对搜索引擎感兴趣的可以去看看这本书，比较浅并且也比较完整的介绍了一个搜索引擎的全部机能。
- 类似于数据库的表一样按字段进行存储
- 支持倒排索引字段，正排索引字段，仅仅储存不进行检索的字段
- 倒排索引支持
- 完全匹配的字符串（类似ID,ISBN等需要完全匹配的属性）
- 分词类型 （全文索引）
- 根据特殊标志符进行切分的模式
- 正排索引支持
- 数字索引（暂时只支持整数，需要自己将其他数转化成整数）
- 日期索引（目前支持
2005-01-02 00:02:03和2005-01-02两种格式） - 不进行检索字段，只存储详细信息
- 实时搜索引擎，索引器和检索器就是同一个服务，通过json方式push数据进引擎，引擎自行就行存储，不需要先进行全量索引建立
- 支持搜索，过滤，汇总，统计四种查询
- 策略引擎部分可以自己实现接口进行扩展
- 无配置文件，只需要在启动的时候指定端口
- 使用MMAP方式进行数据存储和读取
- 使用B+树进行字典和key的存储
- 实时索引，随时进行索引更新
- 默认使用文本相关性进行排序
- 性能测试报告稍后提交
- 增加选项，可以一次性将所有数据加载进内存
- 索引分片
- 分布式部署，保存多个副本
- 集群化搜索引擎
- 进行中
- github.com/apsdehal/go-logger log输出类
- github.com/go-sql-driver/mysql MySql类，用于和MySql交互
- 【分词器不依赖了，有一个简单函数进行分词，可以自己加上】github.com/huichen/sego 分词器，作者主页非常感谢他的分词器。
- 直接运行
install.sh - 在
bin目录生成FalconEngine可执行文件
- 新建
data目录，从这里获取分词的字典文件dictionary.txt,存入当前目录的data下 - 新建
index文件夹 - 运行
bin/FalconEngine 【默认端口9990,用 -p=XXX 修改端口】
导入数据有三种方式
- URL: http://127.0.0.1:9990/v1/_create?index=weibo
- METHOD : POST
- BODY
{
"indexmapping":[
{
"fieldname":"datetime", //字段名称
"fieldtype":15 //字段类型
},
{
"fieldname":"name",
"fieldtype":2
},
{
"fieldname":"level",
"fieldtype":1
},
{
"fieldname":"content",
"fieldtype":2
}
]
}
- URL: http://127.0.0.1:9990/v1/_update?index=weibo
- METHOD : POST
- BODY
{
"datetime":"2015-11-12 23:58:22",
"name":"延参法师",
"level":"黄V",
"content":"看山东，赞山东，和大家一起拉呱，说人生哦。"
}
可以把文件存成一行一行的json格式，或者用分隔符分割数据
- 分隔符分割的文件类似如下
2015-11-12 23:58:22 夢想家林志穎 黄V 加油!!!
2015-11-12 23:58:22 延参法师 黄V 看山东，赞山东，和大家一起拉呱，说人生哦。
2015-11-12 23:58:22 延参法师 黄V 嗯，看时间，潍坊见哦。
2015-11-12 23:58:22 尐笨蛋晴空路口 普通用户 转发微博
然后发送请求：
- URL：http://127.0.0.1:9990/v1/_load?index=weibo
- METHOD: POST
- BODY:
{
"_split":"\t", //分隔符
"_fields":["datetime","name","level","content"], //分隔符对应的字段
"_filename":"./weibo.log", //文件位置
"_synccount":200000, //多少文档刷新一次磁盘
"_ismerge":true //导入结束后是否将索引合并为一个
}直接发送如下格式的POST请求到服务器即可
- URL：http://127.0.0.1:9990/v1/_load?index=test_table&fromdb=1
- METHOD: POST
- BODY:
{
"sql" : "SELECT user_id,title,author,content,last_modify_time FROM test_table WHERE is_delete=0", //执行的SQL语句，用来获取全量数据
"user" : "wyh", //数据库用户名
"password" : "wyh", //数据库密码
"host" : "10.254.33.33", //数据库地址
"port" : "3306", //数据库端口
"dbname" : "test_DB", //数据库名称
"charset" : "utf8", //数据库编码
"tablename" : "test_table", //需要同步的表名，注意和SQL要一致
"indexname" : "test_table", //表对应的搜索引擎索引的名称
"mapping" : [ //表和索引字段的对应关系
{
"field_db":"user_id",
"field_index" : "user_id",
"field_type" : 21 //字段类型
},
{
"field_db":"title",
"field_index" : "title",
"field_type" : 2
},
{
"field_db":"content",
"field_index" : "content",
"field_type" : 2
},
{
"field_db":"author",
"field_index" : "author",
"field_type" : 2
},
{
"field_db":"content",
"field_index" : "content",
"field_type" : 30
},
{
"field_db":"last_modify_time",
"field_index" : "last_modify_time",
"field_type" : 15
}
]
}
目前支持GET请求的查询，API如下：
| 参数 | 含义 | 备注 |
|---|---|---|
| index | 索引名称 | 必须字段 |
| q | 查询关键词 | q=测试，没有该字段，返回所有结果集 |
| ps | 每页数量 | ps=10 默认为10 |
| pg | 返回第几页 | pg=1 默认为1 |
| show | 展示字段 | show=content,name,level 默认全部字段 |
| gather | 汇总字段 | gather=level 可选，没填就不汇总 |
| sort | 是否排序 | sort=false 可选，默认为true，按相关性排序 |
另外，数字和日期类型的字段可以进行过滤操作，比如有两个字段年龄(age)和生日（brith），分别是数字和日期字段，那么可以进行如下过滤操作
| 操作符号 | 操作类型 | 备注 |
|---|---|---|
| '-' | 等于 | -age=18&-brith=1990-01-02 |
| '_' | 不等于 | _age=18&_brith=1990-01-02 |
| '>' | 大于 | >age=18&>brith=1990-01-02 |
| '<' | 小于 | <age=18&<brith=1990-01-02 |
| '~' | 范围 | ~age=16,24&~brith=1990-01-02,2003-03-04 |
比如上文中的微博的信息
我们要找发布时间在2013-08-18到2015-12-25发布的微博，并且带有关键字雅礼中学的微博，并且还想看看各个级别的人发布了多少条，那么请求就是：
返回值为：
{
"totalCount": 405, //结果集数量
"from": 1, //此次返回的起始位置
"to": 10, //此次返回的结束位置
"status": "OK", //状态
"costTime": "3.743808ms", //查询时间
"Gaters": { //汇总信息
"level": { //level字段汇总
"付费会员": 11, //付费会员 有 11 条数据，下同
"普通用户": 67,
"蓝V": 84,
"达人": 14,
"黄V": 229
}
},
"dataDetail": [ //详情
{
"content": "可以回雅礼试试",
"datetime": "2015-11-12 20:26:27",
"level": "普通用户",
"name": "拐栋六R"
},
{
"content": "雅礼中学开始报名了",
"datetime": "2015-11-12 18:58:03",
"level": "蓝V",
"name": "爱尔威智能科技"
}
......
}