这篇文章主要讲解了“什么是全文检索技术”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“什么是全文检索技术”吧！
全文搜索引擎是目前广泛应用的主流搜索引擎。它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。
从定义中我们已经可以大致了解全文检索的思路了，为了更详细的说明，我们先从生活中的数据说起。
我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据 和 非结构化数据。
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： 非结构化数据又可称为全文数据，指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等。
半结构化数据，如XML，HTML等，当根据需要可按结构化数据来处理，也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。
根据两种数据分类，搜索也相应的分为两种：结构化数据搜索和非结构化数据搜索。
对于结构化数据，我们一般都是可以通过关系型数据库(mysql，oracle等)的 table 的方式存储和搜索，也可以建立索引。 对于非结构化数据，也即对全文数据的搜索主要有两种方法：顺序扫描法，全文检索。
顺序扫描：通过文字名称也可了解到它的大概搜索方式，即按照顺序扫描的方式查询特定的关键字。 例如给你一张报纸，让你找到该报纸中“RNG”的文字在哪些地方出现过。你肯定需要从头到尾把报纸阅读扫描一遍然后标记出关键字在哪些版块出现过以及它的出现位置。
这种方式无疑是最耗时的最低效的，如果报纸排版字体小，而且版块较多甚至有多份报纸，等你扫描完你的眼睛也差不多了。
全文搜索：对非结构化数据顺序扫描很慢，我们是否可以进行优化？把我们的非结构化数据想办法弄得有一定结构不就行了吗？将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。这种方式就构成了全文检索的基本思路。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，我们称之索引。
还以读报纸为例，我们想关注最近英雄联盟S8全球总决赛的新闻，假如都是 RNG 的粉丝，如何快速找到 RNG 新闻的报纸和版块呢？全文搜索的方式就是，将所有报纸中所有版块中关键字进行提取，如"EDG"，"RNG"，"FW"，"战队"，"英雄联盟"等。然后对这些关键字建立索引，通过索引我们就可以对应到该关键词出现的报纸和版块。注意区别目录搜索引擎。
为什么要用搜索引擎？我们的所有数据在数据库里面都有，而且 Oracle、SQL Server 等数据库里也能提供查询检索或者聚类分析功能，直接通过数据库查询不就可以了吗？确实，我们大部分的查询功能都可以通过数据库查询获得，如果查询效率低下，还可以通过建数据库索引，优化SQL等方式进行提升效率，甚至通过引入缓存来加快数据的返回速度。如果数据量更大，就可以分库分表来分担查询压力。
那为什么还要全文搜索引擎呢？我们主要从以下几个原因分析：
数据类型 全文索引搜索支持非结构化数据的搜索，可以更好地快速搜索大量存在的任何单词或单词组的非结构化文本。 例如 Google，百度类的网站搜索，它们都是根据网页中的关键字生成索引，我们在搜索的时候输入关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回；还有常见的项目中应用日志的搜索等等。对于这些非结构化的数据文本，关系型数据库搜索不是能很好的支持。
索引的维护 一般传统数据库，全文检索都实现的很鸡肋，因为一般也没人用数据库存文本字段。进行全文检索需要扫描整个表，如果数据量大的话即使对SQL的语法优化，也收效甚微。建立了索引，但是维护起来也很麻烦，对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。
什么时候使用全文搜索引擎：
搜索的数据对象是大量的非结构化的文本数据。
文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。
支持大量基于交互式文本的查询。
需求非常灵活的全文搜索查询。
对高度相关的搜索结果的有特殊需求，但是没有可用的关系数据库可以满足。
对不同记录类型、非文本数据操作或安全事务处理的需求相对较少的情况。
Lucene是一个Java全文搜索引擎，完全用Java编写。Lucene不是一个完整的应用程序，而是一个代码库和API，可以很容易地用于向应用程序添加搜索功能。
Lucene通过简单的API提供强大的功能：
可扩展的高性能索引
在现代硬件上超过150GB /小时
小RAM要求 - 只有1MB堆
增量索引与批量索引一样快
索引大小约为索引文本大小的20-30％
强大，准确，高效的搜索算法
排名搜索 - 首先返回最佳结果
许多强大的查询类型：短语查询，通配符查询，邻近查询，范围查询等
现场搜索（例如标题，作者，内容）
按任何字段排序
使用合并结果进行多索引搜索
允许同时更新和搜索
灵活的分面，突出显示，连接和结果分组
快速，内存效率和错误容忍的建议
可插拔排名模型，包括矢量空间模型和Okapi BM25
可配置存储引擎（编解码器）
跨平台解决方案
作为Apache许可下的开源软件提供 ，允许您在商业和开源程序中使用Lucene
100％-pure Java
可用的其他编程语言中的实现是索引兼容的
Apache软件基金会 在Apache软件基金会提供的开源软件项目的Apache社区的支持。
但是Lucene只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用JAVA，并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解，才能明白它是如何运行的，熟练运用Lucene确实非常复杂。
Apache Solr是一个基于名为Lucene的Java库构建的开源搜索平台。它以用户友好的方式提供Apache Lucene的搜索功能。作为一个行业参与者近十年，它是一个成熟的产品，拥有强大而广泛的用户社区。它提供分布式索引，复制，负载平衡查询以及自动故障转移和恢复。如果它被正确部署然后管理得好，它就能够成为一个高度可靠，可扩展且容错的搜索引擎。很多互联网巨头，如Netflix，eBay，Instagram和亚马逊（CloudSearch）都使用Solr，因为它能够索引和搜索多个站点。
主要功能列表包括：
全文搜索
突出
分面搜索
实时索引
动态群集
数据库集成
NoSQL功能和丰富的文档处理（例如Word和PDF文件）
Elasticsearch是一个开源（Apache 2许可证），是一个基于Apache Lucene库构建的RESTful搜索引擎。
Elasticsearch是在Solr之后几年推出的。它提供了一个分布式，多租户能力的全文搜索引擎，具有HTTP Web界面（REST）和无架构JSON文档。Elasticsearch的官方客户端库提供Java，Groovy，PHP，Ruby，Perl，Python，.NET和Javascript。
分布式搜索引擎包括可以划分为分片的索引，并且每个分片可以具有多个副本。每个Elasticsearch节点都可以有一个或多个分片，其引擎也可以充当协调器，将操作委派给正确的分片。
Elasticsearch可通过近实时搜索进行扩展。其主要功能之一是多租户。
主要功能列表包括：
分布式搜索
多租户
分析搜索
分组和聚合
由于Lucene的复杂性，一般很少会考虑它作为搜索的第一选择，排除一些公司需要自研搜索框架，底层需要依赖Lucene。所以这里我们重点分析 Elasticsearch 和 Solr。
Elasticsearch vs. Solr。哪一个更好？他们有什么不同？你应该使用哪一个？ 
Apache Solr是一个成熟的项目，拥有庞大而活跃的开发和用户社区，以及Apache品牌。Solr于2006年首次发布到开源，长期以来一直占据着搜索引擎领域，并且是任何需要搜索功能的人的首选引擎。它的成熟转化为丰富的功能，而不仅仅是简单的文本索引和搜索； 如分面，分组，强大的过滤，可插入的文档处理，可插入的搜索链组件，语言检测等。
Solr 在搜索领域占据了多年的主导地位。然后，在2010年左右，Elasticsearch成为市场上的另一种选择。那时候，它远没有Solr那么稳定，没有Solr的功能深度，没有思想分享，品牌等等。
Elasticsearch虽然很年轻，但它也自己的一些优势，Elasticsearch 建立在更现代的原则上，针对更现代的用例，并且是为了更容易处理大型索引和高查询率而构建的。此外，由于它太年轻，没有社区可以合作，它可以自由地向前推进，而不需要与其他人（用户或开发人员）达成任何共识或合作，向后兼容，或任何其他更成熟的软件通常必须处理。
因此，它在Solr之前就公开了一些非常受欢迎的功能(例如，接近实时搜索，英文：Near Real-Time Search)。从技术上讲，NRT搜索的能力确实来自Lucene，它是 Solr 和 Elasticsearch 使用的基础搜索库。具有讽刺意味的是，因为 Elasticsearch 首先公开了NRT搜索，所以人们将NRT搜索与Elasticsearch 联系在一起，尽管 Solr 和 Lucene 都是同一个 Apache 项目的一部分，因此，人们会首先期望 Solr 具有如此高要求的功能。
| 特征 | Solr/SolrCloud | Elasticsearch |
|---|---|---|
| 社区和开发者 | Apache 软件基金和社区支持 | 单一商业实体及其员工 |
| 节点发现 | Apache Zookeeper，在大量项目中成熟且经过实战测试 | Zen内置于Elasticsearch本身，需要专用的主节点才能进行分裂脑保护 |
| 碎片放置 | 本质上是静态，需要手动工作来迁移分片，从Solr 7开始 - Autoscaling API允许一些动态操作 | 动态，可以根据群集状态按需移动分片 |
| 高速缓存 | 全局，每个段更改无效 | 每段，更适合动态更改数据 |
| 分析引擎性能 | 非常适合精确计算的静态数据 | 结果的准确性取决于数据放置 |
| 全文搜索功能 | 基于Lucene的语言分析，多建议，拼写检查，丰富的高亮显示支持 | 基于Lucene的语言分析，单一建议API实现，高亮显示重新计算 |
| DevOps支持 | 尚未完全，但即将到来 | 非常好的API |
| 非平面数据处理 | 嵌套文档和父-子支持 | 嵌套和对象类型的自然支持允许几乎无限的嵌套和父-子支持 |
| 查询DSL | JSON（有限），XML（有限）或URL参数 | JSON |
| 索引/收集领导控制 | 领导者安置控制和领导者重新平衡甚至可以节点上的负载 | 不可能 |
| 机器学习 | 内置 - 在流聚合之上，专注于逻辑回归和学习排名贡献模块 | 商业功能，专注于异常和异常值以及时间序列数据 |
感谢各位的阅读，以上就是“什么是全文检索技术”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对什么是全文检索技术这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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