之前几段工作经历都与搜索有关，现在也有业务在用搜索，对搜索引擎做一个原理性的分享，包括搜索的一系列核心数据结构和算法，尽量覆盖搜索引擎的核心原理，但不涉及数据挖掘、NLP等。文章有点长，多多指点~~
搜索引擎是什么？
这里有个概念需要提一下。信息检索 (Information Retrieval 简称 IR) 和 搜索 (Search) 是有区别的，信息检索是一门学科，研究信息的获取、表示、存储、组织和访问，而搜索只是信息检索的一个分支，其他的如问答系统、信息抽取、信息过滤也可以是信息检索。
本文要讲的搜索引擎，是通常意义上的全文搜索引擎、垂直搜索引擎的普遍原理，比如 Google、Baidu，天猫搜索商品、口碑搜索美食、飞猪搜索酒店等。
Lucene 是非常出名且高效的全文检索工具包，ES 和 Solr 底层都是使用的 Lucene，本文的大部分原理和算法都会以 Lucene 来举例介绍。
看一个实际的例子：如何从一个亿级数据的商品表里，寻找名字含“秋裤”的 商品。
使用SQL Like
select * from item where name like '%秋裤%'
如上，大家第一能想到的实现是用 like，但这无法使用上索引，会在大量数据集上做一次遍历操作，查询会非常的慢。有没有更简单的方法呢，可能会说能不能加个秋裤的分类或者标签，很好，那如果新增一个商品品类怎么办呢？要加无数个分类和标签吗？如何能更简单高效的处理全文检索呢？
使用搜索引擎
答案是搜索，会事先 build 一个倒排索引，通过词法语法分析、分词、构建词典、构建倒排表、压缩优化等操作构建一个索引，查询时通过词典能快速拿到结果。这既能解决全文检索的问题，又能解决了SQL查询速度慢的问题。
那么，淘宝是如何在1毫秒从上亿个商品找到上千种秋裤的呢，谷歌如何在1毫秒从万亿个网页中找寻到与你关键字匹配的几十万个网页，如此大的数据量是怎么做到毫秒返回的。
Part1. 分词
分词就是对一段文本，通过规则或者算法分出多个词，每个词作为搜索的最细粒度一个个单字或者单词。只有分词后有这个词，搜索才能搜到，分词的正确性非常重要。分词粒度太大，搜索召回率就会偏低，分词粒度太小，准确率就会降低。如何恰到好处的分词，是搜索引擎需要做的第一步。
正确性&粒度
分词正确性
分词的粒度
分词的粒度并不是越小越好，他会降低准确率，比如搜索 “中秋” 也会出现上条结果，而且粒度越小，索引词典越大，搜索效率也会下降，后面会细说。
如何准确的把控分词，涉及到 NLP 的内容啦，这里就不展开了。
停用词
很多语句中的词都是没有意义的，比如 “的”，“在” 等副词、谓词，英文中的 “a”，“an”，“the”，在搜索是无任何意义的，所以在分词构建索引时都会去除，降低不不要的索引空间，叫停用词 (StopWord)。
通常可以通过文档集频率和维护停用词表的方式来判断停用词。
词项处理
词项处理，是指在原本的词项上在做一些额外的处理，比如归一化、词形归并、词干还原等操作，以提高搜索的效果。并不是所有的需求和业务都要词项处理，需要根据场景来判断。
1.归一化
USA - U.S.A. [缩写]
7月30日 - 7/30 [中英文]
color - colour [通假词]
开心 - 高兴 [同义词扩展范畴]
这样查询 U.S.A. 也能得到 USA 的结果，同义词可以算作归一化处理，不过同义词还可以有其他的处理方式。
2.词形归并（Lemmatization）
针对英语同一个词有不同的形态，可以做词形归并成一个，如：
am, are, is -> be
car, cars, car's, cars' -> car
the boy's cars are different colors -> the boy car be different color
3.词干还原（Stemming）
通常指的就粗略的去除单词两端词缀的启发式过程
automate(s), automatic, automation -> automat.
高高兴兴 -> 高兴 [中文重叠词还原]
明明白白 -> 明白
英文的常见词干还原算法，Porter算法。
要了解倒排索引，先看一下什么是正排索引。比如有下面两句话：
id1, “搜索引擎提供检索服务”
id2, “搜索引擎是信息检索系统”
正排索引
正排索引就是 MySQL 里的 B+ Tree，索引的结果是：
“搜索引擎是信息检索系统” -> id2
“搜索引擎提供检索服务” -> id1
表示对完整内容按字典序排序，得到一个有序的列表，以加快检索的速度。
倒排索引
第一步 分词
“搜索引擎-提供-检索-服务” -> id1
“搜索引擎-信息-检索-系统” -> id2
第二步 将分词项构建一个词典
搜索引擎
提供
检索
服务
信息
系统
第三步 构建倒排链
搜索引擎 -> id1, id2
提供 -> id1
检索 -> id1, id2
服务 -> id1
信息 -> id2
系统 -> id2
由此，一个倒排索引就完成了，搜索 “检索” 时，得到 id1, id2，说明这两条数据都有，搜索 “服务” 只有 id1 存在。但如果搜索 “检索系统”，此时会先建搜索词按照与构建同一种策略分词，得到 “检索-系统”，两个词项，分别搜索 检索 -> id1, id2 和 系统 -> id2，然后对其做一个交集，得到 id2。同理，通过求并集可以支持更复杂的查询。
倒排索引到此也就讲清楚了吧。
存储结构
以 Lucene 为例，简单说明一下 Lucene 的存储结构。从大到小是Index -> Segment -> Doc -> Field -> Term，类比 MySQL 为 Database -> Table -> Record -> Field -> Value。
搜索结果排序是根据 关键字 和 Document 的相关性得分排序，通常意义下，除了可以人工的设置权重 boost，也存在一套非常有用的相关性得分算法，看完你会觉得非常有意思。
TF-IDF
TF(词频)-IDF(逆文档频率) 在自动提取文章关键词上经常用到，通过它可以知道某个关键字在这篇文档里的重要程度。其中 TF 表示某个 Term 在 Document 里出现的频次，越高说明越重要；DF 表示在全部 Document 里，共有多少个 Document 出现了这个词，DF 越大，说明这个词很常见，并不重要，越小反而说明他越重要，IDF 是 DF 的倒数(取log)， IDF 越大，表示这个词越重要。
TF-IDF 怎么影响搜索排序，举一个实际例子来解释：
假定现在有一篇博客《Blink 实战总结》，我们要统计这篇文章的关键字，首先是对文章分词统计词频，出现次数最多的词是--"的"、"是"、"在"，这些是“停用词”，基本上在所有的文章里都会出现，他对找到结果毫无帮助，全部过滤掉。
只考虑剩下的有实际意义的词，如果文章中词频数关系： “Blink” > “词频”=“总结”，那么肯定是 Blink 是这篇文章更重要的关键字。但又会遇到了另一个问题，如果发现 "Blink"、"实战"、"总结"这三个词的出现次数一样多。这是不是意味着，作为关键词，它们的重要性是一样的？
不是的，通过统计全部博客，你发现 含关键字总博客数： “Blink” < “实战” < “总结”，这时候说明 “Blink” 不怎么常见，一旦出现，一定相比 “实战” 和 “总结”，对这篇文章的重要性更大。
BM25
上面解释了 TF 和 IDF，那么 TF 和 IDF 谁更重要呢，怎么计算最终的相关性得分呢？那就是 BM25。
BM25算法，通常用来作搜索相关性平分。一句话概况其主要思想：对Query进行语素解析，生成语素qi；然后，对于每个搜索结果D，计算每个语素qi与D的相关性得分，最后，将qi相对于D的相关性得分进行加权求和，从而得到Query与D的相关性得分。
BM25算法的一般性公式如下：
其中，Q表示Query，qi表示Q解析之后的一个语素（对中文而言，我们可以把对Query的分词作为语素分析，每个词看成语素qi。）；d表示一个搜索结果文档；Wi表示语素qi的权重；R(qi，d)表示语素qi与文档d的相关性得分。
其中 Wi 通常使用 IDF 来表达，R 使用 TF 来表达；综上，BM25算法的相关性得分公式可总结为：
BM25 通过使用不同的语素分析方法、语素权重判定方法，以及语素与文档的相关性判定方法，我们可以衍生出不同的搜索相关性得分计算方法，这就为我们设计算法提供了较大的灵活性。
在点评口碑上，经常有类似的场景，搜索 “1公里以内的美食”，那么这个1公里怎么实现呢？
在数据库中可以通过暴力计算、矩形过滤、以及B树对经度和维度建索引，但这性能仍然很慢(可参考 为什么需要空间索引 )。搜索里用了一个很巧妙的方法，Geo Hash。
如上图，表示根据 GeoHash 对北京几个区域生成的字符串，有几个特点：
一个字符串，代表一个矩形区域
字符串越长，表示的范围越精确 (长度为8时精度在19米左右，而当编码长度为9时精度在2米左右)
字符串相似的，表示距离相近 （这就可以利用字符串的前缀匹配来查询附近的POI信息)
地球上任何一个位置都可以用经纬度表示，纬度的区间是 [-90, 90]，经度的区间 [-180, 180]。比如天安门的坐标是 39.908,116.397，整体编码过程如下：
一、对纬度 39.908 的编码如下：
将纬度划分2个区间，左区间 [-90, 0) 用 0 表示，右区间 [0, 90] 用 1 表示， 39.908 处在右区间，故第一位编码是 1；
在将 [0, 90] 划分2个区间，左区间 [0, 45) 用 0 表示，右区间 [45, 90] 用 1 表示，39.908处在左区间， 故第二位编码是 0；
同1、2的计算步骤，39.908 的最后10位编码是 “10111 00011”
二、对经度 116.397 的编码如下：
将经度划分2个区间，左区间 [-180, 0) 用 0 表示，右区间 [0, 180] 用 1 表示，116.397处在右区间， 故第一位编码是 1；
在将 [0, 180] 划分2个区间，左区间 [0, 90) 用 0 表示，右区间 [90, 180] 用 1 表示，116.397处在右区间，故第二位编码是 1；
同1、2的计算步骤，116.397 的最后6位编码是 “11010 01011”
三、合并组码
将奇数位放经度，偶数位放纬度，把2串编码组合生成新串：“11100 11101 00100 01111”；
通过 Base32 编码，每5个二进制编码一个数，“28 29 04 15”
根据 Base32 表，得到 Geo Hash 为：“WX4G”
即最后天安门的4位 Geo Hash 为 “WX4G”，如果需要经度更准确，在对应的经纬度编码粒度再往下追溯即可。
附：Base32 编码图
Geo Hash 如何用于地理搜索？
举个例子，搜索天安门附近 200 米的景点，如下是天安门附近的Geo编码
搜索过程如下：
首先确定天安门的Geo Hash为 WX4G0B，（6位区域码约 0.34平分千米，约为长宽600米区域)
而6位编码表示 600 米，半径 300 米 > 要求的 200 米，搜索所有编码为 WX4G0B 的景点即可
但是由于天安门处于 WX4G0B 的边缘位置，并不一定处在正中心。这就需要将 WX4G0B 附近的8个区域同时纳入搜索，故搜索 WX4G0B、WX4G09、WX4G0C 一共9个编码的景点
第3步已经将范围缩小到很小的一个区间，但是得到的景点距离并不是准确的，需要在通过距离计算过滤出小于 200 米的景点，得到最终结果。
由上面步骤可以看出，Geo Hash 将原本大量的距离计算，变成一个字符串检索缩小范围后，再进行小范围的距离计算，及快速又准确的进行距离搜索。
Geo Hash 依据的数学原理
如图所示，我们将二进制编码的结果填写到空间中，当将空间划分为四块时候，编码的顺序分别是左下角00，左上角01，右下脚10，右上角11，也就是类似于Z的曲线。当我们递归的将各个块分解成更小的子块时，编码的顺序是自相似的（分形），每一个子快也形成Z曲线，这种类型的曲线被称为Peano空间填充曲线。
这种类型的空间填充曲线的优点是将二维空间转换成一维曲线（事实上是分形维），对大部分而言，编码相似的距离也相近， 但Peano空间填充曲线最大的缺点就是突变性，有些编码相邻但距离却相差很远，比如0111与1000，编码是相邻的，但距离相差很大。
除Peano空间填充曲线外，还有很多空间填充曲线，如图所示，其中效果公认较好是Hilbert空间填充曲线，相较于Peano曲线而言，Hilbert曲线没有较大的突变。为什么GeoHash不选择Hilbert空间填充曲线呢？可能是Peano曲线思路以及计算上比较简单吧，事实上，Peano曲线就是一种四叉树线性编码方式。
Lucene的倒排索引决定，索引内容是一个可排序的字符串，如果要查找一个数字，那么也需要将数字转成字符串。这样，检索一个数字是没问题的，如果需要搜索一个数值范围，怎么做呢？
要做范围查找，那么要求数字转成的字符串也是有序并单调的，但数字本身的位数是不一样的，最简单的版本就是前缀补0，比如 35, 234, 1 都补成 4 位，得到 0035, 0234, 0001，这样能保证：
数字(a) > 数字(b)===> 字符串(a) > 字符串(b)
这时候，查询应该用范围内的所有数值或查询，比如查询 [33, 36) 这个范围，对应的查询语法是：
33 || 34 || 35
嗯看起来很好的解决了范围查询，但是，这样存在3个问题：
补位多少合适呢？总有一个数字会超出你的补位范围
因为存在补位，就会多出很多的空间，这在搜索引擎里宝贵的内存是无法接受的
如果是范围查询，需要用多次或查询，性能并不高
故，涉及到范围不能简单的做字符串补位转换，是否存在及节省空间，又能更高效解决问题的方案呢？
就是：
数值Trie树，下面详细介绍
上面说了怎么索引，那么Query呢？比如我给你一个Range Query从423-642，怎么找到那6个term呢？
我们首先可以用shift==0找到范围的起点后终点（有可能没有相等的，比如搜索422，也会找到423）。然后一直往上找，直到找到一个共同的祖先（肯定能找到，因为树根是所有叶子节点的祖先），对应起点，每次往上走的时候, 左边范围节点都要把它右边的兄弟节点都加进去, 右边范围节点都要把它左边的兄弟节点加进去, 若已经到达顶点, 则是将左边范围节点和右边范围节点之间的节点加进行去
查找423到642之间的具体的区间：
423-429,640-642
43-49,60-63
5-5
另外还有一个问题，比如423会被分词成423，42和4，那么4也会被分词成4，那么4表示哪个呢？
所以intToPrefixCoded方法会额外用一个char来保存shift：buffer[0]=(char)(SHIFT_START_INT + shift);
比如423分词的4的shift是2（这里是10进制的例子，二进制也是同样的），423分成423的shift是0，4的shift是0，因此前缀肯定比后缀大。
最后，由于索引在判断时无需感知是否是数字，可以把所有的数字当成二进制处理，这样在存储和效率上更高。
LSM思想
LSM (Log Structured Merge Tree)，最早是谷歌的 “BigTable” 提出来的，目标是保证写入性能，同时又能支持较高效率的检索，在很多 NoSQL 中都有使用，Lucene 也是使用 LSM 思想来写入。
普通的B+树增加记录可能需要执行 seek+update 操作，这需要大量磁盘寻道移动磁头。而 LSM 采用记录在文件末尾，顺序写入减少移动磁头/寻道，执行效率高于 B+树。具体 LSM 的原理是什么呢？
为了保持磁盘的IO效率，lucene避免对索引文件的直接修改，所有的索引文件一旦生成，就是只读，不能被改变的。其操作过程如下：
在内存中保存新增的索引, 内存缓存（也就是memtable）;
内存中的索引数量达到一定阈值时，触发写操作，将这部分数据批量写入新文件，我们称为segment；也就是 sstable文件
新增的segment生成后，不能被修改；
update操作和delete操作不会立即导致原有的数据被修改或者删除，会以append的方式存储update和delete标记;
最终得到大量的 segment，为了减少资源占用，也提高检索效率，会定期的将这些小的 segment 合并成大的 segment，由于map中的数据都是排好序的，所以合并也不会有随机写操作；
通过merge，还可以把update和delete操作真正生效，删除多余的数据，节省空间。
合并的过程：
Basic Compaction
每个文件固定N个数量，超过N，则新建一个sstable；当sstable数大于M，则合并一个大sstable；当大sstable的数量大于M，则合并一个更大的sstable文件，依次类推。
但是，这会出现一个问题，就是大量的文件被创建，在最坏的情况下，所有的文件都要搜索。
Levelled Compaction
像 LevelDB 和 Cassandra解决这个问题的方法是：实现了一个分层的，而不是根据文件大小来执行合并操作。
每层维护指定数量的文件，保证不让 key 重叠，查找一个 key 只会查找一个 key；
每次文件只会被合并到上一层的一个文件。当一层的文件数满足特定个数时，合并到上一层。
所以， LSM 是日志和传统的单文件索引（B+ tree，Hash Index）的中立，他提供一个机制来管理更小的独立的索引文件(sstable)。
通过管理一组索引文件而不是单一的索引文件，LSM 将B+树等结构昂贵的随机IO变的更快，而代价就是读操作要处理大量的索引文件(sstable)而不是一个，另外还是一些IO被合并操作消耗。
Lucene的Segment设计思想，与LSM类似但又有些不同，继承了LSM中数据写入的优点，但是在查询上只能提供近实时而非实时查询。
Segment在被flush或commit之前，数据保存在内存中，是不可被搜索的，这也就是为什么Lucene被称为提供近实时而非实时查询的原因。读了它的代码后，发现它并不是不能实现数据写入即可查，只是实现起来比较复杂。原因是Lucene中数据搜索依赖构建的索引（例如倒排依赖Term Dictionary），Lucene中对数据索引的构建会在Segment flush时，而非实时构建，目的是为了构建最高效索引。当然它可引入另外一套索引机制，在数据实时写入时即构建，但这套索引实现会与当前Segment内索引不同，需要引入额外的写入时索引以及另外一套查询机制，有一定复杂度。
数据字典 Term Dictionary，通常要从数据字典找到指定的词的方法是，将所有词排序，用二分查找即可。这种方式的时间复杂度是 Log(N)，占用空间大小是 O(N*len(term))。缺点是消耗内存，存在完整的term，当 term 数达到上千万时，占用内存非常大。
lucene从4开始大量使用的数据结构是FST（Finite State Transducer）。FST有两个优点：
空间占用小，通过读 term 拆分复用及前缀和后缀的重用，压缩了存储空间；
查询速度快，查询仅有 O(len(term)) 时间复杂度
那么 FST 数据结构是什么原理呢？ 先来看看什么是 FSM (Finite State Machine)， 有限状态机，从“起始状态”到“终止状态”，可接受一个字符后，自循环或转移到下一个状态。
而FST呢，就是一种特殊的 FSM，在 Lucene 中用来实现字典查找功能(NLP中还可以做转换功能)，FST 可以表示成FST的形式
举例：对“cat”、 “deep”、 “do”、 “dog” 、“dogs” 这5个单词构建FST（注：必须已排序），结构如下：
当存在 value 为对应的 docId 时，如 cat/0 deep/1 do/2 dog/3 dogs/4， FST 结构图如下：
FST 还有一个特点，就是在前缀公用的基础上，还会做一个后缀公用，目标同样是为了压缩存储空间。
其中红色的弧线表 NEXT-optimized，可以通过 画图工具 来测试。
为了能够快速查找docid，lucene采用了SkipList这一数据结构。SkipList有以下几个特征：
元素排序的，对应到我们的倒排链，lucene是按照docid进行排序，从小到大;
跳跃有一个固定的间隔，这个是需要建立SkipList的时候指定好，例如下图以间隔是;
SkipList的层次，这个是指整个SkipList有几层
在什么位置设置跳表指针？
? 设置较多的指针，较短的步长， 更多的跳跃机会
? 更多的指针比较次数和更多的存储空间
? 设置较少的指针，较少的指针比较次数，但是需要设置较长的步长?较少的连续跳跃
如果倒排表的长度是L，那么在每隔一个步长S处均匀放置跳表指针。
也叫 Block KD-tree，根据FST思路，如果查询条件非常多，需要对每个条件根据 FST 查出结果，进行求并集操作。如果是数值类型，那么潜在的 Term 可能非常多，查询销量也会很低，为了支持高效的数值类或者多维度查询，引入 BKD Tree。在一维下就是一棵二叉搜索树，在二维下是如果要查询一个区间，logN的复杂度就可以访问到叶子节点对应的倒排链。
确定切分维度，这里维度的选取顺序是数据在这个维度方法最大的维度优先。一个直接的理解就是，数据分散越开的维度，我们优先切分。
切分点的选这个维度最中间的点。
递归进行步骤1，2，我们可以设置一个阈值，点的数目少于多少后就不再切分，直到所有的点都切分好停止。
二进制处理，通过BKD-Tree查找到的docID是无序的，所以要么先转成有序的docID数组，或者构造BitSet，然后再与其他结果合并。
IndexSorting
IndexSorting是一种预排序，在ES6.0之后才有，与查询时的Sort不同，IndexSorting是一种预排序，即数据预先按照某种方式进行排序，它是Index的一个设置，不可更改。
一个Segment中的每个文档，都会被分配一个docID，docID从0开始，顺序分配。在没有IndexSorting时，docID是按照文档写入的顺序进行分配的，在设置了IndexSorting之后，docID的顺序就与IndexSorting的顺序一致。
举个例子来说，假如文档中有一列为Timestamp，我们在IndexSorting中设置按照Timestamp逆序排序，那么在一个Segment内，docID越小，对应的文档的Timestamp越大，即按照Timestamp从大到小的顺序分配docID。
IndexSorting 之所以可以优化性能，是因为可以提前中断以及提高数据压缩率，但是他并不能满足所有的场景，比如使用非预排序字段排序，还会损耗写入时的性能。
搜索引擎正是靠优秀的理论加极致的优化，做到查询性能上的极致，后续会再结合源码分析压缩算法如何做到极致的性能优化的。
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