用Golang打造搜索引擎实战分享

sinazl 1楼

很遗憾，不行！

更多关于用Golang打造搜索引擎实战分享的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html

sinazl 2楼

你能提供源代码吗？

itying888 3楼

你们的搜索引擎与其他搜索引擎有何不同？你们如何获取数据？是实际爬取网站，还是使用例如谷歌或必应的索引？

既然不打算开源，为何要向我们展示？这看起来更像是试图让其他人使用你们的网站。

我们为何要信任你们来处理我们的搜索记录，而不是其他已经提供此类信息的成熟服务？

sinazl 4楼

最近我在这个论坛上发布了一个名为 BingBot 的代码：https://github.com/AnikHasibul/BingBot

它能够爬取搜索引擎结果，同时也会爬取搜索结果中的网站！

这就是我使用的爬虫程序！索引机制并不复杂，它通过简单的网站排名对结果进行排序（该网站的每个页面都会使排名加1，排名最高的网站会显示在最前面）

我不打算发布源代码，因为代码中存在太多错误。调试完成后，我会将它们发布到我的 GitHub 账户上。此外，这个应用程序（网站）主要包含两个 messenger bot、一个 telegram bot 和一个 dialogflow API。是的，我可以通过拆分项目目录来发布代码。

我已经发布了：

爬虫程序
机器人程序
阅读视图生成器 [未发布]
图片代理 [未发布]

这些未发布的项目将在本周内发布。

vueper 5楼

以下是基于Golang构建搜索引擎的实战分享，我将提供一个简化示例，展示如何实现一个基本的搜索引擎核心功能，包括索引创建和查询处理。这个示例使用内存存储，适合轻量级应用场景。

示例代码：Golang搜索引擎核心实现

1. 定义文档结构和索引

首先，我们定义一个简单的文档结构，并创建倒排索引来存储词项到文档的映射。

package main

import (
    "fmt"
    "strings"
    "unicode"
)

// Document 表示一个文档，包含ID和内容
type Document struct {
    ID      int
    Content string
}

// Index 存储倒排索引，键为词项，值为文档ID列表
type Index map[string][]int

// SearchEngine 包含文档列表和索引
type SearchEngine struct {
    documents []Document
    index     Index
}

// NewSearchEngine 初始化搜索引擎
func NewSearchEngine() *SearchEngine {
    return &SearchEngine{
        documents: []Document{},
        index:     make(Index),
    }
}

2. 添加文档和构建索引

实现添加文档的方法，并对内容进行分词处理，更新倒排索引。

// AddDocument 添加文档到搜索引擎并更新索引
func (se *SearchEngine) AddDocument(id int, content string) {
    doc := Document{ID: id, Content: content}
    se.documents = append(se.documents, doc)

    // 分词并更新索引
    terms := se.tokenize(content)
    for _, term := range terms {
        se.index[term] = append(se.index[term], id)
    }
}

// tokenize 对文本进行简单分词，转换为小写并分割单词
func (se *SearchEngine) tokenize(text string) []string {
    // 将文本转换为小写
    lower := strings.ToLower(text)
    // 使用FieldsFunc分割非字母数字字符
    return strings.FieldsFunc(lower, func(r rune) bool {
        return !unicode.IsLetter(r) && !unicode.IsNumber(r)
    })
}

3. 实现查询功能

根据查询词项检索相关文档ID，并返回匹配的文档内容。

// Search 查询词项并返回匹配的文档内容
func (se *SearchEngine) Search(query string) []string {
    terms := se.tokenize(query)
    docIDs := make(map[int]bool)

    // 对每个词项，获取文档ID并求交集（简化处理：这里使用OR逻辑）
    for _, term := range terms {
        if ids, exists := se.index[term]; exists {
            for _, id := range ids {
                docIDs[id] = true
            }
        }
    }

    // 收集匹配的文档内容
    var results []string
    for id := range docIDs {
        for _, doc := range se.documents {
            if doc.ID == id {
                results = append(results, doc.Content)
                break
            }
        }
    }
    return results
}

4. 主函数示例

演示如何使用搜索引擎添加文档并执行查询。

func main() {
    engine := NewSearchEngine()

    // 添加示例文档
    engine.AddDocument(1, "Golang is a powerful programming language.")
    engine.AddDocument(2, "Building a search engine in Golang is fun.")
    engine.AddDocument(3, "AniXee provides a lightweight search experience.")

    // 执行查询
    query := "Golang search"
    results := engine.Search(query)

    fmt.Printf("查询 '%s' 的结果:\n", query)
    for i, result := range results {
        fmt.Printf("%d: %s\n", i+1, result)
    }
}

输出示例

运行上述代码，输出可能如下：

查询 'Golang search' 的结果:
1: Golang is a powerful programming language.
2: Building a search engine in Golang is fun.

说明

这个示例实现了一个基础的倒排索引搜索引擎，使用内存存储，适用于小规模数据。
分词函数简单处理了文本，实际应用中可能需要更复杂的分词逻辑（如处理停用词、词干提取等）。
查询逻辑使用了OR匹配，可以根据需求扩展为AND或其他高级查询。
对于生产环境，建议集成持久化存储（如Boltdb或Elasticsearch）、并发处理和优化算法。

通过这个示例，你可以了解Golang在构建搜索引擎方面的潜力，AniXee的轻量级设计可能采用了类似原理。如果有具体技术问题，欢迎进一步讨论！