一、为什么要用全文搜索引擎,而不用mysql做全文搜索呢?
1、前言
①、有人可能会问,为什么一定要用搜索引擎呢?我们的所有数据不是都可以放在数据库里吗?
②、确实,我们大部分的查询功能都可以通过数据库查询获得,如果查询效率低下,还可以通过新建数据库索引,优化SQL等的方式进行提升效率,甚至通过引入缓存比如redis,memcache来加快数据的返回速度。如果数据量更大,还可以通过分库分表来分担查询压力。
③、那为什么还要全文搜索引擎呢?我从几个角度来说
A、数据类型
全文索引搜索很好的支持非结构化数据的搜索,可以更好地快速搜索大量存在的任何单词非结构化文本。例如:Google,百度类的网站搜索,它们都是根据网页中的关键字生成索引,我们在搜索的时候输入关键字,它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用 日志的搜索等等。对于这些非结构化的数据文本,关系型数据库搜索不是很好的支持。
B、搜索性能
如果使用mysql做索引,比如player表,这个表有user_name这个字段,我们要查找出user_name以james开头的球员,和含有james的球员,我们一般怎么做?数据量达到千万级别的时候怎么办?
用sql: select * from player where user_name like 'james%' --走索引的
select * from player where user_name like '%james%'; --不走索引的
C、灵活的搜索
如果我们想要查出名字叫james的球员,但是用户输入了jame,我们想要提示他一些关键字。
如果我们想查出带有"冠军”关键字的文章,但是用户输入了"总冠军“,我们也希望你能查出来。
上面的只是列举出了两个能力,还有很多,非常的灵活
D、索引的维护
一般传统数据库,全文搜索都实现的很鸡肋,因为一般也没人用数据库存长文本你字段,因为进行全文搜索的时候需要扫描整个表,如果数据量大的话即使对SQL的语法进行优化,也是效果甚微,即使建立了索引,但是维护起来也很麻烦,对于insert和update操作都会重新构建索引(底层的数据结构要做一个平衡,比如一些树的平衡)。只有索引保持平衡的时候,搜索的时候性能才是最高的。
E、适合全文搜索引擎的场景
搜索的数据对象是大量的非结构化的文本数据
文本数据量达到数十万或者百万级别,甚至更多
支持大量基于交互式文本的查询
需求非常灵活的全文搜索查询
对安全事务,非文本数据操作的需求相对较少的情况。(读多写少的情况)
二、常见的搜索引擎
简介:常见的搜索引擎,Luence,Solr,Elasticsearch
1、Luence
①、Luence是一个java全文搜索引擎,完全由Java编写,Luence不是一个完整的应用
而是一个代码库和API,可以很容易地向应用程序添加搜索功能。
②、通过简单的API提供强大的功能
可扩展的高效能索引
强大,准确,高效的搜索算法
跨平台太解决方案
2、Apache软件基金会
①、在Apache软件基金会提供的开源软件项目的Apache社区支持
②、但是Luence只是一个框架,要充分利用它的功能,需要使用java,并且在程序中集成了Luence。需要很多的学习和了解,才能明白它是如何运行的,熟练运用Luence确实非常复杂。
3、Solr
①、Solr是一个基于Luence的java库构建的开源搜索平台,它以用户友好的方式提供Apache luence的搜索功能。它是一个成熟的产品,拥有强大而广泛的用户社。它能够提供分布式索引,复制,负载均衡查询以及自动故障转移和恢复。如果它被正确部署然后管理的好,它就能够成为一个高度可靠,可扩展且容错的搜索引擎。很多互联网巨头,如Netflix, eBay,Instagram和亚马逊都使用Solr,因为它能够索引和搜索多个站点。
强大的功能
①、全文搜索,②、突出, ③、分面搜索, ④、实时索引,⑤、动态群集,⑥、数据库集成,⑦、NoSql功能和丰富的文档处理
4、Elasticsearch
①、Elasticsearch是一个开源的,是一个基于Apache Luence库构建的Restful搜索引擎
②、Elasticsearch是在Solr之后几年推出的,它提供了一个分布式,多租用户能力的全文搜索引擎,具有HTTP Web界面(REST)和无架构JSON文档,Elasticsearch的官方客户端提供java,Groovy,php,Ruby,Perl,Python,.Net和Javascript
③、主要功能: 分布式搜索,数据分析,分组和聚合
④、应用场景:维基百科,Stack Overflow ,GitHub,电商网站,日志数据分析,商品价格监控网站,BI系统,站内搜索,篮球论坛。