搜索引擎技术的简介
什么是搜索引擎？
日常生活中的搜索引擎
搜索引擎是一种用来在互联网上搜索信息的应用程序。当然，现在说是应用程序已经不太确切了，称为服务会更准确一些。像 Google、Baidu 等互联网搜索引擎人们都已经习以为常。通过搜索引擎，人们可以很轻松方便地从网络上查找到自己需要的资源，很难以想象没有搜索引擎的时代人们需要怎样去获取信息。
搜索引擎 VS 数据库
同样提供存储和查询功能，但是搜索引擎和数据库在设计理念和工作方式上差异还是非常大的。数据库的功能更为的全面，是一种通用的数据存取引擎，搜索引擎则重点处理大数据量的文本数据，并且只侧重于获取数据的性能和方式。
索引
数据库通常使用 like 关键字来进行文本匹配，然而这在长文本中效率很低。当然你也可以对需要搜索的字段建立索引，可是数据库中你不能对所有潜在的搜索字段都建立索引。
数据结构
数据库使用 B 树来建立索引，这是一种平衡搜索树，查找到所有的条目的速度都相同。而搜索引擎采用的数据结构是倒排索引，这在后文会进行介绍。
设计理念
设计理念的不同导致了功能上的部分差异。数据库的优势在于表与表之间的关系，而搜索引擎几乎不支持任何跨索引查询。数据库在使用上读写两端都同样重要，而搜索引擎则完全侧重于获取数据的方式上。
搜索引擎的历史
最早的搜索引擎诞生于 1987 年，名叫 Archie（/‘ɑ:tʃi/），是加拿大魁北克省蒙特利尔的麦吉尔大学的一个志愿者团队制作的。它最初的目的只是提供一个互联网上 FTP 资源的检索功能，是利用 grep 命令来实现的。到了 1990 年，Archie 经过了一次升级，升级后可以使用 telnet 来访问搜索服务了，并且有了最初的 web 界面。
在最早的搜索引擎出现之后，互联网上的资源渐渐丰富起来，人们对于高效地搜索互联网上的资源渐渐有了需求。到了1995年，Yahoo 公司率先开展了搜索引擎业务。虽然搜索引擎的业务发展在当时还并不理想，但是带动了互联网行业做搜索引擎的趋势。在那之后，1998 年和 2000 年，Google 和 Baidu 相继开展了自己的搜索引擎业务，真正将将搜索引擎普及到寻常百姓家中。在 2009 年，Microsoft 公司才反应过来，推出了 Bing 搜索，但行业中可以分的利益已经不多。
到现在，Google 已经成为了世界上最受欢迎的搜索引擎，与其他互联网搜索引擎相比，占有 90% 以上的访问量，其次是 Bing 和 Baidu。但在不同的地区，搜索引擎的偏好还是存在很大的差异，在俄罗斯，Yandex 是最受欢迎的搜索引擎，在中国，则是 Baidu 最受欢迎，在韩国最受欢迎的是 Naver，在日本和台湾则是 Yahoo。
全文搜索
前文所提到的都是广义上的搜索引擎，在搜索引擎技术的研究中，注意研究全文搜索技术。区别于元数据搜索和数据库搜索，全文搜索侧重于大数据量的文本检索技术。
Lucene
Lucene 是 Java 实现的全文检索工具包，由 Doug Cutting 所编写（Doug Cutting 创立了 Lucene 和 Nutch，也是 Hadoop 的奠基人之一）。Lucene 在全文检索技术中已经成为了一个标杆，它被翻译成多种语言，以便在不同的环境中被使用。其中建立倒排索引的方式和使用的 TF-IDF 文档打分算法被业界公认为是搜索技术的行业标准。
Solr & Elasticsearch
Solr 和 Elasticsearch 都是基于 Lucene 的全文检索平台，利用他们可以搭建完整的搜索服务。由于 Elasticsearch 可以方便地和可视化工具做集成，现在 Elasticsearch 更受欢迎，通常Elasticsearch会被用来做系统日志的收集和管理。
搜索引擎中的关键技术
索引技术
不同于 grep 命令的顺序扫描和数据库的平衡搜索树，搜索引擎通常采用的是倒排索引的结构。倒排索引通常指关键字和其所属文档的对应关系，在代码中以基本的 keyword -> { doc1, doc2, doc3… } 来实现。
搜索技术
对于海量的原始数据而言，除了需要倒排索引技术的帮助之外，还需要一些特定的搜索技术来完善搜索功能。最为迫切的需求无非是如何把用户想要的结果返回给用户，也就是文档排序问题。
TF-IDF
这里引出一种名为 TF-IDF 的算法来帮助搜索引擎做排序工作。
TF（Term Frequency）指文档中某个词出现的频率。
DF（Document Frequency）指包含某个词的文档的数量。IDF 即为该值的倒数。
一个经典的 TF-IDF 值的计算公式为 weight = tf * sqrt(n / df)。
TF-IDF 的思路来自于词和文档的关系。文档中某个词出现的越少，则文档和该词的关联越小。而若某个词被大量文档包含，则认为该词更为通用，不是一个可以和某文档关联的词。
VSM（Vector Space Model）
这就是我们常说的向量空间模型。在向量空间模型中，两个向量的夹角越小，则认为其相关性越大。我们用文档中所有词的词频（权重）组成向量，来计算文档之间的余弦值或者是文档与查询条件之间的余弦值。
其他技术
爬虫
爬虫是搜索引擎获取数据的重要组成部分，但也通常被人们忽视。原因可能是其相对较低的技术含量，亦或是其多样化的实现方式。
爬虫可以比人类更快地获取数据。要实现一个爬虫，首先即要考虑的是并发的问题。分布式通常是解决并发量的一个方案。但要小心，并发量提升之后也通常会对爬取的站点带来请求的压力。因此，若需要开发爬虫，则必须要遵守每个站点的robots.txt中制定的规则，这已然成为了爬虫必须要遵守的礼仪规范。
分词
为了提升搜索的效率，对文档的预处理是非常重要的。而分词则是处理文档的第一步。
英文的分词是天然由空格形成的，而对于东方的“方格字”，分词就显得很难了。现在应用得最多的分词方式即是基于字典的分词：正向最大匹配法、逆向最大匹配法和双向最大匹配法。
结语
搜索引擎的技术是一门很深的学问，并且在近年来还处在高速的发展中。虽然现如今如谷歌、阿里等大厂的搜索相关的技术已经较为成熟，但很多技术仍然处于瓶颈中，亟待突破性的发展。