xapian 搜索引擎介绍与使用入门

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：

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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：

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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

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#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 << "--- build_index" << std::endl;

	Xapian::WritableDatabase db(index_data_path, Xapian::DB_CREATE_OR_OPEN);

	Xapian::TermGenerator indexer;

	Xapian::Document doc1;
	doc1.add_value(DOC_ID_FIELD, doc_id1); // custom property
	doc1.set_data(doc_content1); // payload
	indexer.set_document(doc1);
	indexer.index_text(doc_title1); // could use space seperated text line like terms or article
	db.add_document(doc1);

	Xapian::Document doc2;
	doc2.add_value(DOC_ID_FIELD, doc_id2); // custom property
	doc2.set_data(doc_content2);
	indexer.set_document(doc2);
	indexer.index_text(doc_title2);
	db.add_document(doc2);

	db.commit();
}

void search_op_or()
{
	std::cout << "--- search_op_or" << std::endl;

	Xapian::Database db(index_data_path);

	Xapian::Enquire enquire(db);
	Xapian::QueryParser qp;

	// std::string query_str = "search engine";
	// Xapian::Query query = qp.parse_query(query_str);
	Xapian::Query term1("搜索");
	Xapian::Query term2("引擎");
	Xapian::Query query = Xapian::Query(Xapian::Query::OP_OR, term1, term2);

	std::cout << "query is: " << query.get_description() << std::endl;

	enquire.set_query(query);

	Xapian::MSet matches = enquire.get_mset(0, 10); // find top 10 results
	std::cout << matches.get_matches_estimated() << " results found" << std::endl;
	std::cout << "matches 1-" << matches.size() << std::endl;

	for (Xapian::MSetIterator it = matches.begin(); it != matches.end(); ++it)
	{
		Xapian::Document doc = it.get_document();
		std::string doc_id = doc.get_value(DOC_ID_FIELD);
		std::cout << "rank: " << it.get_rank() + 1 << ", weight: " << it.get_weight() << ", match_ratio: " << it.get_percent() << "%, match_no: " << *it << ", doc_id: " << doc_id << ", doc content: [" << doc.get_data() << "]\n" << std::endl;
	}
}

void search_op_and()
{
	std::cout << "--- search_op_and" << std::endl;

	Xapian::Database db(index_data_path);

	Xapian::Enquire enquire(db);
	Xapian::QueryParser qp;

	Xapian::Query term1("搜索");
	Xapian::Query term2("技能");
	Xapian::Query query = Xapian::Query(Xapian::Query::OP_AND, term1, term2);

	std::cout << "query is: " << query.get_description() << std::endl;

	enquire.set_query(query);

	Xapian::MSet matches = enquire.get_mset(0, 10); // find top 10 results, like split page
	std::cout << matches.get_matches_estimated() << " results found" << std::endl;
	std::cout << "matches 1-" << matches.size() << std::endl;

	for (Xapian::MSetIterator it = matches.begin(); it != matches.end(); ++it)
	{
		Xapian::Document doc = it.get_document();
		std::string doc_id = doc.get_value(DOC_ID_FIELD);
		std::cout << "rank: " << it.get_rank() + 1 << ", weight: " << it.get_weight() << ", match_ratio: " << it.get_percent() << "%, match_no: " << *it << ", doc_id: " << doc_id << ", doc content: [" << doc.get_data() << "]\n" << std::endl;
	}
}

int main(int argc, char** argv)
{
	std::cout << "hello xapian" << std::endl;

	build_index();
	search_op_or();
	search_op_and();

	return 0;
}

cmake 文件

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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：

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#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：

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<sphinx:document id="3669513577616591688"><domain_rank>domain_rank><page_rank>page_rank><author_rank>author_rank><update_ts>update_ts><crawl_ts>crawl_ts><index_ts>index_ts><freq>freq><pv>pv><comment>comment><forward>forward><up>up><title_lac>title_lac><title_jieba>title_jieba><summary_lac>summary_lac><summary_jieba>summary_jieba><url>url><domain>domain><keywords_lac>keywords_lac><image_link>image_link><post_ts>post_ts>sphinx:document>

因此，我们先编写一个读取程序：

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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：

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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 we'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

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#!/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) < 3:
    print("Usage: %s DBPATH QUERYTERM..." % sys.argv[0])
    sys.exit(1)

search(dbpath = sys.argv[1], querystring = " ".join(sys.argv[2:]))

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：

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(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))
rank: 0  weight: 36.96501079176272 docid: 270926605591973127 title: 21 世纪 的 十大 奇迹 ( 王金宝 )
rank: 1  weight: 26.66735387825444 docid: 1202595084889677840 title: 淮安 十大 装修 公司 排行榜 都 有 哪些
rank: 2  weight: 26.637435058757113 docid: 4515279401098254828 title: 十大 轻奢 首饰 品牌 耳环 ( 十大 轻奢 首饰 品牌 耳环 排名 )
rank: 3  weight: 25.896035383457647 docid: 2734857435606641662 title: 中国 十大 奇迹 都 是 什么
rank: 4  weight: 25.705459264178575 docid: 7786914994161493217 title: 每个 民族 都 有 伤痕 和 血泪 ( 二 ) , 再说 说 曾经 创造 奇迹 的 蒙古 帝国 !
rank: 5  weight: 25.5095343276925 docid: 1500823194476917788 title: 真正 复古 的 奇迹 手游安卓 下载 2022   十大 真正 复古 的 奇迹 手游 推荐   ...
rank: 6  weight: 25.47914915723924 docid: 868651613852701914 title: 21 世纪 有 哪些 著名 的 科学家 有 哪些 ? 急 ?
rank: 7  weight: 25.41860730241055 docid: 7128947999947583631 title: 西安 临潼区 必玩 十大 景区 , 西安 临潼区 有 哪些 景点 推荐 、 旅游 ...
rank: 8  weight: 25.16026635261191 docid: 6074515952166234396 title: 世界 建筑史 上 堪称 逆天 的 十大 工程 , 个个 都 是 奇迹 !
rank: 9  weight: 24.89609264689645 docid: 5578567283356182005 title: 20 世纪 的 科技 发明 有 哪些   20 世纪 有 哪些 重大 科学 发现 和 科学   ...
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

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(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))))
rank: 0  weight: 36.96293887882541 docid: 270926605591973127 title: 21 世纪 的 十大 奇迹 ( 王金宝 )
rank: 1  weight: 25.89233097995836 docid: 2734857435606641662 title: 中国 十大 奇迹 都 是 什么
rank: 2  weight: 25.505700206213298 docid: 1500823194476917788 title: 真正 复古 的 奇迹 手游安卓 下载 2022   十大 真正 复古 的 奇迹 手游 推荐   ...
rank: 3  weight: 25.41629259671702 docid: 7128947999947583631 title: 西安 临潼区 必玩 十大 景区 , 西安 临潼区 有 哪些 景点 推荐 、 旅游 ...
rank: 4  weight: 25.156904086936752 docid: 6074515952166234396 title: 世界 建筑史 上 堪称 逆天 的 十大 工程 , 个个 都 是 奇迹 !
rank: 5  weight: 24.62510506307912 docid: 193253728534326320 title: 十大 凶梦有 哪些 ? 十大 凶梦 列表 !   观音 灵签 算命网
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rank: 9  weight: 22.214192030795594 docid: 7678030174605825797 title: 世界 十大 奇迹 动物 : 爱尔兰 大鹿 死而复生   世界 十大 建筑 奇迹
cost time 2.651214599609375ms
'21 世纪 +十大 +奇迹 都 有 哪些'[0:10] = 461487 1416736 1156355 2498966 2025338 173861 448901 723659 1029533 1830781

耗时3ms不到，且结果更优质。

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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