使用Rust开发小型搜索引擎

一、概述

用Rust创建搜索引擎是探索该语言在性能和安全性方面具有优势的绝佳方式。

这个项目将索引和搜索概念转移到Rust的生态系统中，由于Rust独特的语法和范式，这是一个挑战，但也是有益的。

二、构建搜索引擎

步骤1，创建项目

使用如下命令创建一个Rust新项目：

shell 复制代码

cargo new shrimp_engine
cd shrimp_engine
code .

步骤2，加入依赖项

需要一些crate来帮助解析和数据处理。例如：

tantivy：用于索引和搜索文本(类似于Java世界中的Lucene)

serde和serde_json：用于JSON解析

将这两个库加入到Cargo.toml文件中：

yaml 复制代码

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

步骤3，定义数据结构

定义我们要索引的文档的结构。定义一个简单的结构体，它表示带有标题和正文的文档。

rust 复制代码

use serde::{Serialize, Deserialize};

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

步骤4，创建索引

使用tantivy，根据数据结构创建索引模式，然后将文档添加到索引中。

rust 复制代码

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

fn create_index() -> Index {
    // 定义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(); // 在目录中创建索引
    let index = Index::create_in_ram(schema.clone()); // 获取索引写入器
    let mut index_writer = index.writer(50_000_000).unwrap(); // 添加文档
    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); // 将文档提交到索引
    let _ = index_writer.commit();
    index
}

Schema定义索引的结构，指定应该索引哪些字段(这里是标题和正文)以及如何(例如，存储、文本分析)创建一个内存索引，并将文档添加到该索引中。添加的每个文档都由Document结构体定义，然后对其进行序列化以进行索引。将更改提交到索引中，使其可搜索。

步骤5，搜索

实现一个搜索索引的函数。我们需要创建一个搜索器和查询解析器。

rust 复制代码

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(())
}

步骤6，测试搜索引擎，修改main函数

rust 复制代码

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

    // 创建索引并存储它
    let index = create_index();

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

    Ok(())
}

运行结果如下：

bash 复制代码

Hello, Shrimp!
Document { field_values: [FieldValue { field: Field(0), value: Str("Example Title") }] }
tantivy crate中的组件用于构建搜索引擎的核心功能，从创建索引到查询索引。

tantivy crate中的组件用于构建搜索引擎的核心功能，从创建索引到查询索引。

搜索引擎的核心机制

1，索引读取器和搜索器：

为了搜索索引，将实例化一个索引读取器，创建一个能够对索引执行查询的搜索器。

2，查询解析和执行

查询解析器解释查询的字符串，并根据已定义的Schema将其转换为查询对象。然后，搜索者使用该查询来查找相关文档并对其进行排序。

3，检索和显示结果

检索并显示最匹配的文档(在一定范围内)。基于搜索查询、提取和审查索引内容。

总结

本示例旨在为你提供构建搜索引擎的起点。Rust的所有权和并发模型，以及它的类型系统，为构建更复杂和高性能的搜索引擎提供了坚实的基础。

我们可以通过添加实时索引、高级文本处理和自定义评分算法等特性来扩展这个项目。