什么是全文检索？

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，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。

当然有的地方还会提到第三种，半结构化数据，如XML，HTML等，当根据需要可按结构化数据来处理，也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。
非结构化数据又一种叫法叫全文数据。

按照数据的分类，搜索也分为两种：

* 对结构化数据的搜索：如对数据库的搜索，用SQL语句。再如对元数据的搜索，如利用windows搜索对文件名，类型，修改时间进行搜索等。
* 对非结构化数据的搜索：如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，Linux下的grep命令，再如用Google和百度可以搜索大量内容数据。

非结构化数据搜索方法

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。如果你有一个80G硬盘，如果想在上面找到一个内容包含某字符串的文件，不花他几个小时，怕是做不到。
Linux下的grep命令也是这一种方式。大家可能觉得这种方法比较原始，但对于小数据量的文件，这种方法还是最直接，最方便的。但是对于大量的文件，这种方法就很慢了。

全文索引

全文检索的基本思路：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。
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)。

字典示例

比如字典，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。
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。

全文检索的一般过程

图来自《Lucene in action》
全文检索大体分两个过程，索引创建(Indexing)和搜索索引(Search)。

* 索引创建：将现实世界中所有的结构化和非结构化数据提取信息，创建索引的过程。
* 搜索索引：就是得到用户的查询请求，搜索创建的索引，然后返回结果的过程。

于是全文检索就存在三个重要问题：

1. 索引里面究竟存些什么？(Index)
2. 如何创建索引？(Indexing)
3. 如何对索引进行搜索？(Search)

索引存些什么？

为什么顺序扫描的速度慢？是由于要搜索的信息和非结构化数据中所存储的信息不一致造成的。
非结构化数据中所存储的信息是每个文件包含哪些字符串，也即已知文件，欲求字符串相对容易，也即是从文件到字符串的映射。
而我们想搜索的信息是哪些文件包含此字符串，也即已知字符串，欲求文件，也即从字符串到文件的映射。

反向索引

两者恰恰相反。于是如果索引总能够保存从字符串到文件的映射，则会大大提高搜索速度。
由于从字符串到文件的映射是文件到字符串映射的反向过程，于是保存这种信息的索引称为反向索引。

反向索引保存的信息（词典-倒排表）

假设我的文档集合里面有100篇文档，为了方便表示，我们为文档编号从1到100，得到下面的结构

左边保存的是一系列字符串，称为词典。
每个字符串都指向包含此字符串的文档(Document)链表，此文档链表称为倒排表(Posting List)。
有了索引，便使保存的信息和要搜索的信息一致，可以大大加快搜索的速度。

反向索引查询示例

比如说，我们要寻找既包含字符串“lucene”又包含字符串“solr”的文档，我们只需要以下几步：

1. 取出包含字符串“lucene”的文档链表。
2. 取出包含字符串“solr”的文档链表。
3. 通过合并链表，找出既包含“lucene”又包含“solr”的文件。
   

反向索引的优缺点

1. 缺点：加上新建索引的过程，全文检索不一定比顺序扫描快，尤其是在数据量小的时候更是如此。而对一个很大量的数据创建索引也是一个很慢的过程。
2. 优点：顺序扫描是每次都要扫描，而全文索引可一次索引，多次使用；检索速度快。

如何创建索引？

全文检索的索引创建过程一般有以下几步：

待索引的原文档(Document)

将原文档(Document)传给分词组件(Tokenizer)

分词组件(Tokenizer)会做以下几件事情(此过程称为Tokenize)：

1. 将文档分成一个一个单独的单词；
2. 去除标点符号；
3. 去除停用词(Stop word)；
   所谓停用词(Stop word)就是一种语言中最普通的一些单词，由于没有特别的意义，因而大多数情况下不能成为搜索的关键词，因而创建索引时，这种词会被去掉而减少索引的大小。
   英语中挺词(Stop word)如：“the”,“a”，“this”等。
   对于每一种语言的分词组件(Tokenizer)，都有一个停词(stop word)集合。
   经过分词(Tokenizer)后得到的结果称为词次(Token)。

将词次(Token)传给语言处理组件(Linguistic Processor)

语言处理组件(linguistic processor)主要是对得到的词次(Token)做一些同语言相关的处理。
对于英语，语言处理组件(Linguistic Processor)一般做以下几点：

1. 变为小写(Lowercase)。
2. 将单词缩减为词根形式，如“cars”到“car”等。这种操作称为：stemming。
3. 将单词转变为词根形式，如“drove”到“drive”等。这种操作称为：lemmatization。
   语言处理组件(linguistic processor)的结果称为词元(Term)。

将词元(Term)传给索引组件(Indexer)

索引组件(Indexer)主要做以下几件事情：

1. 利用得到的词(Term)创建一个字典（Term-DocumentID）
2. 对字典按字母顺序进行排序。

3. 合并相同的词元(Term)成为文档倒排(Posting List)链表。
   在此表中，有几个定义：

   • Document Frequency 即文档频次，表示总共有多少文件包含此词(Term)。
   • Frequency 即词频率，表示此文件中包含了几个此词(Term)。