使用sphinx search打造你自己的中文搜索引擎 原 荐

Google搜索引擎建立至今已经快20年了，之后全球各类大大小小类似的搜索引擎也陆续出现、消亡。国内目前以百度为大，搜狗、360、必应等也势在必争。搜索引擎技术也发展的相当成熟，同时也就出现了很多开源的搜索引擎系统。比如，Solr、Lucene、Elasticsearch、Sphinx等。

本文以sphinx search为例来介绍如何打造自己的搜索引擎。该搜索引擎的架构大致如下：

Sphinx search

Sphinx search 是俄罗斯人用C++写的，速度很快，可以非常容易的与 SQL 数据库和脚本语言集成，内置 MySQL 和PostgreSQL 数据库数据源的支持。其官方网站是： http://sphinxsearch.com/

可以说Sphinx支持包括英文、中文等所有语言的搜索。英文是以空格、标点符号来分割单词的，很容易切分。而中文词汇之间是没有空格的，很难区分，所以才有了自然语言处理中的“中文分词”技术的研究。Sphinx默认把中文按字拆分的，但这样就会产生搜索出不相干的内容来。比如，搜索“中国”，它会把同时包含“中”和“国”但不包含“中国”的文档搜出来。因此，有人就给Sphinx打了中文分词的补丁。

如果没有搞错的话，最早添加中文分词的是Coreseek，好像也是中文圈用得最广的支持中文分词的Sphinx，其它还有sphinx-for-chinese。然而这二者基于的Sphinx版本都太低了，有好多年没有更新。其中存在的一些Sphinx的bug也没有解决。

github上有一个基于Sphinx 2.2.9版本的代码库添加了中文分词： https://github.com/eric1688/sphinx  经测试，该版本稳定性和速度都要好于coreseek。当然它依然支持英文等其它语言的搜索，只是对中文搜索更加准确了。

Sphinx 安装

git clone https://github.com/eric1688/sphinx 
cd sphinx

#编译（假设安装到/usr/local/sphinx目录，下文同） 
./configure --prefix=/usr/local/sphinx
# 说明： --prefix 指定安装路径 --with-mysql 编译mysql支持 --with-pgsql 编译pgsql支持
make 
sudo make install

安装好后，在/usr/local/sphinx目录下有以下几个子目录：

etc/  sphinx配置文件，不同的索引可以写不同的配置文件

bin/  sphinx程序，其中有建立索引的程序：indexer， 搜索守护进程：searchd

var/  一般用了放置indexer索引好的文件

Sphinx索引的建立

MySQL数据库表结构 

从上面的架构图可以看出来，我们要搜索的数据都存放在MySQL数据库中。假设我们的数据库名称叫blog_data，其中有个表叫article，表结构如下：

该article表可以是你本身网站的文本内容存放的表格，也可以是你的网络爬虫抓取到的数据存储表。

还有建立另外一个表sph_counter用来存储indexer已经索引的最大doc id

建立索引配置文件：  

新建或修改/usr/local/sphinx/etc/blog.conf 配置文件：

source blog_main
{ 
    type          = mysql
    sql_host      = localhost
    sql_user      = reader
    sql_pass      = readerpassword
    sql_db        = blog_data
    sql_port      = 3306
    sql_query_pre = SET NAMES utf8mb4
    sql_query_pre = REPLACE INTO sph_counter SELECT 1, MAX(id), 'article', NOW() FROM article

    sql_query     = SELECT id, title, content,  \
                    UNIX_TIMESTAMP(created_time) AS ctime, \
                    FROM article \
                    WHERE id <= (SELECT max_doc_id from sph_counter WHERE counter_id=1)
    sql_attr_timestamp = ctime  #从SQL读取到的值必须为整数，作为时间属性

}

index blog_main
{
    source       = blog_main #对应的source名称
    path         = /user/local/sphinx/var/data/blog_main
    docinfo      = extern
    mlock        = 0
    morphology   = none
    min_word_len = 1 
    html_strip   = 0 

    charset_type     = utf-8
    chinese_dictionary = /user/local/sphinx/etc/xdict  #中文分词的词典
    ngram_len = 0 
    stopwords        = /user/local/sphinx/etc/stop_words.utf8
}

#全局index定义
indexer
{
    mem_limit = 512M
}

#searchd服务定义
searchd
{
    listen          = 9900
    listen          = 9306:mysql41  # 实时索引监听的端口
    read_timeout    = 5 
    max_children    = 90
    max_matches     = 100000
    max_packet_size = 32M 
    read_buffer     = 1M
    subtree_docs_cache = 8M
    subtree_hits_cache = 16M 
    #workers        = threads•
    dist_threads    = 2 
    seamless_rotate = 0 
    preopen_indexes = 0 
    unlink_old      = 1 
    pid_file  = /usr/local/sphinx/var/log/blog_searchd_mysql.pid
    log       = /usr/local/sphinx/var/log/blog_searchd_mysql.log
    query_log = /usr/local/sphinx/var/log/blog_query_mysql.log
}

编辑好以上配置文件，就可以开始建立索引了：

cd /usr/local/sphinx/bin
./indexer -c ../etc/blog.conf
# 如果已经有searchd在运行了，就要加 --roate 来进行索引

索引建立后，就会在var/data/下面有名称前缀为blog_main.XXX的索引文件生成。

建立实时索引 

上面的配置文件是建立一个静态索引，把当时数据库里面的所有数据进行索引。但是，你的数据库往往是不断增加新数据的。为了及时索引并搜索到最新加入的数据，就需要配置实时索引了。

index rt_weixin                                                                                                     {
    type = rt
    path = /usr/local/sphinx/var/data/rt_blog
    rt_field = title
    rt_field = content

    rt_attr_timestamp = pubtime
    ngram_chars = U+3000..U+2FA1F #为了支持中文
    ngram_len = 1
}

该仓库代码的作者可能是忘了给实时索引加中文分词，如果不配置ngram_chars 参数就不能搜到中文，添加后搜索是按单字匹配的，可见作者确实是忘了给实时索引部分加中文分词。

添加以上实时索引后并不能搜索到实时数据。实时索引的更新/添加只能通过SphinxQL（一个类似MySQL的协议），所以还要写一个 Python 脚本，从数据库读取最新的数据并通过SphinxQL更新到实时索引。

import MySQLdb
# 连接实时索引
db_rt = MySQLdb.connect(
    '127.0.0.1',
    'nodb',  # 对于实时索引来说，db，user，password都是不需要的，随便写。
    'noname',
    'nopass',
    port=9306,  # 实时索引监听的端口
)  

# 向实时索引更新数据的函数
def into_rt(index_name, item):
    cursor = db_rt.cursor()
    fields = item.keys()
    values = item.values()
    fieldstr = ','.join(fields)
    valstr = ','.join(["'%s'"] * len(item))
    for i in xrange(len(values)):
        if isinstance(values[i], unicode):
            values[i] = values[i].encode('utf8')
        elif isinstance(values[i], datetime):
            try:
                values[i] = int(time.mktime(values[i].timetuple()))
            except:
                traceback.print_exc()
                print values[i]
                values[i] = int(time.time())
    sql = 'INSERT INTO %s (%s) VALUES(%s)' % (index_name, fieldstr, valstr)
    # print sql
    sql = sql % tuple(values)
    try:
        cursor.execute(sql)
        db_rt.commit()
    except Exception, e:
        if e[0] == 1064:
            # ignore duplicated id error
            pass
        else:
            traceback.print_exc()
            raise 'realtime index error'
    finally:
        cursor.close()

以上是及时建立实时索引的python程序的主要部分。可以把它设置成后台一直运行的守护程序，也可以在crontab里面配置每隔几分钟运行一次。

索引的更新 

静态的主索引如果只建立一次，实时索引的数据量会越积越多，对实时索引的搜索带来很大压力，所以我们要定时重新建立主索引，清理实时索引。

清理实时索引的程序可以参考上面建立实时索引的python程序。

• crontab 设置每天凌晨1点运行 indexer
• crontab 设置indexer运行完毕后清理实时索引，并从新的max_doc_id开始建立实时索引

以上就是建立一个自己的搜索引擎的过程。更多配置细节可到官方网站参考文档。

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