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用Rust制作一個小型搜索引擎

開發(fā) 前端
本示例旨在為你提供構(gòu)建搜索引擎的起點。Rust的所有權(quán)和并發(fā)模型,以及它的類型系統(tǒng),為構(gòu)建更復雜和高性能的搜索引擎提供了堅實的基礎。

用Rust創(chuàng)建搜索引擎是探索該語言在性能和安全性方面具有優(yōu)勢的絕佳方式。

這個項目將索引和搜索概念轉(zhuǎn)移到Rust的生態(tài)系統(tǒng)中,由于Rust獨特的語法和范式,這是一個挑戰(zhàn),但也是有益的。

構(gòu)建搜索引擎

步驟1,創(chuàng)建項目

使用如下命令創(chuàng)建一個Rust新項目:

cargo new shrimp_engine
cd shrimp_engine
code .

步驟2,加入依賴項

需要一些crate來幫助解析和數(shù)據(jù)處理。例如:

  • tantivy:用于索引和搜索文本(類似于Java世界中的Lucene)
  • serde和serde_json:用于JSON解析

將這兩個庫加入到Cargo.toml文件中:

[dependencies]
tantivy = "0.17"
serde = "1.0"
serde_json = "1.0"

步驟3,定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

定義我們要索引的文檔的結(jié)構(gòu)。定義一個簡單的結(jié)構(gòu)體,它表示帶有標題和正文的文檔。

use serde::{Serialize, Deserialize};

#[derive(Serialize, Deserialize, Debug)]
struct Document {
    title: String,
    body: String,
}

步驟4,創(chuàng)建索引

使用tantivy,根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)創(chuàng)建索引模式,然后將文檔添加到索引中。

use tantivy::{doc, schema::*, Index};

fn create_index() -> Index {
    // 定義Schema
    let mut schema_builder = Schema::builder();
    schema_builder.add_text_field("title", TEXT | STORED);
    schema_builder.add_text_field("body", TEXT);
    let schema = schema_builder.build(); // 在目錄中創(chuàng)建索引
    let index = Index::create_in_ram(schema.clone()); // 獲取索引寫入器
    let mut index_writer = index.writer(50_000_000).unwrap(); // 添加文檔
    let title = schema.get_field("title").unwrap();
    let body = schema.get_field("body").unwrap();
    let doc = doc!(title => "Example Title", body => "This is the body of the document.");
    let _ = index_writer.add_document(doc); // 將文檔提交到索引
    let _ = index_writer.commit();
    index
}

Schema定義索引的結(jié)構(gòu),指定應該索引哪些字段(這里是標題和正文)以及如何(例如,存儲、文本分析)創(chuàng)建一個內(nèi)存索引,并將文檔添加到該索引中。添加的每個文檔都由Document結(jié)構(gòu)體定義,然后對其進行序列化以進行索引。將更改提交到索引中,使其可搜索。

步驟5,搜索

實現(xiàn)一個搜索索引的函數(shù)。我們需要創(chuàng)建一個搜索器和查詢解析器。

use tantivy::query::QueryParser;
use tantivy::collector::TopDocs;

fn search_index(index: &Index, query_str: &str) -> tantivy::Result<()> {
    let reader = index.reader()?;
    let searcher = reader.searcher();
    let schema = index.schema();
    let title = schema.get_field("title").unwrap();
    let body = schema.get_field("body").unwrap();
    let query_parser = QueryParser::for_index(index, vec![title, body]);
    let query = query_parser.parse_query(query_str)?;
    let top_docs = searcher.search(&query, &TopDocs::with_limit(10))?;
    for (_, doc_address) in top_docs {
        let retrieved_doc = searcher.doc(doc_address)?;
        println!("{:?}", retrieved_doc);
    }
    Ok(())
}

步驟6,測試搜索引擎,修改main函數(shù)

fn main() -> Result<(), TantivyError> {
    println!("Hello, Shrimp!");

    // 創(chuàng)建索引并存儲它
    let index = create_index();

    // 在創(chuàng)建的索引中搜索
    search_index(&index, "Example")?;

    Ok(())
}

運行結(jié)果如下:

Hello, Shrimp!
Document { field_values: [FieldValue { field: Field(0), value: Str("Example Title") }] }

tantivy crate中的組件用于構(gòu)建搜索引擎的核心功能,從創(chuàng)建索引到查詢索引。

搜索引擎的核心機制

1,索引讀取器和搜索器:

為了搜索索引,將實例化一個索引讀取器,創(chuàng)建一個能夠?qū)λ饕龍?zhí)行查詢的搜索器。

2,查詢解析和執(zhí)行

查詢解析器解釋查詢的字符串,并根據(jù)已定義的Schema將其轉(zhuǎn)換為查詢對象。然后,搜索者使用該查詢來查找相關文檔并對其進行排序。

3,檢索和顯示結(jié)果

檢索并顯示最匹配的文檔(在一定范圍內(nèi))。基于搜索查詢、提取和審查索引內(nèi)容。

總結(jié)

本示例旨在為你提供構(gòu)建搜索引擎的起點。Rust的所有權(quán)和并發(fā)模型,以及它的類型系統(tǒng),為構(gòu)建更復雜和高性能的搜索引擎提供了堅實的基礎。

我們可以通過添加實時索引、高級文本處理和自定義評分算法等特性來擴展這個項目。

責任編輯:武曉燕 來源: coding到燈火闌珊
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