Xapian 是一个开源搜索引擎库，使用 C++ 编写，并提供绑定(bindings)以允许从多种编程语言使用。它是一个高度适应性的工具包，允许开发人员轻松地将高级索引和搜索功能添加到自己的应用程序中。Xapian 支持多种加权模型和丰富的布尔查询运算符。最新稳定版本是 1.4.24，发布于 2023 年 11 月 6 日。
Xapian是20年前就开源的搜索引擎，整体比较稳定，功能层面较lucene有差距，但是足够成熟可用。唯一的缺憾是GPL V2协议。
安装
编译安装core
下载最新的tar包，解压并编译安装：
tar xf xapian-core-1.4.24.tar.xz
cd xapian-core-1.4.24/
./configure --prefix=/opt
make
make install
安装多语言绑定
需要先下载xapian-bindings-1.4.24，然后解压并编译：
tar xf xapian-bindings-1.4.24.tar.xz
cd xapian-bindings-1.4.24/
./configure XAPIAN_CONFIG=/data/xapian-core-1.4.24/xapian-config --with-java --with-python3
make
make install
- configure 时，需要指定XAPIAN_CONFIG的路径，就是上面core里的路径
- –with-java –with-python3 是只编译java 和 python3的绑定
使用
c++ 使用
可以在core目录，新建一个demo目录，新增src/main.cpp
#include
#include
#include "xapian.h"
const std::string index_data_path = "./index_data";
const std::string doc_id1 = "doc1";
const std::string doc_title1 = "如何 构建 搜索引擎 搜索 引擎";
const std::string doc_content1 = "how to build search engine";
const std::string doc_id2 = "doc2";
const std::string doc_title2 = "搜索 是 一个 基本 技能";
const std::string doc_content2 = "search is a basic skill";
const int DOC_ID_FIELD = 101;
void build_index()
{
std::cout cmake 文件
cmake_minimum_required(VERSION 3.24)
project(xapian_demo)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
include_directories(
../include
)
link_directories(
../.libs
)
file(GLOB SRC
src/*.h
src/*.cpp
)
add_executable(${PROJECT_NAME} ${SRC})
target_link_libraries(${PROJECT_NAME}
xapian uuid
)
编译、测试：
#cmake .
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /data/xapian-core-1.4.24/demo
#make
Consolidate compiler generated dependencies of target xapian_demo
[ 50%] Building CXX object CMakeFiles/xapian_demo.dir/src/main.cpp.o
[100%] Linking CXX executable xapian_demo
[100%] Built target xapian_demo
#./xapian_demo
hello xapian
--- build_index
--- search_op_or
query is: Query((搜索 OR 引擎))
2 results found
matches 1-2
rank: 1, weight: 0.500775, match_ratio: 100%, match_no: 1, doc_id: doc1, doc content: [how to build search engine]
rank: 2, weight: 0.0953102, match_ratio: 19%, match_no: 2, doc_id: doc2, doc content: [search is a basic skill]
--- search_op_and
query is: Query((搜索 AND 技能))
1 results found
matches 1-1
rank: 1, weight: 0.500775, match_ratio: 100%, match_no: 2, doc_id: doc2, doc content: [search is a basic skill]
python 使用
上面c++的测试仅有几条数据，python我们来上点压力。
搜索数据源是包含上百万数据的xml，文件里数据格式是给manticore使用的sphinxxml格式：
因此，我们先编写一个读取程序：
import xmltodict
def read_sphinx_xml(file_path):
file = open(file_path, 'r', encoding='utf-8')
xml_str = ''
end_tag = ''
for line in file:
if end_tag in line:
try:
xml_str = xml_str + line
xml_dict = xmltodict.parse(xml_str)
yield xml_dict['sphinx:document']
except Exception as e:
print(xml_str)
print(e)
xml_str = ''
else:
xml_str = xml_str + line
然后，调用xapian的binding接口来构建索引：
def list_files(path):
return [item for item in os.listdir(path) if ".txt" in item]
DOC_ID_FIELD = 101
DOC_TITLE_FIELD = 102
### Start of example code.
def index(datapath, dbpath):
# Create or open the database w服务器托管网e're going to be writing to.
db = xapian.WritableDatabase(dbpath, xapian.DB_CREATE_OR_OPEN)
termgenerator = xapian.TermGenerator()
count = 0
for file in list_files("/data"):
print(f'start load data from {file}')
for fields in read_sphinx_xml(f"/data/{file}"):
title = fields.get('title_jieba', '')
summary = fields.get('summary_jieba', '')
identifier = fields.get('@id', '')
if summary is None:
summary = ''
if title is None:
continue
count = count + 1
doc = xapian.Document()
termgenerator.set_document(doc)
# title 放大5倍
termgenerator.index_text(title * 5 + ' ' + summary)
# 存入数据
doc.add_value(DOC_ID_FIELD, identifier)
doc.add_value(DOC_TITLE_FIELD, title)
doc.set_data(identifier + ' ' + title)
# indexer.
idterm = u"Q" + identifier
doc.add_boolean_term(idterm)
db.replace_document(idterm, doc)
if count % 10000 == 0:
print(f'loaded {count}')
注意：
- xapian对字段支持的不够好，需要用suffix实现，这里测试就将title放大5倍混合summary进行建立索引
- doc.add_value 可以存储字段值，后续可以doc.get_value读取
- doc.set_data 可以用来存储doc的完整信息，方便显示，doc信息会存储在独立的doc文件中
- 这里add_boolean_term和replace_document，可以实现相同id的数据覆盖
下面来看查询
#!/usr/bin/env python
import json
import sys
import xapian
import support
import time
def search(dbpath, querystring, offset=0, pagesize=10):
# offset - defines starting point within result set
# pagesize - defines number of records to retrieve
# Open the database we're going to search.
db = xapian.Database(dbpath)
# Set up a QueryParser with a stemmer and suitable prefixes
queryparser = xapian.QueryParser()
query = queryparser.parse_query(querystring)
print(query)
# Use an Enquire object on the database to run the query
enquire = xapian.Enquire(db)
enquire.set_query(query)
start_time = time.time()
# And print out something about each match
matches = []
for match in enquire.get_mset(offset, pagesize):
print(f'rank: {match.rank} weight: {match.weight} docid: {match.document.get_value(101).decode("utf-8")} title: {match.document.get_value(102).decode("utf-8")}')
# print(match.document.get_data().decode('utf8'))
matches.append(match.docid)
print(f'cost time {1000 * (time.time() - start_time)}ms')
# Finally, make sure we log the query and displayed results
support.log_matches(querystring, offset, pagesize, matches)
if len(sys.argv) 解释：
-
xapian.QueryParser()可以解析查询query，可以使用+，默认是or`查询 - 依然通过
xapian.Enquire对象查询，通过get_mset获取结果 -
doc可以通过document.get_value读取存储的字段值，可以通过get_data读取存储的doc信息，要显示需要先decode('utf8')
下面来测试查询，在已构建的330万+索引数据上，搜索 21 世纪 十大 奇迹 都 有 哪些
默认的or查询，耗时46ms：
(base) [root@dev demo]#python3 py_search.py ./test_index_2/ '21 世纪 十大 奇迹 都 有 哪些'
Query((21@1 OR 世纪@2 OR 十大@3 OR 奇迹@4 OR 都@5 OR 有@6 OR 哪些@7))
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cost time 46.19002342224121ms
'21 世纪 十大 奇迹 都 有 哪些'[0:10] = 461487 2291460 457410 1416736 3245773 1156355 3030607 2498966 2025338 254698
如何优化查询耗时呢，我们可以先预测，这里 十大 奇迹 是核心词，我们可以要求必出，因此查询串可以变为： 21 世纪 +十大 +奇迹 都 有 哪些
(base) [root@dev demo]#python3 py_search.py ./test_index_2/ '21 世纪 +十大 +奇迹 都 有 哪些'
Query(((十大@3 AND 奇迹@4) AND_MAYBE (21@1 OR 世纪@2 OR (都@5 OR 有@6 OR 哪些@7))))
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总结
xapian的介绍到这里告一段落，后续文章会深入xapian的内部细节。
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