什么是搜索引擎

　　在了解Lucene之前，我们先看下什么是搜索引擎？
　　在实际的项目中，我们可能会写了类似这样的SQL。
　　按标题模糊查询，查询标题与xxxxx有关的新闻:
　　select * from t_news where title like ‘%xxxxx%’;
　　按关键字查询 ，如查询与xxxx有关的新闻:
　　select * from t_news where title like ＂%苍老师%＂ or content like ＂%苍老师＂’;
　　当数据量变大时，这四个查询都变慢了,我们可能会建立索引，但是有的like语句会使索引失效。
　　可能有的需求对搜索的结果进项相关度排名的显示，对应的sql是否可以满足需求吗？
　　例如：
　　要查询 中国、冠状病毒、复工有关的新闻：
　　含有三个关键字（相关度最高）的新闻排前面
　　含两个关键字（相关度次之），排次之
　　含一个关键字 的，排次次之。
　　这时利用数据库sql实现还是比较困难的。
　　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。
　　这个问题，一个解决思路是：
　　我们查询时，输入的是冠状病毒，想要得到标题或内容中包含＂冠状病毒＂的新闻列表。
　　如果标题、内容列上都有一个这样的索引，里面能快速找到与冠状病毒关键字对应的文章id，再根据文章id就可以快速找到文章了。
　　倒排索引
　　上面建立索引就是倒排索引，或者又叫做反向索引。
　　例如：
　　标题列索引：
　　内容类索引：
　　这么多的词，那么需要建立多少个词呢？
　　反向索引的记录数会不会很大？
　　通过上面的看，词的总数也不多，那怎么分词，也就是怎么把一句话分成很多常用的词呢？
　　这时就需要用到了分词器。
　　分词器
　　分词器，可以将一段语句分出若干个词。
　　英文：this is my car 分词后：this，is，my，car
　　中文：今日头条厉害。今日头条，厉害
　　常用的中文分词器：
　　word分词器，Stanford分词器，Ansj分词器，分词器，FudanNLP分词器，
　　IKAnalyzer分词等。
　　有了分词器，还可以获取词在文章的位置，出现的次数。此时可以这样的索引：
　　词：中国，
　　内容包含该词的文章id：
　　{{1,2,{21,32}},{5,3,{18,29,45}}}
　　1：文章id
　　2：出现的次数
　　{21,22}：出现的位置
　　建立好了这样的反向索引，那怎么索引呢？
　　步骤1： 对搜索输入的内容进行分词
　　步骤2： 在反向索引中找出包含中国、复工的文章列表
　　步骤3： 合并两个列表，排序输出
　　{1,12,8,5}
　　输出结果，那怎么排序输入结果呢？把最关注的放到最前面。怎么建立一个相关性评估模型？
　　这时可以按照词的出现的次数建立模型，当然还有其他的模型来面对更复杂的场景。
　　统计出现次数，根据次数从高到低排：
　　中国
　　排序后：
　　{{1,5},{5,3},{12,1},{8,1}}
　　文章id为1，总共出现了5词，文章id为5的出现了3词…
　　其他的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。
　　这里引入什么是搜索引擎？
　　搜索引擎
　　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。
　　搜索引擎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。
　　使用场景：
　　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。
　　核心部件：
　　数据源 分词器 反向索引（倒排索引） 相关性计算模型
　　工作原理：
　　从数据源加载数据，分词、建立反向索引 搜索时，对搜索输入进行分词，查找反向索引 计算相关性，排序，输出
　　开源搜索引擎组件、系统：
　　Lucene:Apache顶级开源项目，Lucene-core是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但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框架，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分词引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员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。
　　Nutch：Apache顶级开源项目，包含网络爬虫和搜索引擎(基于lucene)的系统（同百度、google）。Hadoop因它而生。
　　Solr:Lucene下的子项目，基于Lucene构建的独立的企业级开源搜索平台，一个服务。它提供了基于xml/JSON/http的api供外界访问，还有web管理界面。
　　Elasticsearch：基于Lucene的企业级分布式搜索平台，它对外提供restful-web接口，让程序员可以轻松、方便使用搜索平台，而不需要了解Lucene。