＂搜索引擎＂对于很多大厂来说已经不是什么新鲜技术了， 百度、淘宝等大型网站的搜索功能通常使用＂搜索引擎＂技术实现。 ＂搜索引擎＂到底做了什么？ 它和普通的数据库搜索有什么区别？ 什么情况下才需要使用＂搜索引擎＂？ 带着这些疑问，我们开始【对＂搜索引擎＂的探索】 ＂搜索＂的本质其实是对＂数据＂的处理，所以我们先从＂数据讲起＂数据类型 以搜索的角度划分，数据分为两种：结构化数据、非结构化数据（全文数据） 结构化数据：具有固定格式或有限长度的数据，就像我们用的数据库（创建字段必须指定格式） 非结构化数据：指不定长度或无固定格式的数据，如邮件、word文档 于是衍生出两种搜索类型 对结构化数据的搜索：也就是我们平时用的最多的，对数据库的SQL搜索，名称、状态、创建时间等 举个例子来说，我们假设公众号将我的文章信息存到了这样一张表中 table: id title author filepath(文章内容的文件上传之后返回的保存路径) createtime 当我想要查询标题中包含＂搜索＂的文章，一个SQL就可以SELECT * from table where title like ＂%搜索%＂ 这样就完成了一次结构化数据的搜索， 另一种就是对非结构化数据的搜索：即对邮件、word文档等做内容搜索 还是上面的例子，但这次我们希望搜索文章内容中包含＂搜索＂的文章，你会怎么做呢？ 按照上面结构化数据的搜索思路，遍历数据库中所有的filepath，通过filePath获取到文章文件本体，将文章内容从头到尾扫描一遍，直到将所有文件都扫描完，返回匹配结果。 这种顺序扫描法想必不用说你也能想到效率问题，如果我有成千上万个文件，每个文件包含上千字，扫描量可想而知。 全文检索 既然顺序扫描法不可取，我们是否可以换个思路：将非结构化的数据中的一部分信息提取出来，然后以某种规则重组，使其变得有一定的结构，然后对此结构数据建立索引并进行搜索，从而达到快速搜索的目的。 这种将非结构化数据拆分、结构化，建立索引并对索引进行搜索的搜索方式就叫做全文检索，即＂搜索引擎＂的设计思想。 就像是文字和字典的关系，字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引，对每一个字的解释是非结构化的，如果字典没有音节表和部首检字表，在茫茫辞海中找一个字只能顺序扫描。 然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理，比如读音，就比较结构化，分声母和韵母，分别只有几种可以一一列举，于是将读音拿出来按一定的顺序排列，每一项读音都指向此字的详细解释的页数。 我们搜索时按结构化的拼音搜到读音，然后按其指向的页数，便可找到我们的非结构化数据——也即对字的解释。 还记得上面搜索文章内容的问题吗，我们试着用全文检索模拟一下： 假设现在我有100篇文章（编号0~100），我需要找出内容中包含＂搜索＂、＂引擎＂两个关键字的文章， 首先根据这两个词汇建立索引结构： 左边保存的是一系列字符串，称为词典 。 每个字符串都指向包含此字符串的文档(Document)链表，此文档链表称为倒排表 (Posting List)。 这样一来，我们只需要将＂搜索＂、＂引擎＂两个链表做合并，即可得到搜索结果。 值得注意的是，虽然创建索引的过程和顺序扫描是一样的，但区别在于顺序扫描是每次都要扫描，而创建索引的过程仅仅需要一次，以后便是一劳永逸，仅需要搜索创建好的索引即可。 这也是全文搜索相对于顺序扫描的优势之一：一次索引，多次使用。 以上就是本篇的内容，通过今天的内容我们了解了＂搜索引擎＂到底做了什么、它和普通的数据库搜索有什么区别、什么情况下才需要使用＂搜索引擎＂。下期预告 下一篇我们将深入拆解＂搜索＂引擎如何创建索引？为什么在输入了错别字的情况下，百度依然返回了正确的搜索结果？ 更多干活内容尽在同名公众号：浩说编程，欢迎互相交流