全文检索[编辑 | 编辑源代码]

全文检索（Full-text search）是一种信息检索技术，它允许用户通过输入关键词或短语，在大量非结构化或半结构化文本数据中快速查找包含指定内容的所有文档。与传统的精确匹配搜索不同，全文检索能够理解文本的语义内容，支持模糊匹配、同义词扩展和相关度排序等功能。

基本概念[编辑 | 编辑源代码]

倒排索引[编辑 | 编辑源代码]

全文检索的核心是倒排索引（Inverted Index）数据结构，它将文档中的每个词项（Term）映射到包含该词项的文档列表。这种结构与传统的"文档→词项"的正向索引相反，因此得名"倒排索引"。

示例倒排索引结构：

分词（Tokenization）[编辑 | 编辑源代码]

全文检索系统通常需要对文本进行分词处理，将连续文本分割为有意义的词项。中文分词相比英文更为复杂，因为中文词与词之间没有明确的分隔符。

技术实现[编辑 | 编辑源代码]

基本流程[编辑 | 编辑源代码]

全文检索系统通常遵循以下工作流程： 1. 文档采集 2. 文本预处理（分词、去除停用词等） 3. 构建索引 4. 处理查询 5. 返回排序结果

常见实现[编辑 | 编辑源代码]

以下是一个使用Elasticsearch进行全文检索的简单示例：

// 创建索引
PUT /articles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": { "type": "text" },
      "content": { "type": "text" }
    }
  }
}

// 添加文档
POST /articles/_doc/1
{
  "title": "全文检索技术",
  "content": "全文检索是一种强大的信息检索技术..."
}

// 执行搜索
GET /articles/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "信息检索"
    }
  }
}

应用场景[编辑 | 编辑源代码]

全文检索技术广泛应用于以下领域：

企业搜索：企业内部文档管理系统
电子商务：商品搜索和推荐
内容管理系统：新闻、博客等网站的内容检索
日志分析：如Elasticsearch在日志分析中的应用
学术研究：文献检索系统

性能优化[编辑 | 编辑源代码]

为了提高全文检索系统的性能，常见的优化策略包括：

索引优化：合理设置分片和副本
查询优化：使用布尔查询、短语查询等高级查询方式
缓存机制：缓存热门查询结果
硬件加速：使用SSD存储索引

参见[编辑 | 编辑源代码]

全文检索