### 项目背景与介绍 本团队开发的检索服务提供分词和建立索引功能,可自定义中文词库,可满足复杂查询需求,支持包括字段检索、字段排序、布尔搜索、范围检索、地理位置(POI、AOI)查询等功能。 优势在于: 1) 中文分词,内置各种中文支持。 2) C++开发,轻量化,4核8G内存的机器就能支持大规模存储。 3) 支持存储节点分片数动态增加,方便扩容。 ### 体验demo项目 为了省去配置机器环境的麻烦,建议通过docker来运行demo容器,在终端执行如下命令: ``` // KEYWORD_CACHE_SIZE和HANPIN_CACHE_SIZE用于设置缓存的大小,单位为M,默认是100M docker run --env KEYWORD_CACHE_SIZE=1024 --env HANPIN_CACHE_SIZE=1024 -d intelligentsearch/search_local:1.0 ``` 启动容器后,通过如下命令进入容器: ``` docker exec -it 容器id /bin/sh ``` 容器id替换为上一步启动的容器对应的id 然后执行如下命令: ``` cd /usr/local/intelligentsearch/tools ./client_test send.json 106 127.0.0.1 11017 ./client_test search.json 101 127.0.0.1 12003 ``` 以上命令首先将send.json中的数据导入到索引中,然后对search.json中的内容进行查询,并返回查询结果。 ### 架构图 ![架构图](http://storage.jd.com/search-index/intelligentsearch.jpg) ### 特色优势 1.容器化管理,方便快速部署和扩容,通过dockerfile一键编译部署,快速上手 2.支持http方式进行数据导入和查询(需部署接入层服务),若通过sdk或tcp方式访问,则只需部署索引层服务即可 3.采用稳定高效的C++开发,高速搜索响应,架构简洁 4.提供了丰富的功能,开发周期更短,支持包括字段检索、字段排序、布尔搜索、范围检索、地理位置(POI、AOI)查询等功能 ### 项目配置文件 **索引写服务** index_write的配置文件位于/usr/local/intelligentsearch/index_write/conf目录,以下为配置文件说明: index_write.conf 采用json格式,主要定义程序日志级别、监听端口、以及对应缓存服务的端口信息等 words_base.txt 为词库文件,用于进行文本分词 app_field_define.txt 定义应用字段的信息,格式如下: | id | app_id | field_name | is_primary_key | field_type | index_tag | snapshot_tag | segment_tag | field_value | create_time | segment_feature | reserved2 | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | 1 | 10001 | doc_id | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 4 | 2018-12-10 16:51:47 | 0 | 0 | | 2 | 10001 | weight | 0 | 1 | 1 | 1 | 5 | 5 | 2018-12-10 16:52:11 | 0 | 0 | | 3 | 10001 | author | 0 | 2 | 1 | 1 | 3 | 6 | 2018-12-10 16:52:21 | 0 | 0 | | 4 | 10001 | title | 0 | 2 | 1 | 1 | 0 | 2 | 2018-12-10 16:52:32 | 0 | 0 | | 5 | 10001 | content| 0 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2018-12-10 16:52:43 | 0 | 0 | 字段详细解释如下: id:自增id app_id:应用唯一标识 field_name:字段名称,由用户自行定义 is_primary_key:该字段是否为主键,一般需要将文档id字段设置为主键,唯一标识一条记录 field_type:字段类型,1:INT,2:SHORT_TEXT,3:TEXT,4:IP,5:经度,6:纬度,9:DOUBLE,10:LONG index_tag:是否需要对该字段建索引 snapshot_tag:是否需要在快照中保存该字段 segment_tag:分词模式,0:不进行分词 1:默认分词模式 3:汉拼分词 5:支持范围查询 field_value:字段值,建索引时唯一标识一个字段 create_time:创建时间 segment_feature:分词特征 reserved2:保留字段 **索引读服务** index_read的配置文件位于/usr/local/intelligentsearch/index_read/conf目录。 index_read.conf 采用json格式,主要定义程序日志级别、监听端口、以及对应缓存服务的端口信息等 app_field_define.txt 定义应用的字段信息 words_base.txt 为词库文件,用于进行文本分词 修改应用配置信息后,需要重启进程,启动和停止脚本都在bin目录下。 ### 配置文件转换工具 在/usr/local/intelligentsearch/tools目录下的parse_ini工具可以将ini格式的配置文件转化为index_write需要的格式,app_field.ini的示例如下: ``` [appid] project.appid = 10001 [doc_id] is_primary_key = 1 field_type = 2 index_tag = 0 snapshot_tag = 0 [title] field_type = 2 [author] field_type = 2 segment_tag = 3 [content] field_type = 3 segment_tag = 1 [weight] field_type = 1 segment_tag =5 ``` 在appid字段下面定义一个应用id,其它字段则依据应用的字段来定义,建议与数据库保持一致,执行parse_ini后会在当前目录生成相应的app_field_define.txt文件,将其拷贝到index_write和index_read的相应目录即可。 ### 管理索引 添加文档的格式见send.json文件,操作命令为./client_test send.json 106 127.0.0.1 11017,该命令直接向index_write服务发送一个tcp请求,进行索引的导入,支持导入多行数据。 其中appid为应用id,fields_count为文档数量,cmd为add时表示新增文档,fields字段中为文档对应的数据,字段名必须与app_field_define.txt文件中定义的保持一致。 ``` {"appid":10001,"fields_count":1, "table_content": [{"cmd":"add", "fields": {"author":"张三","content":"亚运会第14天的比赛结束后,中国代表团以132枚金牌、92枚银牌和65枚铜牌列在金牌榜的首位,日本代表团以74枚金牌、56枚银牌和74枚铜牌列在次席,韩国代表团以49枚金牌、57枚银牌和70枚铜牌列在第三","title":"亚运会今闭幕 杭州8分钟传达什么信息","weight":430,"doc_id":"1381"}}]} ``` ### 使用搜索 查询的格式见index_read.conf文件,tcp方式的操作命令为./client_test search.json 101 127.0.0.1 12003,请求示例如下: ``` // 查询content字段包含京东的记录 {"key_and":"content:京东", "appid":10001, "page_index":"1", "page_size":"10","fields":"title"} ``` | 参数 | 类型 | 是否必须 | 描述 | | ---- | ---- | ---- | ---- | | appid | int | 是 | 应用id | | key | string | 否 | 搜索查询词 | | key_and | string | 否 | 包含全部关键词 | | key_invert | string | 否 | 过滤关键词 | | page_index | int | 否 | 页码 | | page_size | int | 否 | 每页条数 | | sort_type | int | 否 | 排序类型 | | sort_field | string | 否 | 排序字段 | | fields | string | 否 | 返回指定字段值 | 字段说明如下 appid:应用唯一标识 key:查询关键词,支持多字段检索,多个条件之间取并集 key_and:查询关键词,支持多字段检索,多个条件之间取交集 key_invert:需要过滤的关键词 page_index:页码 page_size:每页条数 sort_type:排序类型,1:默认排序 3:不排序 4:按sort_field升序 5:按sort_field降序 sort_field:通过sort_field指定排序的字段 fields:返回指定字段值,多个字段用逗号隔开 **布尔搜索** "key_and":"content:京东 author:张三" // 并且 "key":"content:京东 author:张三" // 或者 "key":"content:京东" key_invert:"author:张三" // 排除 **查询结果示例** ``` {"code":0,"count":2,"hlWord":["京东"],"result":[{"doc_id":"1381","title":"测试标题1","score":2}, {"doc_id":"1382","title":"测试标题2","score":1}]} ``` 其中code为返回码,count为匹配到的结果总数,hlWord为结果需要高亮的词语,result为匹配到的详细信息,score为匹配度得分,默认由高到低排序。 ### 后续规划 1. 新功能 1. 预计2021年Q2开源热备服务,提供检索系统的单机数据备份能力。 2. 预计2021年Q3开源路由服务,提供检索系统的分布式能力。 3. 预计2022年Q1开源哨兵监控服务,提供检索系统的容灾能力。 4. 预计2022年Q1开源配置中心服务,提供检索系统的统一配置管理能力。 5. 预计2022年Q2开源扩容服务,提供检索系统的扩展能力。 2. 功能优化 1. 查询请求格式兼容elasticsearch协议。 2. 提供restful API。 3. 支持mysql数据源导入数据。 4. 提供OLAP聚合功能,进行联机分析。 ### 项目成员 付学宝--项目发起者、导师、总设计师 林金明--项目开发 仇路--项目开发 朱林--项目开发 杨爽--项目开发 陈雨杰--项目开发 ### 特别感谢 感谢京东副总裁王建宇博士给予项目的大力支持,多次参与指导提供建议和方向!