搜索在计算机中的地位十分重要

无论是在内部系统还是在外部的互联网站上，都少不了检索系统。数据是为了用户而服务。计算机在采集数据，处理数据，存储数据之后，各种客户端的操作pc机或者是移动嵌入式设备都可以很好的获取数据，得到 想要的数据服务。

检索分为SQL过滤查询和全文检索。数据都是放在数据库里，数据库里的数据量太大，要检索到精准的数据是需要很好的用户体验。用户对响应时长要求特别严格，最好控制在一定的响应时间内。SQL查询是普通的字段过滤，一般在没有走全表扫描的情况下都是性能较好的数据查询方式。全文检索的实现方式是在数据库设计的时候就有这些模块，比如MySQL的全文检索。之后在市面上有公司开发了成型的开源产品，比如Lucene等。    学过luncene框架，  能就是论事。在银行工作的时候有接触过es框架，到现在也没仔细去弄懂。每个人的学习能力不一样，有的工程师削尖了脑袋要去专研每个技术。    是在学习Java开发框架的时候接触过Lucene框架， 跟着源码敲了一遍那个搜索引擎。对于那种根据分词查询数据的方式有深刻的映像，但是并不是每个系统都是要使用全文检索分词搜索。

按需开发，意思就是根据需求进行商业开发。以用户体验为中心，金钱盈利为目的。没有谁在为 做无用功，得到与失去，不要去说，也说不准。像普通的字段搜索看起来十分简单，其实就是很简单。但是如果遇到数据量大的情况，或者是用户不会使用系统的情况下，都是有问题的。像百度，Google，搜什么就有什么，这就是全文检索。

搜索，依赖于搜索引擎。搜索引擎的建立是十分困难的事情。以  现在的水平理解的搜索，  能说个大概。  做Java 开发7年时间，虽然没有写过搜索引擎，但是没有经验的同学可以去尝试着实践下。做任何系统都是需要构建bs架构或者是cs架构，cs架构是client-server架构。

在操作系统中有客户端软件开发包，bs架构是broswer-server架构，在所有的数据操作都是在浏览器中实现，把浏览器当做一个子系统，子系统上面又有很多应用程序... bs架构是特殊的cs架构。

在大学学习计算机编程开发，首选的语言是C++。那种语言是写客户端软件， 也是学的很纠结，以为没有很好的效果。大三休学的时候学习了Java，接触全文检索，学习了前端页面的设计开发，后台数据库的建立。到现在有更多的想法和思考。爬虫的建立，爬虫是怎么从网站上爬数据，用户是怎么在网站上面搜索数据。

大学毕业之后对于搜索引擎的理解画了个草图

像  爬虫

一般的java IDE的debug是这样设计

爬虫是怎么在网站上爬数据，为什么  能爬网站的数据。现在的web浏览器都支持HTML标签编辑的网页，HTML标签页是dom元素。每个DOM元素都是一个实体对象，在数据库中体现的就是dom元素实体对象表。Dom元素表里存放的就是网页标签所承载的基础数据和一些基本属性。每当一个网站上面的标签包裹的数据发生变化，就要触发数据写write事件，即 WriteEventListener，更新索引库里的索引数据，和文档库里的文档数据。这种数据更新同步方式叫做即时同步方式，是的数据库里的数据和索引库里的数据保持一致性。用户查询数据的时候总能查到最新的数据，用户查数据都是走索引库再走文档库，这样性能更好。

至于怎么构建dom元素数据库，怎么构建dom元素索引库。那些都是商业库，需要开发注册维护，就像   在某个地方开商店一样，需要办理很多手续。

当时学习操作lucene 框架架构方式是通过AOP的方式实现数据同步。数据同步是文档库和索引库的同步操作方式。文档库存放的是Document 文档对象，索引库存放的是字段对象 Field 。字段对象 分为索引文档号和经历过分词器分词之后的关键字集合。中文分词器是Analyzer 堆中文的语句进行分词。

中文的分词器对中文语句的此法进行分析。中文的语句分为 主+谓+宾+定+状+补 . 分词器分为标准的国际分词器和中国大陆简体的中文分词器。原理十分相似，实词和虚词需要区分。实词是名词，虚词是冠词，语气词，称谓词，形容词，状态词，补语词，谓语词 。分词器分析网站上面的文章关键字，中文摘要，具体的文章正文内容。分词器的分词结果生成关键字和文档索引组装成的字段 Field 对象。字段对象集合 fieldList 放在lucene 索引库中。文档库中存放大量的文档对象，文档Document 与 字段 Field 对象的索引表中的文档索引关联。

用户在前端使用日用语句在lucene搜索引擎中搜索数据集合的过程十分复杂。简单的过程可以分为

1. 查询语句词的录入接收。
2. 后台对中文查询语句分词，抽取关键字形成关键字集合。
3. 使用关键字集合在lucene索引库 中的关键字进行匹配，匹配成功会有文档集合 documentList 。
4. 文档集合返回给业务逻辑层 service . 使用高亮器hlighter 对文档中的存在的关键词高亮。
5. 文档集合的返回通过评分对象 score 综合得分排序。
   1. 命中文档的得分 score 有默认的得分规则和自定义得分规则。

数据同步在企业项目中使用很多。平安集团的hrx人力资源管理系统使用Elasticsearch 搜索引擎搜索数据。Lucene 和 Elasticsearch 两种引擎搜索数据的方式都是全文检索。全文检索在数据库软件中普遍存在。企业的IDE 开发环境有搜索框的地方或许会有全文检索的影子。软件和应用程序系统都有数据。检索方式分为通过表单的方式和一个表单输入框的方式。一个表单输入框的输入方式面向的用户是大众化的互联网网名。Java 的web信息系统安全新能和开发维护团队有保障，使用sql 查询语句查找数据的方式限制用户量。内部系统的用户量分为内部用户和外围用户。使用sql查询语句查询数据使用全文检索索引库和文档库。数据查询是否全表还是走索引表有用户自定义，系统默认，AI 算法相应的操作模式。

数据同步索引库和文档库中的数据。同步平安银行ES库和PJ 库中的数据。开发任务涉及到项目不同版本发布的同步数据代码。数据量大小和性能问题对于开发工程师是更高级别的操作。保证数据的正确性，代码的质量高低。项目组之间的工程师都会相互借阅不同开发分支的代码。每个开发都会有不同的编写代码的方式。

Elasticsearch 搜索原理和Lucene 类似。每个企业采用的技术架构选型不尽相同。