全文检索
一、生活中的数据总体分为：
结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
非结构化数据：指没有固定格式或不定长的数据，如邮件，word文档等。
非结构化数据还有一种叫法：全文数据。
二、按数据的分类，搜索也分为两种：
对结构化数据的搜索：
如对数据库的搜索：SQL语句。
再如windows的搜索：文件名，类型，修改时间。
对非结构化数据的搜索：
如windows对文件内容的搜索。
Linux下得grep命令。
再如Google和百度可以搜素大量内容数据。
对于非结构化的数据搜索也叫做对全文数据的搜索。
三、对全文数据的搜索还可以分为两种
1、顺序扫描：如要找内容包含某个字符串的文件，会一个文档一个文档的从头到尾的找，如 Like查找 。
2、索引扫描：把非结构化的数据中的内容提取出来一部分重新组织，让它变的有结构化，这部分我们提取出来的数据就叫做索引.
全文检索大体分两个过程：
索引创建(Indexer)和 搜索索引(Search)。
索引创建：将现实世界中所有的结构化和非结构化数据提取信息，创建索引的过程。
搜索索引：就是得到用户的查询请求，搜索创建的索引，然后返回结果的过程。
比如说，我们要寻找既包含字符串“Sphinx”又包含字符串“PHP”的文档，我们只需要以下几步：
1. 取出包含字符串“Sphinx”的文档链表.
2. 取出包含字符串“PHP”的文档链表.
3. 通过合并链表，找出既包含“Sphinx”又包含“PHP”的文件.
如何创建索引？
全文检索的索引创建过程一般有以下几步：
一些需要创建索引的文档(Documents)。
将原文档传给分词组件(Tokenizer) 。
将得到的词元(Token)传给语言处理组件(Linguistic Processor)。
将得到的词(Term)传给索引组件(Indexer)。
第一步：一些创建索引的文档
文档1：Students should be allowed to go out with their friends, but not allowed to drink beer.
文档2：My friend Jerry went to school to see his students but found them drunk which is not allowed.
第二步：将原文档传给分词组件
分词组件(Tokenizer)会做以下几件事情(此过程称为Tokenize)：
1. 将文档分成一个一个单独的单词。
2. 去除标点符号。
3. 去除停词(Stop word)。
所谓停词(Stop word)就是一种语言中最普通的一些单词：
英语中的停词(Stop word)如：“the”，“a”，“this”等。
中文中的停词 如：‘是’‘的’‘这个’等。
对于每一种语言的分词组件(Tokenizer)，都有一个停词(stop word)集合。
经过分词(Tokenizer)后得到的结果称为词元(Token)。
在我们的例子中，便得到以下词元(Token)：
Students、allowed、go、their、friends、allowed、drink、beer、My、friend、Jerry、went、school、see、his、students、found、them、drunk、allowed。
第三步：将得到的词元(Token) 传给语言处理组件
语言处理组件主要是对得到的词元做一些同语言相关的处理：
对于英语，语言处理组件一般做以下几点：
变为小写(Lowercase)。
2. 将单词缩减为词根形式，如“cars”到“car”等。
这种操作称为：stemming。
3. 将单词转变为词根形式，如“drove”到“drive”等。
这种操作称为：lemmatization。
语言处理组件的结果称为词
在我们的例子中，经过语言处理，得到的词(Term)如下：
Student、allow、go、their、friend、allow、drink、beer、my、friend、jerry、go、school、see、his、student、find、them、drink、allow。
也正是因为有语言处理的步骤，才能使搜索drove，而drive也能被搜索出来。
第四步: 将得到的词(Term)传给索引组件
索引组件(Indexer)主要做以下几件事情：
利用得到的词(Term)创建一个字典。
对字典按字母顺序进行排序。
3. 合并相同的词(Term)成为文档倒排(Posting List)链表
Document Frequenc 即文档频次
表示总共有多少
文件包含此词(Term)
Frequency 即词频率
表示此文件中
包含了几个此词(Term)
如何对索引进行搜索
搜索主要分为以下几步:
第一步：用户输入查询语句.
第二步：对查询语句进行词法分析，语法分析，及语言处理
第三步：搜索索引，得到符合语法树的文档.
第四步：根据得到的文档和查询语句的相关性，对结果进行排序.
什么是Sphinx
Sphinx 是SQL Phrase Index(查询词组索引)的缩写,Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎
Sphinx 全文检索引擎
Coreseek 支持中文的全文检索引擎
Sphinx 优缺点
优点：
高速的建立索引(在当代CPU上，可达到10 MB/秒);
高性能的搜索(在2 – 4GB 的文本数据上，平均每次检索响应时间小于0.1秒);
可处理海量数据(目前已知可以处理超过100 GB的文本数据, 在单一CPU的系统上可处理100 M 文档);
提供了优秀的相关度算法，基于短语相似度和统计BM2的复合Ranking方法;
支持分布式搜索;
提供文档片段（摘要以及高亮）生成功能;
可作为MySQL的存储引擎提供搜索服务;
支持布尔、短语、词语相似度等多种检索模式;
文档支持多个全文检索字段(最大不超过32个);
缺点：
必须要有主键
主键必须为整型
不负责数据存储
配置相当不灵活
源码面前，了无秘密