搜索引擎数据库系列（一）——搜索引擎数据库介绍
系列文章链接:
搜索引擎数据库系列（二）——搜索引擎相关技术点：全文检索、倒排索引、分片
搜索引擎数据库系列（三）——Scope技术优势详解及案例展示
搜索引擎数据库的定义
搜索引擎数据库是一类专门用于数据内容搜索的NoSQL数据库，是非结构化大数据处理分析领域中重要的角色。搜索引擎数据库使用索引对数据中的相似特征进行归类，并提高搜索能力。通过对索引和检索过程的优化，以处理大量文本、半结构化或非结构化的数据。它们通常提供专业的方法，例如全文搜索、复杂搜索表达式和搜索结果排名。
数据来自DB-Engines：https://db-engines.com/en/ranking_categories
上图展示自2013年起，各类型NoSQL数据库在全球范围内的发展趋势，可以看出搜索引擎发展起步较早，并一直处于非常受欢迎的数据库类型之一。搜索警数据库凭借在数据查询效率方面的优势，在数据处理方面的地位越来越高，并在应用程序搜索、网站搜索、企业搜索、智能问答、图像与语音搜索、语义搜索、业务分析和安全分析等方面有着广泛的应用。
搜索引擎流程逻辑
1. 数据采集与存储：
- 搜索引擎数据库首先通过网络爬虫（也称为网页抓取机器人或蜘蛛）自动地在互联网上搜集信息。这些爬虫按照预定义的规则和策略遍历网页，收集并存储网页的内容、元数据（如标题、描述、关键词）以及链接关系。
- 数据采集不仅限于网页内容，还可以包括其他类型的数据源，如新闻文章、图像、视频、社交媒体帖子、学术论文等。
2. 数据预处理和清洗：
- 在将数据添加到搜索引擎数据库之前，需要对收集的数据进行预处理和清洗。这包括去除HTML标签、提取正文、纠正拼写错误、删除停用词（如“的”、“和”等常用词汇）以及标准化文本格式等。
- 预处理还包括识别和处理各种语言和字符集，以支持多语言搜索和国际化需求。
3. 索引构建：
- 索引是搜索引擎数据库的核心部分，它使得快速查找和定位包含特定关键词的文档成为可能。最常用的索引结构是倒排索引，它将每个关键词与包含该关键词的文档列表关联起来。
- 建立索引的过程中，搜索引擎会对每个文档进行分析，提取关键词和短语，并将它们与文档的唯一标识符（如URL或ID）关联起来。此外，索引可能还包括关键词的位置信息、同义词和相关词汇等额外数据。
4. 搜索算法和排名：
- 当用户提交搜索请求时，搜索引擎会使用各种算法来匹配查询词与索引中的关键词，并返回最相关的结果。这些算法可能包括布尔搜索、向量空间模型、TF-IDF、PageRank、BERT等深度学习模型。
- 搜索结果的排名通常基于多种因素，包括但不限于关键词频率、关键词位置、文档长度、链接权重、页面质量、用户行为数据、个性化偏好和上下文信息。
5. 用户界面和交互
- 搜索引擎数据库通常提供一个用户友好的界面，允许用户输入查询词、选择搜索范围和过滤条件。用户界面可能包括搜索框、搜索按钮、搜索建议、相关搜索、搜索历史、个性化推荐等功能。
- 用户界面的设计目标是提高搜索效率和用户体验，使用户能够快速找到所需的信息。
与传统数据库在检索方面的区别
- 检索关键词不同
搜索引擎通常进行模糊搜索，根据“词”来搜索，这个词一般是一个完整的、有限数目的词汇。数据库的模糊搜索，是没有限制的，可以不是一个完整的词汇。例如，“数据库”，若搜索“据库”，数据库是可以匹配到的，但是搜索引擎如不做特殊处理是无法搜索到的。
- 检索方式不同
搜索引擎检索全文时，采用倒排索引的方式，对文档进行分词，并根据词创建索引，在检索过程中，能够大大优化查询速度。当搜索文章成倍增加时，仍可以迅速定位词出现的位置。数据库的模糊查询为全表扫描，在处理大量文本文档时，会消耗大量IO导致任务处理时间过长。
- 结果更新实时性不同
搜索引擎数据库在数据更新时，需要进行新增文档的分词、索引、查询步骤，很难完成结果实时更新。数据库全表搜索实时性较好。
能力及使用场景方面的区别
搜索引擎数据库与传统关系型数据库在设计目标、数据结构和使用场景上存在显著差异，以下分别列举它们的优势和不支持特性：
优势
1. 全文搜索能力：
搜索引擎数据库擅长处理文本数据，并提供全文搜索功能。用户可以输入自然语言查询，搜索引擎能够理解语义并返回相关结果。例如，在一个新闻网站的搜索引擎中，用户可以通过输入“最新的科技发展”这样的查询词，找到包含这些关键词的相关文章。
2. 大规模数据处理：
搜索引擎数据库通常被设计用来处理海量数据，包括非结构化和半结构化数据。它们采用分布式架构和高效的索引技术，能够快速地存储、检索和更新大量信息。例如，Google搜索引擎每天需要处理数十亿的网页，而传统的单机关系型数据库难以应对这种规模的数据。
3. 灵活性和可扩展性：
搜索引擎数据库通常具有很高的灵活性和可扩展性。它们可以轻松地添加新的数据源、调整索引策略和优化搜索算法。此外，通过水平扩展（增加更多服务器）来应对高并发访问和数据增长。例如，星环Scope搜索引擎软件支持集群部署和自动分片，可以根据需求动态调整资源。
相较于传统关系型数据库不支持的特性
1. 事务处理和数据一致性：
相比于传统关系型数据库，搜索引擎数据库在事务处理和保证数据一致性方面相对较弱。关系型数据库通过ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）原则确保数据的完整性和可靠性，而搜索引擎往往侧重于提高查询性能和响应速度，可能无法提供相同级别的事务支持。
2. 复杂查询和关联操作：
关系型数据库在处理涉及多个表的复杂查询和关联操作时表现出色，如JOIN、GROUP BY和子查询等。相比之下，搜索引擎数据库更适合简单的关键词匹配和基于文档的查询，对于复杂的多条件过滤和聚合操作可能效率较低或不支持。
3. 实时更新和数据准确性：
由于搜索引擎数据库通常采用异步索引更新策略，新添加或修改的数据可能需要一段时间才能反映在搜索结果中。这在某些需要实时数据同步的场景下可能成为问题。此外，搜索引擎可能会因为索引延迟、数据抽取错误等原因导致搜索结果的准确性不如关系型数据库。
应用场景
1. 互联网搜索
互联网搜索是搜索引擎数据库最广为人知的应用场景。大型搜索引擎如Google、Bing和Baidu等，都是基于搜索引擎数据库技术来索引和检索全球互联网上的网页内容。搜索引擎数据库首先通过网络爬虫抓取互联网上的网页，并对这些网页进行预处理，包括去除HTML标签、提取正文、分词和去停用词等步骤。然后，构建倒排索引，将关键词与包含该关键词的网页关联起来。当用户输入查询时，搜索引擎使用各种算法（如TF-IDF、PageRank等）对结果进行排序和评级，确保最相关的结果出现在前面。此外，搜索引擎还提供了高级搜索选项，如布尔运算符、日期范围过滤和地理位置限定等。
2. 企业内部搜索
在大型企业中，员工需要快速查找和访问公司内部的各种文档、报告、邮件和知识库等内容。企业内部搜索引擎就是为此设计的，它基于搜索引擎数据库技术提供高效的搜索服务。企业内部搜索引擎通常集成在企业的协作平台或知识管理系统中。它们可以索引多种格式的文件，如Word、PDF、PPT和文本文件等。搜索引擎数据库会对这些文件的内容进行分析和索引，以便员工可以通过关键词搜索找到所需的信息。此外，企业内部搜索还可以结合用户权限和角色信息，实现个性化搜索和安全控制。
3. 电子商务产品搜索
在电子商务平台上，产品搜索是帮助用户快速找到感兴趣商品的关键功能。搜索引擎数据库在此场景中扮演了重要角色，为用户提供准确、相关和个性化的搜索结果。电子商务产品搜索引擎数据库不仅要索引商品的基本信息，如名称、描述和价格等，还要考虑其他因素，如用户评价、销售量、库存状态和促销活动等。搜索引擎数据库可能采用多字段索引和权重调整策略，以优化搜索结果的相关性和商业价值。此外，产品搜索还支持丰富的过滤和排序选项，如品牌、价格区间、销量排名和新品上市等，以满足用户的多样化需求。
4. 日志检索
维护分布在多个节点的大型应用程序，或者该应用程序包含若干较小的用于在日志文件中搜索事件的应用程序，可能变得单调乏味。搜索引擎数据库可以更高效地处理日志记录工作。您可以使用搜索引擎数据库对日志编制索引，以集中处理来自不同应用程序的日志。用户可以查看集群服务器的日志，并与应用程序服务器的日志文件合并。由于所有信息都实时可用，因此您可以实时地直观展现系统中正确发生的情况，这可以帮助您更快地找出问题。
在这些应用场景中，搜索引擎数据库的优势得以充分体现，包括全文搜索能力、大规模数据处理能力和灵活性。同时，针对不同场景的需求，搜索引擎数据库还需要进行定制化开发和优化，如增强特定领域的语义理解、提高数据更新的实时性以及整合用户行为和上下文信息等。通过这些努力，搜索引擎数据库能够为用户提供高效、准确和个性化的搜索体验。
搜索引擎数据库发展展望
1. 集群规模与稳定性
搜索引擎数据库的数据体量和规模不断增大，逐步由之前的GB或者TB级别单表或者索引数据、10-20节点的集群规模，发展为现在单表/单索引TB级，50节点甚至超过100节点的超大规模PB级存量的集群规模。在这种情况下，用户对于搜索集群的可拓展性与稳定性有了更高的要求。
2. 流处理支持与读写分离
写入即检索是搜索引擎的核心主题之一。在过去的日志分析等场景中，大多数日志检索仍停留在T+1的阶段，对于时效性要求不高。但是在流处理比较盛行的当下，数据的实时采集与实时查看需求增长迅速。因此，对于流处理业务的支持能力以及同时兼顾写入与查询两者的性能，即高效的读写分离模式，成为搜索类数据库的新的发展趋势。
3. 数据安全与一致性
除日志检索的业务场景，金融等场景也有了更多检索需求。在金融场景中，将存储在hive或其他传统数据库中的数据提取做毫秒级的检索，以此来提升业务的友好度。除此之外，部分新型业务因搜索引擎数据库具备高效检索能力与一定的增删改能力，会优先考虑其作为选型产品之一。在上述场景中，数据安全、数据一致性将成为考量搜索引擎数据库能力的产品特性。
4. 国产化适配与兼容性
国产搜索引擎数据库要确保技术可控，降低国外“卡脖子”的可能性。在实现各类基础软件的国产化替换的背景下，全链路打通和软硬件结合都是重要的环节。搜索产品作为一款基础软件，对其国产化适配以及兼容性方面提出了更高的要求。
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搜索引擎数据库系列（二）——搜索引擎相关技术点：全文检索、倒排索引、分片
搜索引擎数据库系列（三）——Scope技术优势详解及案例展示
搜索引擎数据库的定义
搜索引擎数据库是一类专门用于数据内容搜索的NoSQL数据库，是非结构化大数据处理分析领域中重要的角色。搜索引擎数据库使用索引对数据中的相似特征进行归类，并提高搜索能力。通过对索引和检索过程的优化，以处理大量文本、半结构化或非结构化的数据。它们通常提供专业的方法，例如全文搜索、复杂搜索表达式和搜索结果排名。
数据来自DB-Engines：https://db-engines.com/en/ranking_categories
上图展示自2013年起，各类型NoSQL数据库在全球范围内的发展趋势，可以看出搜索引擎发展起步较早，并一直处于非常受欢迎的数据库类型之一。搜索警数据库凭借在数据查询效率方面的优势，在数据处理方面的地位越来越高，并在应用程序搜索、网站搜索、企业搜索、智能问答、图像与语音搜索、语义搜索、业务分析和安全分析等方面有着广泛的应用。
搜索引擎流程逻辑
1. 数据采集与存储：
- 搜索引擎数据库首先通过网络爬虫（也称为网页抓取机器人或蜘蛛）自动地在互联网上搜集信息。这些爬虫按照预定义的规则和策略遍历网页，收集并存储网页的内容、元数据（如标题、描述、关键词）以及链接关系。
- 数据采集不仅限于网页内容，还可以包括其他类型的数据源，如新闻文章、图像、视频、社交媒体帖子、学术论文等。
2. 数据预处理和清洗：
- 在将数据添加到搜索引擎数据库之前，需要对收集的数据进行预处理和清洗。这包括去除HTML标签、提取正文、纠正拼写错误、删除停用词（如“的”、“和”等常用词汇）以及标准化文本格式等。
- 预处理还包括识别和处理各种语言和字符集，以支持多语言搜索和国际化需求。
3. 索引构建：
- 索引是搜索引擎数据库的核心部分，它使得快速查找和定位包含特定关键词的文档成为可能。最常用的索引结构是倒排索引，它将每个关键词与包含该关键词的文档列表关联起来。
- 建立索引的过程中，搜索引擎会对每个文档进行分析，提取关键词和短语，并将它们与文档的唯一标识符（如URL或ID）关联起来。此外，索引可能还包括关键词的位置信息、同义词和相关词汇等额外数据。
4. 搜索算法和排名：
- 当用户提交搜索请求时，搜索引擎会使用各种算法来匹配查询词与索引中的关键词，并返回最相关的结果。这些算法可能包括布尔搜索、向量空间模型、TF-IDF、PageRank、BERT等深度学习模型。
- 搜索结果的排名通常基于多种因素，包括但不限于关键词频率、关键词位置、文档长度、链接权重、页面质量、用户行为数据、个性化偏好和上下文信息。
5. 用户界面和交互
- 搜索引擎数据库通常提供一个用户友好的界面，允许用户输入查询词、选择搜索范围和过滤条件。用户界面可能包括搜索框、搜索按钮、搜索建议、相关搜索、搜索历史、个性化推荐等功能。
- 用户界面的设计目标是提高搜索效率和用户体验，使用户能够快速找到所需的信息。
与传统数据库在检索方面的区别
- 检索关键词不同
搜索引擎通常进行模糊搜索，根据“词”来搜索，这个词一般是一个完整的、有限数目的词汇。数据库的模糊搜索，是没有限制的，可以不是一个完整的词汇。例如，“数据库”，若搜索“据库”，数据库是可以匹配到的，但是搜索引擎如不做特殊处理是无法搜索到的。
- 检索方式不同
搜索引擎检索全文时，采用倒排索引的方式，对文档进行分词，并根据词创建索引，在检索过程中，能够大大优化查询速度。当搜索文章成倍增加时，仍可以迅速定位词出现的位置。数据库的模糊查询为全表扫描，在处理大量文本文档时，会消耗大量IO导致任务处理时间过长。
- 结果更新实时性不同
搜索引擎数据库在数据更新时，需要进行新增文档的分词、索引、查询步骤，很难完成结果实时更新。数据库全表搜索实时性较好。
能力及使用场景方面的区别
搜索引擎数据库与传统关系型数据库在设计目标、数据结构和使用场景上存在显著差异，以下分别列举它们的优势和不支持特性：
优势
1. 全文搜索能力：
搜索引擎数据库擅长处理文本数据，并提供全文搜索功能。用户可以输入自然语言查询，搜索引擎能够理解语义并返回相关结果。例如，在一个新闻网站的搜索引擎中，用户可以通过输入“最新的科技发展”这样的查询词，找到包含这些关键词的相关文章。
2. 大规模数据处理：
搜索引擎数据库通常被设计用来处理海量数据，包括非结构化和半结构化数据。它们采用分布式架构和高效的索引技术，能够快速地存储、检索和更新大量信息。例如，Google搜索引擎每天需要处理数十亿的网页，而传统的单机关系型数据库难以应对这种规模的数据。
3. 灵活性和可扩展性：
搜索引擎数据库通常具有很高的灵活性和可扩展性。它们可以轻松地添加新的数据源、调整索引策略和优化搜索算法。此外，通过水平扩展（增加更多服务器）来应对高并发访问和数据增长。例如，星环Scope搜索引擎软件支持集群部署和自动分片，可以根据需求动态调整资源。
相较于传统关系型数据库不支持的特性
1. 事务处理和数据一致性：
相比于传统关系型数据库，搜索引擎数据库在事务处理和保证数据一致性方面相对较弱。关系型数据库通过ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）原则确保数据的完整性和可靠性，而搜索引擎往往侧重于提高查询性能和响应速度，可能无法提供相同级别的事务支持。
2. 复杂查询和关联操作：
关系型数据库在处理涉及多个表的复杂查询和关联操作时表现出色，如JOIN、GROUP BY和子查询等。相比之下，搜索引擎数据库更适合简单的关键词匹配和基于文档的查询，对于复杂的多条件过滤和聚合操作可能效率较低或不支持。
3. 实时更新和数据准确性：
由于搜索引擎数据库通常采用异步索引更新策略，新添加或修改的数据可能需要一段时间才能反映在搜索结果中。这在某些需要实时数据同步的场景下可能成为问题。此外，搜索引擎可能会因为索引延迟、数据抽取错误等原因导致搜索结果的准确性不如关系型数据库。
应用场景
1. 互联网搜索
互联网搜索是搜索引擎数据库最广为人知的应用场景。大型搜索引擎如Google、Bing和Baidu等，都是基于搜索引擎数据库技术来索引和检索全球互联网上的网页内容。搜索引擎数据库首先通过网络爬虫抓取互联网上的网页，并对这些网页进行预处理，包括去除HTML标签、提取正文、分词和去停用词等步骤。然后，构建倒排索引，将关键词与包含该关键词的网页关联起来。当用户输入查询时，搜索引擎使用各种算法（如TF-IDF、PageRank等）对结果进行排序和评级，确保最相关的结果出现在前面。此外，搜索引擎还提供了高级搜索选项，如布尔运算符、日期范围过滤和地理位置限定等。
2. 企业内部搜索
在大型企业中，员工需要快速查找和访问公司内部的各种文档、报告、邮件和知识库等内容。企业内部搜索引擎就是为此设计的，它基于搜索引擎数据库技术提供高效的搜索服务。企业内部搜索引擎通常集成在企业的协作平台或知识管理系统中。它们可以索引多种格式的文件，如Word、PDF、PPT和文本文件等。搜索引擎数据库会对这些文件的内容进行分析和索引，以便员工可以通过关键词搜索找到所需的信息。此外，企业内部搜索还可以结合用户权限和角色信息，实现个性化搜索和安全控制。
3. 电子商务产品搜索
在电子商务平台上，产品搜索是帮助用户快速找到感兴趣商品的关键功能。搜索引擎数据库在此场景中扮演了重要角色，为用户提供准确、相关和个性化的搜索结果。电子商务产品搜索引擎数据库不仅要索引商品的基本信息，如名称、描述和价格等，还要考虑其他因素，如用户评价、销售量、库存状态和促销活动等。搜索引擎数据库可能采用多字段索引和权重调整策略，以优化搜索结果的相关性和商业价值。此外，产品搜索还支持丰富的过滤和排序选项，如品牌、价格区间、销量排名和新品上市等，以满足用户的多样化需求。
4. 日志检索
维护分布在多个节点的大型应用程序，或者该应用程序包含若干较小的用于在日志文件中搜索事件的应用程序，可能变得单调乏味。搜索引擎数据库可以更高效地处理日志记录工作。您可以使用搜索引擎数据库对日志编制索引，以集中处理来自不同应用程序的日志。用户可以查看集群服务器的日志，并与应用程序服务器的日志文件合并。由于所有信息都实时可用，因此您可以实时地直观展现系统中正确发生的情况，这可以帮助您更快地找出问题。
在这些应用场景中，搜索引擎数据库的优势得以充分体现，包括全文搜索能力、大规模数据处理能力和灵活性。同时，针对不同场景的需求，搜索引擎数据库还需要进行定制化开发和优化，如增强特定领域的语义理解、提高数据更新的实时性以及整合用户行为和上下文信息等。通过这些努力，搜索引擎数据库能够为用户提供高效、准确和个性化的搜索体验。
搜索引擎数据库发展展望
1. 集群规模与稳定性
搜索引擎数据库的数据体量和规模不断增大，逐步由之前的GB或者TB级别单表或者索引数据、10-20节点的集群规模，发展为现在单表/单索引TB级，50节点甚至超过100节点的超大规模PB级存量的集群规模。在这种情况下，用户对于搜索集群的可拓展性与稳定性有了更高的要求。
2. 流处理支持与读写分离
写入即检索是搜索引擎的核心主题之一。在过去的日志分析等场景中，大多数日志检索仍停留在T+1的阶段，对于时效性要求不高。但是在流处理比较盛行的当下，数据的实时采集与实时查看需求增长迅速。因此，对于流处理业务的支持能力以及同时兼顾写入与查询两者的性能，即高效的读写分离模式，成为搜索类数据库的新的发展趋势。
3. 数据安全与一致性
除日志检索的业务场景，金融等场景也有了更多检索需求。在金融场景中，将存储在hive或其他传统数据库中的数据提取做毫秒级的检索，以此来提升业务的友好度。除此之外，部分新型业务因搜索引擎数据库具备高效检索能力与一定的增删改能力，会优先考虑其作为选型产品之一。在上述场景中，数据安全、数据一致性将成为考量搜索引擎数据库能力的产品特性。
4. 国产化适配与兼容性
国产搜索引擎数据库要确保技术可控，降低国外“卡脖子”的可能性。在实现各类基础软件的国产化替换的背景下，全链路打通和软硬件结合都是重要的环节。搜索产品作为一款基础软件，对其国产化适配以及兼容性方面提出了更高的要求。
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