcher.cs 的代码，用于支持单个术语的搜索：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Configuration;
using System.Text;
using Microsoft.WindowsAzure;
using Microsoft.WindowsAzure.StorageClient;
using Microsoft.Samples.ServiceHosting.StorageClient;
using PorterStemmerAlgorithm;
using System.Threading;
namespace FTS
{
    public class Searcher
    {
        public static List<Document> Search(string queryTerms)
        {
            var account = CloudStorageAccount.Parse(ConfigurationSettings.AppSettings["DataConnectionString"]);
            var ctx = new FTSDataServiceContext(account.TableEndpoint.ToString(), account.Credentials);
            queryTerms = queryTerms.Trim().ToLower();
            var stemmer = new PorterStemmer();
            var stemmedTerm = stemmer.stemTerm(queryTerms);
            var indexQuery = from indexEntry in ctx.CreateQuery<IndexEntry>(FTSDataServiceContext.IndexTableName)
                             where indexEntry.Term == stemmedTerm
                             select indexEntry;
            var results = new List<Document>();
            foreach (IndexEntry indexEntry in indexQuery)
            {
                var docQuery = from doc in ctx.CreateQuery<Document>(FTSDataServiceContext.DocumentTableName)
                               where doc.ID == indexEntry.DocID
                               select doc;
                results.Add(docQuery.FirstOrDefault());
            }
            return results;
        }
    }
}

操作步骤如下：
1. 清理查询术语。
2. 对查询术语进行词干提取。
3. 查询倒排索引表。
4. 根据文档ID查找文档实体。
5. 返回搜索结果。

5. 搜索多个术语

之前的代码只能搜索单个术语，现在要支持多个术语的布尔AND搜索。将 Search 方法替换为以下代码：

public static List<Document> Search(string queryTerms)
{
    var account = CloudStorageAccount.Parse(ConfigurationSettings.AppSettings["DataConnectionString"]);
    var terms = queryTerms.Contains(' ')? queryTerms.ToLower().Trim().Split(' ') : new string[1]{queryTerms};
    var resetEvents = new ManualResetEvent[terms.Length];
    var allResults = new HashSet<Document>[terms.Length];
    for (int i = 0; i < terms.Length; i++)
    {
        resetEvents[i] = new ManualResetEvent(false);
        ThreadPool.QueueUserWorkItem(new WaitCallback((object index) =>
        {
            var ctx = new FTSDataServiceContext(account.TableEndpoint.ToString(), account.Credentials);
            var stemmer = new PorterStemmer();
            var stemmedTerm = stemmer.stemTerm(terms[(int)index]);
            var indexQuery = from indexEntry in ctx.CreateQuery<IndexEntry>(FTSDataServiceContext.IndexTableName)
                             where indexEntry.Term == stemmedTerm
                             select indexEntry;
            var results = new HashSet<Document>();
            foreach (IndexEntry indexEntry in indexQuery)
            {
                var docQuery = from doc in ctx.CreateQuery<Document>(FTSDataServiceContext.DocumentTableName)
                               where doc.ID == indexEntry.DocID
                               select doc;
                results.Add(docQuery.FirstOrDefault());
            }
            allResults[(int)index] = results;
            resetEvents[(int)index].Set();
        }), i);
    }
    WaitHandle.WaitAll(resetEvents);
    IEnumerable<Document> finalResults = (IEnumerable<Document>)allResults[0];
    foreach (var termResults in allResults)
    {
        finalResults = finalResults.Intersect(termResults);
    }
    return finalResults.ToList<Document>();
}

操作步骤如下：
1. 拆分查询术语。
2. 并行查询每个术语。
3. 等待所有查询完成。
4. 对所有查询结果取交集。
5. 返回最终结果。

6. 数据建模 - 一对多关系

在数据建模中，经常会遇到一对多关系，例如客户 - 订单数据模型。以下是 Customer 和 Order 实体的代码：

class Customer:TableServiceEntity
{
    public Customer(string name, string id, string company, string address):base(company, id)
    {
        this.Name = name;
        this.ID = id;
        this.Company = company;
        this.Address = address;
        this.PartitionKey = this.Company;
        this.RowKey = this.ID;
    }
    public Customer() { }
    public string Name { get; set; }
    public string Company { get; set; }
    public string Address { get; set; }
    public string ID { get; set; }
}

class Order : TableServiceEntity
{
    public Order(string customerID, string orderID, string orderDetails)
        : base(customerID, orderID)
    {
        this.CustomerID = customerID;
        this.OrderID = orderID;
        this.OrderDetails = orderDetails;
        this.PartitionKey = CustomerID;
        this.RowKey = OrderID;
    }
    public string CustomerID { get; set; }
    public string OrderID { get; set; }
    public string OrderDetails { get; set; }
}

获取某个客户的所有订单有两种方法：
1. 将某个客户的所有 OrderID 作为 Customer 对象的一个属性以序列化列表的形式存储。优点是无需进行多次查询，但对于大量订单来说，由于实体大小限制，这种方法不太理想。
2. 在 Customer 实体类中添加一个辅助方法来查找与之关联的所有 Order 实体。这种方法虽然增加了一次查询的开销，但可以处理任意数量的订单。

以下是修改后的 Customer 类代码：

class Customer:TableServiceEntity
{
    public Customer(string name, string id, string company, string address):base(company, id)
    {
        this.Name = name;
        this.ID = id;
        this.Company = company;
        this.Address = address;
        this.PartitionKey = this.Company;
        this.RowKey = this.ID;
    }
    public Customer() { }
}

操作步骤如下：
1. 定义 Customer 和 Order 实体类。
2. 根据需求选择获取客户订单的方法。

7. 改进思路

当前的实现还有很多可以改进的地方。在信息检索领域，有大量关于索引、词干提取、分词、排名等方面的研究和代码。在使用Windows Azure表时，也有改进空间，例如当前实现没有包含搜索结果的片段以及它们在每本书中的位置，并且索引速度较慢，需要进行优化才能用于交互式数据输入。

总之，全文搜索和数据建模是一个复杂且有挑战性的领域，需要不断地学习和实践来提高性能和功能。

流程图

graph TD;
    A[开始] --> B[创建表];
    B --> C[添加词干提取代码];
    C --> D[索引内容];
    D --> E[搜索单个术语];
    E --> F[搜索多个术语];
    F --> G[数据建模];
    G --> H[改进思路];
    H --> I[结束];

表格

操作	描述
创建表	在Azure表存储中创建索引表和文档表
词干提取	将单词转换为词干形式
索引内容	对文档进行索引
搜索单个术语	根据单个术语进行搜索
搜索多个术语	根据多个术语进行布尔AND搜索
数据建模	处理一对多关系的数据模型
改进思路	对现有实现进行优化

探索全文搜索与数据建模（续）

8. 全文搜索与数据建模的综合应用

在实际应用中，全文搜索和数据建模往往是相互关联、协同工作的。例如，在一个电子商务系统中，我们可以利用全文搜索功能让用户搜索商品，同时通过数据建模来管理商品信息、订单信息和客户信息。

以下是一个简单的示例，展示如何将全文搜索和数据建模结合起来：

// 商品类
class Product : TableServiceEntity
{
    public Product(string name, string id, string description) : base("ProductPartition", id)
    {
        this.Name = name;
        this.ID = id;
        this.Description = description;
        this.PartitionKey = "ProductPartition";
        this.RowKey = id;
    }

    public Product() { }

    public string Name { get; set; }
    public string ID { get; set; }
    public string Description { get; set; }
}

// 搜索商品
static void SearchProducts(string query)
{
    var results = Searcher.Search(query);
    if (results.Count == 0)
    {
        Console.WriteLine("No products found!");
        return;
    }
    foreach (var product in results)
    {
        Console.WriteLine(product.Name);
    }
}

操作步骤如下：
1. 定义商品类 Product ，继承自 TableServiceEntity 。
2. 在创建商品对象时，设置分区键和行键。
3. 调用 Searcher.Search 方法进行商品搜索。
4. 输出搜索结果。

9. 性能优化

在实际应用中，性能是一个关键问题。以下是一些性能优化的建议：

索引优化 ：当前的索引实现每次处理一个术语时都会与服务器进行一次往返，导致索引速度较慢。可以考虑批量处理术语，减少与服务器的往返次数。
缓存机制 ：对于频繁查询的结果，可以使用缓存机制来减少查询时间。例如，使用内存缓存或分布式缓存。
并行处理 ：在搜索多个术语时，使用并行处理可以提高搜索速度。如前面提到的使用线程池并行查询每个术语。

以下是一个简单的缓存示例：

using System.Collections.Concurrent;

// 缓存搜索结果
private static ConcurrentDictionary<string, List<Document>> searchCache = new ConcurrentDictionary<string, List<Document>>();

public static List<Document> SearchWithCache(string queryTerms)
{
    if (searchCache.TryGetValue(queryTerms, out var cachedResults))
    {
        return cachedResults;
    }

    var results = Search(queryTerms);
    searchCache.TryAdd(queryTerms, results);
    return results;
}

操作步骤如下：
1. 定义一个 ConcurrentDictionary 作为缓存。
2. 在搜索时，先检查缓存中是否存在结果。
3. 如果存在，直接返回缓存结果；否则，进行搜索并将结果存入缓存。

10. 错误处理与异常情况

在实际应用中，需要考虑各种错误处理和异常情况。例如，网络故障、存储服务不可用等。以下是一些常见的错误处理建议：

重试机制 ：在与存储服务交互时，如果出现网络故障或临时错误，可以使用重试机制。如 FTSDataServiceContext.SaveChangesWithRetries 方法。
异常捕获 ：在关键代码块中捕获异常，并进行相应的处理。例如，在搜索和索引过程中捕获 StorageClientException 。

以下是一个简单的异常捕获示例：

try
{
    var results = Searcher.Search(query);
    foreach (var doc in results)
    {
        Console.WriteLine(doc.Title);
    }
}
catch (StorageClientException ex)
{
    Console.WriteLine($"Storage error: {ex.Message}");
}
catch (Exception ex)
{
    Console.WriteLine($"Unexpected error: {ex.Message}");
}

操作步骤如下：
1. 在关键代码块中使用 try-catch 语句捕获异常。
2. 针对不同类型的异常进行相应的处理。

11. 安全性考虑

在进行全文搜索和数据建模时，安全性也是一个重要的问题。以下是一些安全性建议：

数据加密 ：对存储在Azure表中的数据进行加密，以保护数据的机密性。
访问控制 ：使用Azure的访问控制机制，确保只有授权用户可以访问数据。
输入验证 ：对用户输入的查询和数据进行验证，防止SQL注入和其他安全漏洞。

操作步骤如下：
1. 配置Azure表存储的数据加密选项。
2. 设置访问控制策略，限制对数据的访问。
3. 在代码中对用户输入进行验证和过滤。

12. 总结与展望

通过以上的讨论，我们了解了全文搜索和数据建模的基本原理和实现方法。全文搜索可以帮助用户快速找到所需的信息，而数据建模则可以有效地管理和组织数据。

然而，这只是一个开始，还有很多方面可以进一步探索和改进。例如，可以引入更高级的搜索算法，如基于机器学习的排名算法，以提高搜索结果的质量。在数据建模方面，可以处理更复杂的关系，如多对多关系。

总之，全文搜索和数据建模是一个充满挑战和机遇的领域，不断的学习和实践将有助于我们构建更高效、更智能的应用系统。

流程图

graph TD;
    A[综合应用] --> B[性能优化];
    B --> C[错误处理];
    C --> D[安全性考虑];
    D --> E[总结与展望];

表格

方面	描述	操作步骤
综合应用	将全文搜索和数据建模结合使用	定义实体类、进行搜索、输出结果
性能优化	提高系统性能	索引优化、使用缓存、并行处理
错误处理	处理各种异常情况	重试机制、异常捕获
安全性考虑	保障数据安全	数据加密、访问控制、输入验证