全文检索:

将整个文本进行“分词”处理,在索引库中为分词得到的每一个词都建立索引,和用户搜索的关键词进行匹配。实现快速查找效果。

传统sql语句实现的局限性:

select song_id,song_name,song_singer,song_album

from table_song

where song_name like “%神话%” or song_album like “%神话%” or song_lyric like “%神话%”

效率低,影响性能。

数据库使用索引有无的区别:

i. 不使用索引

从字典中查“王”:从正文的第一页开始,逐页检查,看当前页中是否有“猪”这个字。要是没有再翻下一页。

ii. 使用索引

从字典中查“王”:先根据这个字的拼音或偏旁部首在“检字表”中找到这个字所在的页码,例如是857页,然后直接翻到857页,找到这个字。

全文检索技术:

Lucene和solr

索引库的结构:

索引库中的内容并不是一张完整的数据库表,因为有些内容在查询结果列表中不显示,所以不需要放在索引库中。

字段域的创建:

常用类型:

  1. IntField
  2. StringField
  3. TextField

分词的概念

把一句话/一篇文章拆分成一个一个单个的词,并在内部统计每个词出现的频率,以此为依据进行后续的查询搜索。

Good morning lily

[good]

[morning]

[lily]

我爱炒鸡蛋

[我]       [我]

[爱]       [爱]

[炒]       [炒鸡蛋]

[鸡蛋]

不分词的例子:“地址”字段中的“深圳”数据就不需要分词。不分词的字符串类型就使用StringField,分词的字符串就使用TextField。

建立索引

在索引库内部,将一个具体的索引值和文档中分词的结果关联起来,在搜索时使用索引可以快速定位到对应的词,进而快速定位到词所在的文档。

只有需要和搜索关键词匹配的字段才需要建立索引。

需要建立索引的字段例子:根据“神话”这个关键词搜索“song_name”字段中“神话”这条记录。

不需要建立索引的字段的例子:图片的路径/aaa/bbb/ccc/pic10.png所在的picture_path字段不需要建立索引。

字段的相关属性

  1. 数据类型:int、double、字符串等等

  2. 是否分词

    1. 要分词:包含很多词的一句话
    2. 不分词:分词之后失去本来的含义
  3. 是否建立索引

    1. 要建立索引:用户会根据关键词搜索这个字段
    2. 不建立索引:用户不会根据关键词搜索这个字段
  4. 是否存储

    1. 要存储:在查询结果列表中要显示,或会用到

    2. 不存储:在查询结果列表中不显示也不会用到

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