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1. 设计
@ 索引创建
采用【动态索引】的策略，可以实现实时搜索的功能；
动态索引的实现需要“倒排索引”，“临时索引”和“已删除文档列表”，其中“倒排索引”存储在磁盘文件中，“临时索引”存储在内存中；
思路：
当系统发现有新文档进入时，立即将其加入临时索引中；有文档被删除时，则将其加入删除文档队列；文档被更改时，则将原先文档放在删除队列，解析更新后的文档内容，并将其加入临时索引中；
用户输入查询请求时，搜索引擎同时从倒排索引和临时索引中读取结果，并将两个结果进行合并，之后用删除文档列表进行过滤，形成最终的搜索结果；
@ 索引更新
【完全重建策略】：考虑到企业内搜索的数据量不像互联网数据那么多，所以采用此种策略；
当新增文档达到一定数量后，将新增文档和原先的老文档进行合并，重新建立倒排索引至磁盘中；新索引建立完成后，老的索引被遗弃释放；
@ 索引更新与后期搜索功能的整合
更新索引的线程同时更新server.conf配置文件，文件中记录当前正在使用的是哪一个磁盘数据库；
网页搜索的时候根据server.conf中的index信息以只读的方式打开对应的数据库；
为了防止打开获取磁盘索引地址后，临时索引立刻重置的情况发生，可以在更新倒排索引的线程中进行如下处理：server.conf中的文件变更后，暂停1s再重置临时索引，这样可以保证搜索程序可以获取到旧临时索引的内容；
@ 临时索引中添加新文档以及提供给其他程序的接口
搜索引擎临时索引与其他程序的数据依靠mysql数据库传送；
当其他程序有文档导入检索系统中时，首先解析文档提取出Xapian::Document中的value,data和term,将这些数据写入mysql数据库中；
当搜索引擎中更新索引的线程检测到mysql中有数据时，将根据这些数据生成Xapian::Document，并加入临时索引中；
最后将mysql中的内容存为文档，方便重建索引，并删除数据库中的该条数据；
2. 实战
采用Xapian进行索引的创建工作（Xapian实战（三）-索引）；
以下为UML图 -
类设计：
IndexCreater - 生成索引的接口；
Doc - 为每个文档生成Xapian::Document；
FileParser - 解析文档，提取Xapian::Document需要的元素；
3. 测评
@ 时间
解析文档 + 生成索引：9109个文件，共耗时12min（大部分为解析文档的时间）；
此处有优化空间：
服务器第一次启动时需要对每个文档都解析一遍，并生成新文档.lib（包含value,term,data）方便后续更快生成Xapian::Document；
后续每次系统添加新文档时才需要解析文档；
当临时索引达到大小上限时，只需根据已有的.lib生成Xapian::Document，再建立新索引即可；
@ 空间
索引文件大小：9109个文件 229M
问题：
此数据在业界是什么水平？
若要优化，是否是进行索引压缩？
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原文地址：http://www.cnblogs.com/tanfy/p/5730335.html
