MongoDB 实现中文全文搜索

Prerequisite

倒排索引是所有支持全文搜索的数据库的基础。比如 i am iron man 和 i will be soon back，欲查找 be，先查第一句，再查第二局，这是正排；将每个单词提取出来形成一个排序，i {1, 2}、am {1} 和 be {2} 形成一个排序，再要搜索 be 的时候，立刻就搜索到了，并且知道对应第二句，这就是倒排。

MongoDB 内置的默认分词器，是按空格分切即可，这是因为英文默认的，那么倒排的最小单位就是单词。如果文档中存在中文，句子直接没有空格，那么倒排的最小单位就是一个字了，解决这个问题也很简单，就是找到最合适的中文分词。

一元分词和二元分词

所谓一元分词：就是一个字一个字地切分，把字当成词（我是团子 -> 我、是、团、子）
所谓二元分词：就是按两字两个分词（我是团子 -> 我是、是团、团子）

很正常的想到，如果将二元分词，作为中文的倒排最小单位，那么就可以全文检索中文了，那么来写实现吧 ~

编写索引程序

先来写二元分词生成器，这个很简单

def bigram_tokenize(word):
    return ' '.join(word[i:i + 2] for i in range(len(word)) if i + 2 <= len(word))

print(bigram_tokenize('我是团子')) # 我是 是团 团子

再对 MongoDB 建立二元分词索引，采用的方法是：创建 _t 字段，用于储存一个句子的全部二元分词即可
我选择使用 pymongo 实现

"""
# 实际文档
{
  _id: ObjectId("630d708529bd493430410366"),
  desc: '切换至聚合模式',
  method: 'put',
  uri: '/api/v2/mail_setting',
  body: '{\n\t"general": {\n\t\t"browse_mode": 1\n\t}\n}'
}
"""
# 编写二元分词索引程序（用 pymongo 实现）

from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('localhost', 27017)
db = client["邮件"]
collection = db['邮件多选']

def build_fts():
    # 在 _t 字段建立全文索引
    collection.create_index([('_t', 'text')])
    # 在 _t 字段储存 desc 的全部二元分词
    for item in collection.find():
        collection.update_one({'_id': item['_id']}, {'$set': {'_t': bigram_tokenize(item['desc'])}})

if __name__ == "__main__":
   build_fts()

二元分词索引

那么再来看一下，如何实现检索的，不妨在 MongoDB 数据库中查看

# 获取全部索引
# db.邮件多选.getIndexes()
# 在 _t 字段建立全文索引
# db.邮件多选.ensureIndex({_t:"text"})

# 获取集合下全部文档
db.邮件多选.find().pretty()

[
  {
    _id: ObjectId("630d708529bd493430410366"),
    desc: '切换至聚合模式',
    method: 'put',
    uri: '/api/v2/mail_setting',
    body: '{\n\t"general": {\n\t\t"browse_mode": 1\n\t}\n}',
    _t: '切换 换至 至聚 聚合 合模 模式'
  },
  {
    _id: ObjectId("630d708529bd493430410367"),
    desc: '切换至非聚合模式',
    method: 'put',
    uri: '/api/v2/mail_setting',
    body: '{\n\t"general": {\n\t\t"browse_mode": 2\n\t}\n}',
    _t: '切换 换至 至非 非聚 聚合 合模 模式'
  },
  {
    _id: ObjectId("630d74dac79d6354805b86c3"),
    desc: 'all',
    method: 'put',
    uri: '/api/v2/mail_setting',
    body: '{\n\t"general": {\n\t\t"browse_mode": 1\n\t}\n}',
    params_dict: { mail_id: '1438', mbox: 'INBOX' },
    extracts_dict: { result: '$.result' },
    validations_dict: { '$.result': 'ok' },
    _t: 'al ll'
  }
]

# 检索目标分词
db.邮件多选.find({$text:{$search:"聚合"}})

[
  {
    _id: ObjectId("630d708529bd493430410366"),
    desc: '切换至聚合模式',
    method: 'put',
    uri: '/api/v2/mail_setting',
    body: '{\n\t"general": {\n\t\t"browse_mode": 1\n\t}\n}',
    _t: '切换 换至 至聚 聚合 合模 模式'
  },
  {
    _id: ObjectId("630d708529bd493430410367"),
    desc: '切换至非聚合模式',
    method: 'put',
    uri: '/api/v2/mail_setting',
    body: '{\n\t"general": {\n\t\t"browse_mode": 2\n\t}\n}',
    _t: '切换 换至 至非 非聚 聚合 合模 模式'
  }
]

再用 pymongo 来实现

from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('localhost', 27017)
db = client["邮件"]
collection = db['邮件多选']

def bigram_tokenize(word):
    return ' '.join(word[i:i + 2] for i in range(len(word)) if i + 2 <= len(word))

# 全文检索
for post in collection.find({'$text': {'$search': f'"{bigram_tokenize("聚合模式")}"'}}):
    pprint.pprint(post)

{'_id': ObjectId('630d708529bd493430410366'),
 '_t': '切换 换至 至聚 聚合 合模 模式',
 'body': '{\n\t"general": {\n\t\t"browse_mode": 1\n\t}\n}',
 'desc': '切换至聚合模式',
 'method': 'put',
 'uri': '/api/v2/mail_setting'}
{'_id': ObjectId('630d708529bd493430410367'),
 '_t': '切换 换至 至非 非聚 聚合 合模 模式',
 'body': '{\n\t"general": {\n\t\t"browse_mode": 2\n\t}\n}',
 'desc': '切换至非聚合模式',
 'method': 'put',
 'uri': '/api/v2/mail_setting'}

重点就在于，只用检索其中的文字（如 “切换至聚合模式” 中的 “聚合模式”），就可以检索出来
本质就在于，二元分词之间有空格隔开，所以可以像英语那样搜索得到

初步结果，可以实现中文全文检索，但效率不高，因为一个句子的二元分词占用太多，如果可以缩减分词数量就好了

优化

结巴中文分词优化，最流行的Python中文分词组件，它有一种搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词

import jieba
import paddle
import pprint

paddle.enable_static()

test = "批量星标（前两封邮件打星标）"

jieba.enable_paddle()
strs=[test]
for str in strs:
    seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) # 使用 paddle 模式
    print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))

seg_list = jieba.cut(test, cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut(test, cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

seg_list = jieba.cut(test)  # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))

seg_list = jieba.cut_for_search(test)  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))

Paddle Mode: 批量/星标/（/前/两封/邮件/打/星标/）
Full Mode: 批量/ 星/ 标/ （/ 前/ 两封/ 邮件/ 打/ 星/ 标/ ）
Default Mode: 批量/ 星标/ （/ 前/ 两封/ 邮件/ 打星标/ ）
批量, 星标, （, 前, 两封, 邮件, 打星标, ）
批量, 星标, （, 前, 两封, 邮件, 打星标, ）

其他优化

组合全文索引（Compound textIndex）
用户体验优化
实时性优化

References

posted @ 2022-09-01 10:29 筱团阅读(2633) 评论(0) 编辑收藏举报

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