全文检索技术学习(一)——Lucene的介绍

时间:2022-04-10 03:10:09

本文我将为大家讲解全文检索技术——Lucene,现在这个技术用到的比较多,我觉得大家还是应该掌握一下,不说多精通,但是应该有所了解。在讲解之前,我们先来看一个案例,通过该案例引出全文检索技术——Lucene。

案例

实现一个文件的搜索功能,通过关键字搜索文件,凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都需要找出来。还可以根据中文词语进行查询,并且需要支持多个条件查询。本案例中的原始内容就是磁盘上的文件,如下图:
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需求分析

数据库搜索

数据库中的搜索很容易实现,通常都是使用sql语句进行查询,而且能很快的得到查询结果。为什么数据库搜索很容易呢?因为数据库中的数据存储是有规律的,有行有列而且数据格式、数据长度都是固定的。

数据分类

我们生活中的数据总体分为两种:结构化数据和非结构化数据。

  • 结构化数据:指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库中的数据,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。
  2. 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。

如何实现全文检索

可以使用Lucene实现全文检索。Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包(提供了Jar包,实现全文检索的类库)。它提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便地在目标系统中实现全文检索的功能。
注意:Lucene只是一个引擎,只是一个工具包,如果使用Lucene开发全文检索功能,要记住Lucene是不能单独运行的

全文检索技术的应用场景

对于数据量大、数据结构不固定的数据可采用全文检索方式搜索。例如:

  • 使用全文检索技术可以实现搜索引擎(百度、google…),搜索引擎可以搜索互联网上所有的内容(网页、pdf电子书、视频、音乐)。
    Lucene和搜索引擎的区别:搜索引擎是对外提供全文检索服务,是可以单独运行的。Lucene只是一个工具包不能单独运行,需要在project中加入lucene的jar包,最终project在JVM中运行。
  • 使用全文检索技术可以实现站内搜索,站内搜索只能搜索本网站的信息(网页、pdf电子书、视频、音乐、关系数据库中的信息等等),比如:电商网站搜索商品信息,论坛网站搜索网内帖子。

Lucene实现全文检索的流程

索引和搜索流程图

索引和搜索流程图如下:
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1. 绿色表示索引过程,对要搜索的原始内容进行索引构建一个索引库,索引过程包括:确定原始内容即要搜索的内容→采集文档→创建文档→分析文档→索引文档。
2. 红色表示搜索过程,从索引库中搜索内容,搜索过程包括:用户通过搜索界面→创建查询→执行搜索,从索引库搜索→渲染搜索结果。

从上面了解到的知识点也可看出,索引和搜索流程图也可表示为:
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总结:全文检索过程分为索引、搜索两个过程:

  • 索引
    1. 从关系数据库中、互联网上、文件系统采集源数据(要搜索的目标信息),源数据的来源是很广泛的。
    2. 将源数据采集到一个统一的地方,要创建索引,将索引创建到一个索引库(文件系统)中,从源数据库中提取关键信息,从关键信息中抽取一个一个,词和源数据是有关联的。也即创建索引时,词和源数据有关联,索引库中记录了这个关联,如果找到了词就说明找到了源数据(http的网页、pdf电子书等……)。
  • 搜索
    1. 用户执行搜索(全文检索)编写查询关键字。
    2. 从索引库中搜索索引,根据查询关键字搜索索引库中的一个一个词
    3. 展示搜索的结果。

创建索引

对文档索引的过程,将用户要搜索的文档内容进行索引,索引存储在索引库(index)中。
这里我们要搜索的文档是磁盘上的文本文件,根据案例描述:凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都要找出来,这里要对文件名和文件内容创建索引。

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。本案例中的原始内容就是磁盘上的文件,如下图:
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从互联网上、数据库、文件系统中等数据源处获取需要搜索的原始信息,这个过程就是信息采集,信息采集的目的是为了对原始内容进行索引。针对不同的源数据,使用不同的技术进行采集获得原始文档:

  1. 针对互联网上的数据,使用http协议抓取html网页到本地,生成一个html文件。
  2. 针对关系数据库中的数据,连接数据库读取表中的数据。
  3. 针对文件系统中的数据,通过流读取文件系统的文件。

以上技术中使用第一种较多,因为目前全文检索主要搜索数据的来源是互联网,在Internet上采集信息的软件通常称为爬虫或蜘蛛,也称为网络机器人,爬虫访问互联网上的每一个网页,将获取到的网页内容存储起来,所以搜索引擎使用一种爬虫程序抓取网页( 通过http抓取html网页信息)。
Lucene不提供信息采集的类库,需要自己编写一个爬虫程序实现信息采集,也可以通过一些开源软件实现信息采集,以下是一些爬虫项目(了解):

  • Solr(http://lucene.apache.org/solr),solr是apache的一个子项目,支持从关系数据库、xml文档中提取原始数据。
  • Nutch(http://lucene.apache.org/nutch), Nutch是apache的一个子项目,包括大规模爬虫工具,能够抓取和分辨web网站数据。
  • jsoup(http://jsoup.org/ ),jsoup是一款Java的HTML解析器,可直接解析某个URL地址、HTML文本内容。它提供了一套非常省力的API,可通过DOM,CSS以及类似于jQuery的操作方法来取出和操作数据。
  • Heritrix(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/files/),Heritrix是一个由java开发的、开源的网络爬虫,用户可以使用它来从网上抓取想要的资源。其最出色之处在于它良好的可扩展性,方便用户实现自己的抓取逻辑。

本案例我们要获取磁盘上文件的内容,可以通过文件流来读取文本文件的内容,对于pdf、doc、xls等文件可通过第三方提供的解析工具读取文件内容,比如Apache POI读取doc和xls的文件内容。

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),如下图:
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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)。每个文档都有一个唯一的编号,就是文档id

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(没有意义的单词)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。
例如,原始文档内容如下:

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.

上边的文档经过分析得出的语汇单元为:

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(同一个域中拆分出来的相同的单词是同一个Term)。Term中包含两部分内容,一部分是文档的域名,另一部分是单词的内容。
例如:文件名中包含的apache和文件内容中包含的apache是不同的Term。

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:
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倒排索引结构也叫反向索引结构,包括索引和文档两部分,索引即词汇表,它的规模较小,而文档集合较大

查询索引

查询索引也是搜索的过程。搜索就是用户输入关键字,从索引(index)中进行搜索的过程。根据关键字搜索索引,根据索引找到对应的文档,从而找到要搜索的内容(这里指磁盘上的文件)。

用户查询接口

全文检索系统提供用户搜索的界面供用户提交搜索的关键字,搜索完成展示搜索结果。比如:
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Lucene不提供制作用户搜索界面的功能,需要根据自己的需求开发搜索界面。

创建查询

用户输入查询关键字执行搜索之前需要先构建一个查询对象,查询对象中可以指定查询要搜索的Field文档域、查询关键字等,查询对象会生成具体的查询语法。例如,语法 “fileName:lucene”表示要搜索Field域的内容为“lucene”的文档。

执行查询

搜索索引过程:根据查询语法在倒排索引词典表中分别找出对应搜索词的索引,从而找到索引所链接的文档链表。例如,搜索语法为“fileName:lucene”表示搜索出fileName域中包含Lucene的文档。搜索过程就是在索引上查找域为fileName,并且关键字为Lucene的Term,并根据Term找到文档id列表。
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索引域:索引域是用于搜索的,搜索程序将从索引域中搜索一个一个词,根据词找到对应的文档。之所以根据词可以找到文档,是因为词是从Document中的Field内容抽取出来的。将Document中的Field的内容进行分词,将分好的词创建索引,索引=Field域名:词(表示从Document中的哪个Field抽取的词)。

渲染结果

以一个友好的界面将查询结果展示给用户,用户根据搜索结果找自己想要的信息,为了帮助用户很快找到自己的结果,提供了很多展示的效果,比如搜索结果中将关键字高亮显示,百度提供的快照等。
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