最近对搜索引擎有了兴趣，这里把自己学习的过程记录一下。喜欢转载，但请注明出处和作者(南海十三郎)。
分类：按规模分有internet(web)搜索引擎，企业级搜索引擎和个人桌面搜索引擎；按内容分有文字搜索引擎，图像/声频/视频等基于内容的搜索引擎。Web Search Engine是大家接触最多的Search Engine，Google百度就是这类了。个人桌面级的搜索引擎也有很多人在用，最常见的就是Google Desktop Search，(如果大家有好的推荐我一下)。普通用户最少接触到的就是企业级搜索引擎，这一部分应该是未来比较有发展的部分，我也是从接触企业级搜索引擎才关注这个领域的。企业级搜索又可以分为内部使用的搜索和对外提供服务的site search(站点搜索)。普通用户接触到的多数都是基于文本的搜索引擎(注意，是基于文本，不是基于语义semantic)，目前普通用户接触到的图像/声频/视频搜索引擎基本是基于metadata的，真正基于内容的并且正确性还可以的搜索引擎并不多，应该说是没有。
各种常见的搜索引擎请看这2个页面:
http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_search_engines
http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_enterprise_search_vendors
基于内容的搜索引擎请看这个页面:
http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_CBIR_Engines
最夸张的是还有硬件搜索引擎。我知道Fast公司有开发这种产品，搜索引擎卡，插到你的PC上，你PC上的内容就会在很短的时间内被index出来，这个技术后来被美国国防部收购了。Fast现在被微软收购，现在Fast的企业级搜索有被整合到SharePoint里)。
组成：一个完整的搜索引擎由哪些部分组成。最粗的划分可以分为四个部分crawling(抓取)，indexing(索引), storage(存储)和query(查询)。至于更详细的分，那就要细细道来了(其实还是粗略的说明，更细节的部分会在以后的文章里再陈述)。
Crawling(抓取)，说实话我不知道这个词要如何翻译才比较好。我觉得如果针对web搜索引擎那“嗅探”可能会更合适一些。所谓的引擎引擎是指在一定量(通常这个量比较大，至少要大到超出一般人的记忆力可以管理的范围)的数据中查找想要的数据。那么Crawling就是解决如何收集这些数据，如果将数据从数据源中抓取出来放到搜索引擎中的过程。因为对web搜索来看，它要处理的数据就是整个internet上的内容，所以，它要做的第一件事是要尽可能的把internet上的所有web页面的内容抓下来。所以，这个程序就是根据几个主要的起点(或是一个个扫描所有internet上的IP地址)，把第一个页面抓下来，然后根据上面的链接去把更多的页面抓下来，再根据上面的链接再去把更更多的页面抓下来，然后再......。反正是试图把整个internet抓下来，不幸的是internet上的内容总是在新增，所以，这个艰巨而伟大的任务要一直执行下去。这个的行为是不是很像一只蜘蛛在网上爬？所以，这种程序也被称为网络蜘蛛(Web Spider)。对web搜索引擎来讲，只有web上的链接就可以了，但对企业和个人还有其它的数据源。如，数据库，个人邮箱，企业邮箱里的公共目录，个人磁盘上的文件系统，企业局域网里的共享文件目录，各种信息系统中的数据(ERP，CRM，MES,etc.)，等等。所以，企业和个人搜索引擎的抓取系统，要有支持越多的系统和数据源才越好。对web搜索引擎的抓取系统，要抓的越广越深越快，就越好。除了把没爬过的数据抓来下，如果已经被爬过的有更新，那也要“嗅探”到并更新到搜索引擎里去。所以，对于已经爬过的内容，爬虫还是要定期的去重新检查一遍。
Indexing(索引)，数据通过Crawling从数据源中取到后，并不能直接放到Storage里。数据要经过一定的处理才能放到Storage里。在做Index之前，要将各种数据格式都转换成文本格式。什么word文档呀，Excel文档呀，PDF文档呀，JPEG文档呀，AVI文档呀，统统都要转成文本。没搞错吧，那些二进制格式怎么变成文本呀？嗯，当然没办法把那些图像和声音的内容转成文本，但是这些文件里都包含了一些metadata(例如记录何时拍的照片，作者是谁，属于哪张专辑)，如果Metadata也没有，那文件名也算，总之多少总能找到一些有用的文本信息。然后，把这这些文本的里的标点符号统统去掉， 然后对这此文本进行分词处理(Tokenizer，各种语系的分词算法都不一样)，分词过后得到的词元(Token)还要进经过语言处理(Linguistic Process)才会得到最终被称为Term(词)的东西交给"索引器" (Indexer)，根据索引算法放到Storage里。具体怎么个索引法，这个太复杂，有空我们再讲。一些搜索引擎(特别是企业级搜索引擎)会在Crawling和Indexing之间也会做一些客制化的处理，使进行Indexing的数据更加结构化。
Storage(存储)，索引好的数据怎么存？首先，索引算法给如何存储数据定下了基本的规则。搜索引擎最大的特点是处理大量(海量)的数据，而且为了提高搜索的速度，以空间换时间这一最基本的技术就会被用上。所以，索引数据将会非常的庞大，索引后的数据通常是被索引数据的2~3倍以上。如果存储并有效的管理这些海量的数据，就是一个很大的挑战。首先，在索引算法中就会考虑增加一些压缩数据的方法，来减少索引后的数据大小。但这并不能从根本上解决问题，那么，分布式存储就是一个很的方法。例如Google的GFS和Apache的Hadoop。
Query(查询)，这是引擎中直接面向最终用户的地方。看上去只是用户输入一串字符，然后，就有结果显示出来。实现上"查询"是一个比较复杂的过程。首先，查询的步骤里，所有索引时的步骤几乎都会执行。Query拿到用户的输入后，就先做去标点(其实专业一点叫stop word，非常常用的字词也会作为stop word被抹掉的)，分词，语言处理，把所有Term得到。但是，除了直接输入要查询的内容，多数搜索引擎还支持一些类似于SQL语言的查询语句。最常见的就是与(and)，或(or)，或是限定查询的范围(例如google的site:xxx, filetype:xxx)。Query需要对这些查询语句进行解释。接下来就是Query的关键是，把在Storage里的所有所包含Term的数据都找出来(因为有做indexing，Storage里的数据可以快速的被找到)。但是，对于一个包含海量数据的stogare，那被找出来的数据也可能是天文数字。所以，要对查到的数据与查询的字串做评分，然后根据评出来的分值对找到的数据进行排序。把分值高的放在前面呈现给最终用户。所以，这一部分才是一个搜索引擎好坏的关键。对与不同类型的搜索引擎，评分算法都不太一样。对于web搜索，google的反向链接评分算法，就是比较成功的一种。
除这些主要的部分外，还有围绕这些模块或组件的管理和支持工具。
搜索引擎的特别点就是能快速的处理非结构化数据的全文检索。从目前的技术水平来看，Crawling, indexing都是比较成熟的，大家的实现方法和方式没有本质的区别。Storage这部分，对于处理海量的web搜索，在费效比较方向还是有很大的挑战性的，目前处理的比较好的就是Google了。Apache有根据Google发表的论文实现了开源的Hadoop，所以，这部分也相对比较成熟(据说Baidu是用Hadoop)。Query的部分是目前最不成熟的部分，实现的方法多种多样，而且不同的类型之间的方法相互不适用。但是，有一点可以肯定，数据挖掘(data mining)和机器学习这些技术在越来越多的被引入到Query这部分上来。
另外，关于搜索引擎的测试和比较，这是一个比较挑战的课目。应该说，没有比较好的方法，各种搜索引擎的设计各有长短，而且，对于搜索结果的评价是一个比较主观的标准。另一点，搜索引擎是通过海量数据来克服它的不准确性的，只有基于海量的数据，搜索引擎才能显现出优势来。
