一、为什么需要搜索引擎

    问题1：数据库索引的原理是怎样的？

　　  索引原理：对列值创建排序存储，数据结构={列值、行地址}。在有序数据列表中就可以利用二分查找快速找到要查找的行的地址，再根据地址直接取行数据。

    问题2：索引的排序，是怎么排的？

　　数值列

　　时间列

　　文本列

    问题3：在新闻标题列上建索引，当我们查询 标题 = ‘钓鱼岛’，数据库会怎么去查？ 而当我们查询 标题 LIKE ‘%钓鱼岛%’ ，数据库该如何去查？

　　Like 时索引失效，全表扫描，数据量大时是噩梦。

    问题4：在数据库中如何判断一个列是否可以建索引？

     基本原则：

    表经常被访问，且数据量很大，而每次查询的数据只占很小很小一部分

    列的数据值分布范围广泛

    列中包含大量空值

    列被经常用在查询条件中（不能是包含在表达式中）

经过前面的问题的讨论，得出为什么需要搜索引擎的结论：

　　数据库适合结构化数据的精确查询，而不适合半结构化、非结构化数据的模糊查询及灵活搜索（特别是数据量大时），无法提供想要的实时性。

二、怎样建立反向索引

问题1：如何做才能快速查询到与苍老师有关的新闻？

分析：我们查询时，输入的是苍老师，想要得到标题或内容中包含“苍老师”的新闻列表。

如果标题、内容列上都有一个这样的索引，里面能快速找到与苍老师关键字对应的文章id，再根据文章id就可以快速找到文章了。

标题列索引：

内容列索引：

词到文章id的索引，这就是：反向索引（Inverted index）

问题2：问题1的标题列索引和内容列索引两个索引可以合并到一起，这样有什么好处？

合并得好处是：可以减少访问数据库的次数

问题3：反向索引的记录数会不会很大？如果是英文的，最大是多少？如果是中文的，最大可能是多少？

　　英语单词的大致数量是10万个 汉字的总数已经超过了8万,而常用的只有3500字

　　《现代汉语规范词典》比《现代汉语词典》收录的字和词数量更多。前者是13000多字，72000多词，后者是11000多字，69000多词

　　结论：量不会很大，30万以内；通过这个索引找文章会很快

问题4：如何建立问题2中的这样一个反向索引？

数据示例：

新闻id：1

新闻标题：Tony 与苍老师一起吃火锅

新闻内容：2018年4月1日，Tony 在四川成都出席某活动时，碰巧主办方也邀请了苍老师来提高人气，在主办方的邀请下和苍老师一起吃了个火锅，很爽！

如果是英文文章，好不好分？

It’s one thing to find the 10 best documents to match your query

英文好分（有空格），中文则不好分。 但一定得要分，否则无法建立反向索引。

就必须写一套专门的程序来做这个事情：分词器

中文分词器原理：有个词的字典，对语句前后字进行组合，与字典匹配，歧义分析

总结：

根据分词结果，我们创建反向索引，如下所示：

三、有了反向索引了，如何进行搜索？

如想搜索与 “tony OR 苍老师” 相关的新闻，步骤是怎样的？

步骤1： 对搜索输入进行分词

tony 、苍老师

步骤2： 在反向索引中找出包含tony、苍老师的文章列表

步骤3： 合并两个列表，排序输出

　　{1,12,8,5}

四、如何建立一个相关性评估模型？

利用出现次数来建立模型

规则1： 统计出现次数，根据次数从高到低排

{{1,5},{5,3},{12,1},{8,1}}：文章1出现5次，文章5出现3次，文章12出现1次，文章8出现1次

问题1：标题中出现苍老师，与新闻的内容中出现苍老师，哪个是专门写苍老师的相关度高些？怎么做

规则2： 加入权重，标题权重10，内容权重1，计算权重得分，按高-低排序

　　{{1,23},{12,10},{5,3},{8,1}}

总结：利用出现次数来建立模型这个相关性模型很简单。有时排序会不是很准确。

复杂的相关性计算模型有：

tf-idf 词频-逆文档率模型

向量空间模型

贝叶斯概率模型，如： BM25

搜索引擎中会提供一种、或多种实现供选择使用，也会提供扩展。

电商网站中的搜索相关性计算会考虑更多，更复杂。

五、反向索引更新：数据更新时，索引是不是必须得更新？好更新吗？

更新情况分析：

问1：新增时，需要怎么更新？

问2：删除时，需要怎么更新？

问3：修改时，需要怎么更新？

六、反向索引是存储在内存中，还是磁盘中合适？

　　大的放磁盘，小的放内存，同时需要做持久化

七、搜索引擎需要支持精确搜索吗？需要支持像数据库一样的多条件AND  OR 组合搜索吗？

　　如 类别 IN () 数值 > = < 时间

　　必须要，否则搜索引擎就没人用了

八、总结

1、搜索引擎是什么？

　　一套可对大量结构化、半结构化数据、非结构化文本类数据进行实时搜索的专门软件

　　最早应用于信息检索领域，经谷歌、百度等公司推出网页搜索而为大众广知。后又被各大电商网站采用来做网站的商品搜索。现广泛应用于各行业、互联网应用。是大型系统、网站架构师必备技能。

2、搜索引擎是用来解决什么问题的？

　　专门解决大量结构化、半结构化数据、非结构化文本类数据的实时检索问题。 这种实时搜索数据库做不了。

3、搜索引擎适合什么场景使用？

　　核心：大量结构化、半结构化、非结构化文本类数据的实时搜索

　　信息检索（如电子图书馆、电子档案馆）

　　网页搜索

　　内容提供网站的内容搜索（如 新闻、论坛、博客网站）

　　电子商务网站的商品搜索

　　如果你负责的系统数据量大，通过数据库检索慢，可以考虑用搜索引擎来专门负责检索。

4、搜索引擎由哪些核心部件构成？

　　数据源、分词器、反向索引（倒排索引）、相关性计算模型

5、搜索引擎的工作原理是怎样的？

　　1、从数据源加载数据，分词、建立反向索引

　　2、搜索时，对搜索输入进行分词，查找反向索引

　　3、计算相关性，排序，输出

6、要实现一个搜索引擎，需要实现哪些？

　　1、分词器

　　2、反向索引，索引存储

　　3、相关性计算模型

7、要去使用一个搜索引擎，需要搞清楚它的哪些方面？

　　1、分词器

　　2、反向索引建立、存储、更新

　　3、相关性计算模型

一、为什么需要搜索引擎

    问题1：数据库索引的原理是怎样的？

　　  索引原理：对列值创建排序存储，数据结构={列值、行地址}。在有序数据列表中就可以利用二分查找快速找到要查找的行的地址，再根据地址直接取行数据。

    问题2：索引的排序，是怎么排的？

　　数值列

　　时间列

　　文本列

    问题3：在新闻标题列上建索引，当我们查询 标题 = ‘钓鱼岛’，数据库会怎么去查？ 而当我们查询 标题 LIKE ‘%钓鱼岛%’ ，数据库该如何去查？

　　Like 时索引失效，全表扫描，数据量大时是噩梦。

    问题4：在数据库中如何判断一个列是否可以建索引？

     基本原则：

    表经常被访问，且数据量很大，而每次查询的数据只占很小很小一部分

    列的数据值分布范围广泛

    列中包含大量空值

    列被经常用在查询条件中（不能是包含在表达式中）

经过前面的问题的讨论，得出为什么需要搜索引擎的结论：

　　数据库适合结构化数据的精确查询，而不适合半结构化、非结构化数据的模糊查询及灵活搜索（特别是数据量大时），无法提供想要的实时性。

二、怎样建立反向索引

问题1：如何做才能快速查询到与苍老师有关的新闻？

分析：我们查询时，输入的是苍老师，想要得到标题或内容中包含“苍老师”的新闻列表。

如果标题、内容列上都有一个这样的索引，里面能快速找到与苍老师关键字对应的文章id，再根据文章id就可以快速找到文章了。

标题列索引：

内容列索引：

词到文章id的索引，这就是：反向索引（Inverted index）

问题2：问题1的标题列索引和内容列索引两个索引可以合并到一起，这样有什么好处？

合并得好处是：可以减少访问数据库的次数

问题3：反向索引的记录数会不会很大？如果是英文的，最大是多少？如果是中文的，最大可能是多少？

　　英语单词的大致数量是10万个 汉字的总数已经超过了8万,而常用的只有3500字

　　《现代汉语规范词典》比《现代汉语词典》收录的字和词数量更多。前者是13000多字，72000多词，后者是11000多字，69000多词

　　结论：量不会很大，30万以内；通过这个索引找文章会很快

问题4：如何建立问题2中的这样一个反向索引？

数据示例：

新闻id：1

新闻标题：Tony 与苍老师一起吃火锅

新闻内容：2018年4月1日，Tony 在四川成都出席某活动时，碰巧主办方也邀请了苍老师来提高人气，在主办方的邀请下和苍老师一起吃了个火锅，很爽！

如果是英文文章，好不好分？

It’s one thing to find the 10 best documents to match your query

英文好分（有空格），中文则不好分。 但一定得要分，否则无法建立反向索引。

就必须写一套专门的程序来做这个事情：分词器

中文分词器原理：有个词的字典，对语句前后字进行组合，与字典匹配，歧义分析

总结：

根据分词结果，我们创建反向索引，如下所示：

三、有了反向索引了，如何进行搜索？

如想搜索与 “tony OR 苍老师” 相关的新闻，步骤是怎样的？

步骤1： 对搜索输入进行分词

tony 、苍老师

步骤2： 在反向索引中找出包含tony、苍老师的文章列表

步骤3： 合并两个列表，排序输出

　　{1,12,8,5}

四、如何建立一个相关性评估模型？

利用出现次数来建立模型

规则1： 统计出现次数，根据次数从高到低排

{{1,5},{5,3},{12,1},{8,1}}：文章1出现5次，文章5出现3次，文章12出现1次，文章8出现1次

问题1：标题中出现苍老师，与新闻的内容中出现苍老师，哪个是专门写苍老师的相关度高些？怎么做

规则2： 加入权重，标题权重10，内容权重1，计算权重得分，按高-低排序

　　{{1,23},{12,10},{5,3},{8,1}}

总结：利用出现次数来建立模型这个相关性模型很简单。有时排序会不是很准确。

复杂的相关性计算模型有：

tf-idf 词频-逆文档率模型

向量空间模型

贝叶斯概率模型，如： BM25

搜索引擎中会提供一种、或多种实现供选择使用，也会提供扩展。

电商网站中的搜索相关性计算会考虑更多，更复杂。

五、反向索引更新：数据更新时，索引是不是必须得更新？好更新吗？

更新情况分析：

问1：新增时，需要怎么更新？

问2：删除时，需要怎么更新？

问3：修改时，需要怎么更新？

六、反向索引是存储在内存中，还是磁盘中合适？

　　大的放磁盘，小的放内存，同时需要做持久化

七、搜索引擎需要支持精确搜索吗？需要支持像数据库一样的多条件AND  OR 组合搜索吗？

　　如 类别 IN () 数值 > = < 时间

　　必须要，否则搜索引擎就没人用了

八、总结

1、搜索引擎是什么？

　　一套可对大量结构化、半结构化数据、非结构化文本类数据进行实时搜索的专门软件

　　最早应用于信息检索领域，经谷歌、百度等公司推出网页搜索而为大众广知。后又被各大电商网站采用来做网站的商品搜索。现广泛应用于各行业、互联网应用。是大型系统、网站架构师必备技能。

2、搜索引擎是用来解决什么问题的？

　　专门解决大量结构化、半结构化数据、非结构化文本类数据的实时检索问题。 这种实时搜索数据库做不了。

3、搜索引擎适合什么场景使用？

　　核心：大量结构化、半结构化、非结构化文本类数据的实时搜索

　　信息检索（如电子图书馆、电子档案馆）

　　网页搜索

　　内容提供网站的内容搜索（如 新闻、论坛、博客网站）

　　电子商务网站的商品搜索

　　如果你负责的系统数据量大，通过数据库检索慢，可以考虑用搜索引擎来专门负责检索。

4、搜索引擎由哪些核心部件构成？

　　数据源、分词器、反向索引（倒排索引）、相关性计算模型

5、搜索引擎的工作原理是怎样的？

　　1、从数据源加载数据，分词、建立反向索引

　　2、搜索时，对搜索输入进行分词，查找反向索引

　　3、计算相关性，排序，输出

6、要实现一个搜索引擎，需要实现哪些？

　　1、分词器

　　2、反向索引，索引存储

　　3、相关性计算模型

7、要去使用一个搜索引擎，需要搞清楚它的哪些方面？

　　1、分词器

　　2、反向索引建立、存储、更新

　　3、相关性计算模型