主要分成兩個部分來進行處理的乙個是索引,另乙個是查詢。
索引:
索引是乙個多步操作,其目標是建立乙個結構,這將使資料搜尋更有效的:。搜尋它解決了乙個問題,我們的sqlbased曾與我們的引擎效率。 工具根據不同的全文檢索,操作,有一部分是不被視為工作的一部分核心索引和有時不包括在內(參見圖1.5):。讓我們每乙個看操作
■第乙個操作需要的是收集資訊例如,資料庫中提取資訊,從a網的網頁抓取新的,或由乙個系統作出反應引發的事件。 一旦檢索到,每行,每乙個html頁面,或每個事件將被處理:。
■第三次手術將處理的每乙個領域,並提取文字塊的原子資訊一全文搜尋引擎的理解:字。 此操作是至關重要的技術效能全文搜尋,但也為集豐富的功能。 除了分塊成字的句子,圖1.5索引程序。 收集資料,並將其轉換為文字。 從代表性的資料只支援文字,適用於文書處理和儲存索引結構:14。章節搜尋1個國家最先進的這次行動準備的資料為基礎,以應付額外的sql問題,我們一直面臨的搜尋引擎物件的根或莖,同義詞搜尋。 使用取決於全文搜尋工具,這些額外的功能提供了定製的箱或不和可以,但核心sentence分塊是永遠存在的。
■索引過程的最後一次操作是儲存在您的文件(可選),並建立乙個優化的結構,將讓搜尋查詢快。 那麼是什麼神奇的背後優化結構? 沒什麼,除了1.2節中的索引在資料庫中,我們已經看到,但該指數在關鍵採用的是字,而不是個人)的值的字段(參見圖1.6。 該指數的其他資訊儲存每個字。 這些資訊將有助於我們解決以後的順序按相關的問題,我們面對我們的sql引擎的搜尋,詞頻,詞的位置,偏移是值得注意的。 他們讓搜尋引擎知道「流行」一詞是在乙個給定的文件,它的立場相比,乙個字。索引時是十分必要的發動機效能的乙個搜尋,搜尋是真正的看見它的一部分(在從某種意義上說,唯一可見的功能您的使用者將永遠關心)。 雖然每個工程師都知道,力學真的是什麼讓乙個好車,沒有使用者將下降索引結構愛上賽車,除非它具有良好的彎曲的線條,易於圖1.6優化全文查詢使用乙個專門的。 每個標題字的用作結構的關鍵在索引中。 對於乙個給定的單詞(鍵),配套的id列表儲存以及詞頻和位置:。全文搜尋乙個有希望的解決方案,15車道。 索引是搜尋引擎我們的力學和搜尋是useroriented波蘭將鉤子我們的客戶。
查詢:
■程式設計api的為先進,嚴格控制查詢的綱領性api非常整潔。 它為開發乙個靈活的方式來表達複雜的查詢,並決定如何公開查詢的靈活性,使用者(可能是)休息服務公開的介面通過乙個具象狀態傳輸()。一些工具將專注於基於字串的查詢,一些關於程式設計api,和一些兩者。 由於查詢語言或api是搜尋重點放在全文,它最終被更簡單(複雜)寫比其sql等效,有助於降低發動機的問題之一,我們曾與搜尋我們的sql為基礎的:複雜。在第二次手術,姑且稱之為分析,是適當的責任採取的句子或名單的話,運用類似的操作完成的索引時間(塊圖1.7搜尋過程。從使用者或程式的要求,名單確定的話,找到符合這些檔案的話,消除不匹配的檔案,並整理相關的結果。16第1章最先進的成字,莖或語音說明)。 這一點至關重要,因為該操作結果,這是共同的語言,使用索引和搜尋互相交談,恰好是該指數在乙個儲存。 如果相同的操作集是不實行這一搜尋將不會找到索引的話,不是那麼有用! 這種共同語言是表演的基石全文搜尋(另乙個問題,我們曾與我們的sql引擎的搜尋)。依據下列檔案)之間的共同語言索引和搜尋,第三次手術(發現將讀取索引和檢索索引資訊與每個匹配的單詞(見圖1.8)。 請記住,每個字,該指數可以儲存的檔案清單相匹配,頻率,在乙個文件中的單詞的位置,等等。 隱含的協議是,該檔案本身是沒有載入,這就是高效率的原因之一,為什麼全文搜尋是:文件沒有被載入知道它是否符合或不排序。下一步操作(過濾和)將處理該指數從資訊檢索和建立的檔案清單(或更確切地說,檔案處理程式)。從現有的資料(配套檔案每字,字頻,和詞的位置),搜尋引擎可以排除從匹配的檔案清單。 更重要的是,它能夠為每個檔案計算分數。 它的分數越高,越高的檔案將在結果列表。 關於得分長時間的討論是12可在一章,但同時讓我們一值看它的一些因素影響:
■在多乙個查詢涉及,越接近它們在文件中,較高的職級的研究。
■查詢涉及多個單詞,更被發現在乙個單一檔案,較高的排名。
■頻率越高的詞匹配的檔案,更高的軍銜。
■越少大約乙個字,較高的排名。根據如何查詢是表達和產品如何計算分數,這些規則可能會或可能不適用。 這份名單是在這裡給你乙份檔案,感覺什麼會影響成績,因此a的相關性。 這最後一部分,解決了最後乙個問題面對我們的sql引擎的搜尋:按使用者訂購的相關結果。一旦有序檔案清單準備好,全文搜尋引擎的結果公開。 它可以通過程式設計api或通過網頁。圖1.8顯示了乙個結果網頁從谷歌搜尋引擎。聽起來我們已經找到了完美的解決方案來解決我們的問題。 現在讓我們來看看市場的全文搜尋解決方案,在種滿。
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