如今人们的网络生活已经离不开搜索了，遇到不懂的问题，想知道的事情，搜索一下，就知道答案。
在app中，最常见的搜索情景就是搜索用户。仅仅有几百，几千的用户量时。能够直接用用like这种模糊查询，可是，假设数据有几百万，甚至上千万的时候，一次like查询数据库就堵了。到了一定量级的时候。不得不考虑使用专门的搜索技术。
1. 一个简单的搜索样例
有三行数据：
（1）近2周8成股民亏损超10%。
（2）满仓中国梦。
（3）股民两天亏一套三居。
比如，有个需求，从上面的3行数据中。把包括“股民”这个关键词的数据找出来。
依照一般的做法。就是分别查找上面的每一行数据：
第一行数据从头到尾查找一次。发现有“股民”这个关键词。
第二行数据从头到尾查找一次。没有有“股民”这个关键词。
第三行数据从头到尾查找一次，发现有“股民”这个关键词。
依据查找结果，第一，第三行数据包括“股民”这个关键词。
2. 搜索技术的基本原理
依照上面的过程，每次查找，都须要把每行数据从头到尾查一次。
假设须要从上百万，千万的数据中查找一个关键词，读者能够想象一下效率有多低。
我们看一下搜索引擎的样例，在搜索引擎搜索“股民”这个关键词的结果：
图1
在搜索引擎的搜索结果中，是直接显示了全部包括“股民”这个keyword的数据。
它是怎么做到在海量的信息中，高速搜索中包括keyword的信息的呢？
实现搜索的关键，就是分词和倒序索引。
假设我们知道每行数据中包括多少个keyword，然后建立一个映射表，把每一个keyword出如今哪行数据中记录下来。搜索就变得非常轻松。当知道一个keyword的时候。仅仅须要查找这个映射表，找到这个关键词。依据这个关键词建立的映射关系就能查到包括这个关键词的数据。
知道每行数据中包括多少个keyword的过程，就是分词。
这里有个问题，什么是keyword？
keyword。事实上就是一个词语或句子，比如，当我有须要的时候，“股民”能够是搜索的keyword。可是，“股”也能够是搜索的keyword，“民”也能够是搜索的keyword。
什么是keyword。要看使用者的需求。因此，为了能准确分析出一行数据究竟包括多少个keyword，就须要一个包括了全部词语或句子的词典，用来分析数据中有什么keyword。
建立一个映射表，把每一个keyword出如今哪行数据中记录下来，这个过程就是建倒序搜引。
以下举个实际的样例，看看是怎么分词和建立倒序索引。
还是用回上面举例的三行数据，左边的是数据的编号，右边的是数据的内容。
（1）近2周8成股民亏损超10%。
（2）满仓中国梦。
（3）股民两天亏一套三居。
首先。把分析上面每行数据包括多少个关键词（这里为了简化分词过程。没有把每一个汉字或数字当成一个关键词，比如，” 民”应该是个关键词，但为了简化分词，没有当成一个关键词）。结果如表1所看到的。
表1
以下依据表1的结果建立一个映射表表2，把每一个keyword出如今哪行数据中记录下来
表2
用上面的表2。我们非常easy得知。“股民”这个关键词在数据1,3中出现过。假设须要知道“中国”这个关键词出如今哪，通过查找表2也非常easy得知出如今数据2中。
在这么几行数据中，还不能体验到倒序索引的高效。
假设数据量到了上百万。千万，甚至上亿，倒序索引的效率就很明显了。
归根究竟，这样的数据结构就是为了实现高速搜索也建立的。
再进一步。表2的右側，除了记录关键词出如今哪行数据中，还能记录在某行数据中出现的频率，出现的位置等信息，假设有兴趣继续深入了解搜索引擎的技术，可阅读《这就是搜索引擎：核心技术具体解释》（张俊林著），这篇文章仅仅是简介搜索引擎的基本原理。
3. 常见的开源搜索软件介绍
搜索技术一点都不简单，假设要我们从头開始做。不知道要到哪年哪月才干用给app用上搜索功能。幸好，大牛们已经为我们开源大量的搜索软件，仅仅要我们会使用这些搜索软件提供的api，就能给app后台整合搜索技术。以下简介一下常见的搜索软件。
(1) Lucene
Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源码的全文检索引擎工具包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。
Lucene的目的是为软件开发者提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，可以做全文索引和搜寻。
在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。
就其本身而言，Lucene是当前以及近期几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。
(2) Solr
Solr是一个高性能，採用Java5开发，基于Lucene的全文搜索server。
同一时候对其进行了扩展。提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同一时候实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，而且提供了一个完好的功能管理界面，是一款很优秀的全文搜索引擎。它对外提供类似于Web-service的API接口。用户能够通过http请求，向搜索引擎server提交一定格式的XML文件，生成索引。也能够通过Http Get操作提出查找请求。并得到XML格式的返回结果。
(3) Elasticsearch
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索server。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源代码公布，是第二流行的企业搜索引擎。
(4) Sphinx
Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎，能够结合MySQL,PostgreSQL做全文搜索，它能够提供比数据库本身更专业的搜索功能。使得应用程序更easy实现专业化的全文检索。
Sphinx特别为一些脚本语言设计搜索API接口，如PHP,Python,Perl,Ruby等。同一时候为MySQL也设计了一个存储引擎插件。
(5) Coreseek
Coreseek 是一款中文全文检索/搜索软件。以GPLv2许可协议开源公布，基于Sphinx研发并独立公布。专攻中文搜索和信息处理领域，适用于行业/垂直搜索、论坛/站内搜索、数据库搜索、文档/文献检索、信息检索、数据挖掘等应用场景，用户能够免费下载使用。
Coreseek以前在本人架构过两个app后台深度使用过，配置简单。性能高效。整合了Sphinx和中文分词。高速完毕了搜索模块的开发。但最大的缺点是稳定版不支持实时索引，測试版是支持了，但没在生产环境中用过。
Coreseek的原理例如以下图3所看到的：
图2
Coreseek有两个核心模块 Indexer和Search。
Indexer: 负责从mysql中拉取数据源，把数据源分词，建立索引
Search：搜索模块
整个project的流程例如以下：
1. Indexer模块从mysql中拉取数据
2. Indexer模块把数据经过中文分词，建立索引
3. client向Search模块发起搜索请求
4. Seach模块查找索引中的数据
5. Seach模块得到索引中符合要求的数据的id等数据
6. 把数据返回给client
另外，有个小小的经验分享，搜索的时候，有的用户直接通过输入拼音来取代汉字的。例如以下图2：
图3
这样的情况，就是要在记录keyword的同一时候，也要记录下keyword的拼音，把拼音也建索引，就能实现用拼音搜索。
參考资料：
1. http://baike.baidu.com/link?url=rNBW3tzH-oJYeBoPSUvWZPGz-stIkE5zFQsjAtV234HFFPJKyeyr3dJjJrbZKRSCBg2NGZv-lA7DFqHF5XBEoq
4. http://www.coreseek.cn/
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