قسمت جستجوی سایت جاری رو با استفاده از لوسین بازنویسی کردم. خلاصه‌ای از نحوه انجام اینکار رو در ادامه ملاحظه خواهید کرد:
1) دریافت کتابخانه‌های لازم
نیاز به کتابخانه‌های
Lucene.NET و همچنین
Lucene.Net Contrib است که هر دو مورد را به سادگی توسط NuGet می‌توانید دریافت و نصب کنید.
Highlighter استفاده شده، در کتابخانه Lucene.Net Contrib قرار دارد. به همین جهت این مورد را نیز باید جداگانه دریافت کرد.
2) تهیه منبع داده
در اینجا جهت سادگی کار فرض کنید که لیستی از مطالب را به فرمت زیر دراختیار داریم:
public class Post
{
public int Id { set; get; }
public string Title { set; get; }
public string Body { set; get; }
}
تفاوتی نمی‌کند که از چه منبع داده‌ای استفاده می‌کنید. آیا قرار است یک سری فایل متنی ساده موجود در یک پوشه را ایندکس کنید یا تعدادی رکورد بانک اطلاعاتی؛ از NHibernate استفاده می‌کنید یا از Entity framework و یا از ADO.NET. کتابخانه Lucene مستقل است از منبع داده مورد استفاده و تنها اطلاعاتی با فرمت شیء Document معرفی شده به آنرا می‌شناسد.
3) تبدیل اطلاعات به فرمت Lucene.NET
همانطور که عنوان شد نیاز است هر رکورد از اطلاعات خود را به شیء Document نگاشت کنیم. نمونه‌ای از اینکار را در متد ذیل مشاهده می‌نمائید:
static Document MapPostToDocument(Post post)
{
var postDocument = new Document();
postDocument.Add(new Field("Id", post.Id.ToString(), Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));
postDocument.Add(new Field("Title", post.Title, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED, Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS));
postDocument.Add(new Field("Body", post.Body, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED, Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS));
return postDocument;
}
این متد وهله‌ای از شیء Post را دریافت کرده و آنرا تبدیل به یک سند Lucene می‌کند.
کار با ایجاد یک وهله از شیء Document شروع شده و سپس اطلاعات به صوت فیلدهایی به این سند اضافه می‌شوند.
توضیحات آرگومان‌های مختلف سازنده کلاس Field:
- در ابتدا نام فیلد مورد نظر ذکر می‌گردد.
- سپس مقدار متناظر با آن فیلد، به صورت رشته باید معرفی شود.
- آرگومان سوم آن مشخص می‌کند که اصل اطلاعات نیز علاوه بر ایندکس شدن باید در فایلهای Lucene ذخیره شوند یا خیر. توسط Field.Store.YES مشخص می‌کنیم که بله؛ علاقمندیم تا اصل اطلاعات نیز از طریق Lucene قابل بازیابی باشند. این مورد جهت نمایش سریع نتایج جستجوها می‌تواند مفید باشد. اگر قرار نیست اطلاعاتی را از این فیلد خاص به کاربر نمایش دهید می‌توانید از گزینه Field.Store.NO استفاده کنید. همچنین امکان فشرده سازی اطلاعات ذخیره شده با انتخاب گزینه Field.Store.COMPRESS نیز میسر است.
- توسط آرگومان چهارم آن تعیین خواهیم کرد که اطلاعات فیلد مورد نظر ایندکس شوند یا خیر. مقدار Field.Index.NOT_ANALYZED سبب عدم ایندکس شدن فیلد Id می‌شوند (چون قرار نیست روی id در قسمت جستجوی عمومی سایت، جستجویی صورت گیرد). به کمک مقدار Field.Index.ANALYZED، مقدار معرفی شده، ایندکس خواهد شد.
- پارامتر پنجم آنرا جهت سرعت عمل در نمایان سازی/برجسته کردن و highlighting عبارات جستجو شده در متن‌های یافت شده معرفی کرده‌ایم. الگوریتم‌های متناظر با این روش در فایلهای Lucene.Net Contrib قرار دارند.
یک نکته
اگر اطلاعاتی را که قرار است ایندکس کنید از نوع HTML می‌باشند، بهتر است تمام تگ‌های آنرا پیش از افزودن به لوسین حذف کنید. به این ترتیب نتایج جستجوی دقیق‌تری را می‌توان شاهد بود. برای این منظور می‌توان از متد ذیل کمک گرفت:
public static string RemoveHtmlTags(string text)
{
return string.IsNullOrEmpty(text) ? string.Empty : Regex.Replace(text, @"<(.|\n)*?>", string.Empty);
}
4
) تهیه Full text index به کمک Lucene.NET
تا اینجا توانستیم اطلاعات خود را به فرمت اسناد لوسین تبدیل کنیم. اکنون ثبت و تبدیل آن‌ها به فایلهای Full text search لوسین به سادگی زیر است:
static readonly Lucene.Net.Util.Version _version = Lucene.Net.Util.Version.LUCENE_29;
public static void CreateIdx(IEnumerable<Post> dataList)
{
var directory = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(Environment.CurrentDirectory + "\\LuceneIndex"));
var analyzer = new StandardAnalyzer(_version);
using (var writer = new IndexWriter(directory, analyzer, create: true, mfl: IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED))
{
foreach (var post in dataList)
{
writer.AddDocument(MapPostToDocument(post));
}
writer.Optimize();
writer.Commit();
writer.Close();
directory.Close();
}
}
ابتدا محل ذخیره سازی فایلهای full text search مشخص می‌شوند. سپس آنالیز کننده اطلاعات باید معرفی شود. در ادامه به کمک این اطلاعات، شیء IndexWriter ایجاد و مستندات لوسین به آن اضافه می‌شوند. در آخر، این اطلاعات بهینه سازی شده و ثبت نهایی صورت خواهد گرفت.
ذکر version در اینجا ضروری است؛ از این جهت که اگر ایندکسی با فرمت مثلا LUCENE_29 تهیه شود ممکن است با نگارش بعدی این کتابخانه سازگار نباشد و در صورت ارتقاء، نتایج جستجوی انجام شده، کاملا بی‌ربط نمایش داده شوند. با ذکر صریح نگارش، دیگر این اتفاق رخ نخواهد داد.
نکته
StandardAnalyzer توکار لوسین، امکان دریافت لیستی از واژه‌هایی که نباید ایندکس شوند را نیز دارا است.
اطلاعات بیشتر در اینجا.
5) به روز رسانی ایندکس‌ها
به کمک سه متد ذیل می‌توان اطلاعات ایندکس‌های موجود را به روز یا حذف کرد:
public static void UpdateIndex(Post post)
{
var directory = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(Environment.CurrentDirectory + "\\LuceneIndex"));
var analyzer = new StandardAnalyzer(_version);
using (var indexWriter = new IndexWriter(directory, analyzer, create: false, mfl: IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED))
{
var newDoc = MapPostToDocument(post);
indexWriter.UpdateDocument(new Term("Id", post.Id.ToString()), newDoc);
indexWriter.Commit();
indexWriter.Close();
directory.Close();
}
}
public static void DeleteIndex(Post post)
{
var directory = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(Environment.CurrentDirectory + "\\LuceneIndex"));
var analyzer = new StandardAnalyzer(_version);
using (var indexWriter = new IndexWriter(directory, analyzer, create: false, mfl: IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED))
{
indexWriter.DeleteDocuments(new Term("Id", post.Id.ToString()));
indexWriter.Commit();
indexWriter.Close();
directory.Close();
}
}
public static void AddIndex(Post post)
{
var directory = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(Environment.CurrentDirectory + "\\LuceneIndex"));
var analyzer = new StandardAnalyzer(_version, getStopWords());
using (var indexWriter = new IndexWriter(directory, analyzer, create: false, mfl: IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED))
{
var searchQuery = new TermQuery(new Term("Id", post.Id.ToString()));
indexWriter.DeleteDocuments(searchQuery);
var newDoc = MapPostToDocument(post);
indexWriter.AddDocument(newDoc);
indexWriter.Commit();
indexWriter.Close();
directory.Close();
}
}
تنها نکته مهم این متدها، استفاده از متد IndexWriter با پارامتر create مساوی false است. به این ترتیب فایلهای موجود بجای از نو ساخته شدن، به روز خواهند شد.
محل فراخوانی این متدها هم می‌تواند در کنار متدهای به روز رسانی اطلاعات اصلی در بانک اطلاعاتی برنامه باشند. اگر رکوردی اضافه یا حذف شده، ایندکس متناظر نیز باید به روز شود.
6) جستجو در اطلاعات ایندکس شده و نمایش آن‌ها به همراه نمایان/برجسته سازی عبارات جستجو شده
قسمت نهایی کار با لوسین و اطلاعات ایندکس‌های تهیه شده، کوئری گرفتن از آن‌ها است. متدهای کامل مورد نیاز را در ذیل مشاهده می‌کنید:
public static void Query(string term)
{
var directory = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(Environment.CurrentDirectory + "\\LuceneIndex"));
using (var searcher = new IndexSearcher(directory, readOnly: true))
{
var analyzer = new StandardAnalyzer(_version);
var parser = new MultiFieldQueryParser(_version, new[] { "Body", "Title" }, analyzer);
var query = parseQuery(term, parser);
var hits = searcher.Search(query, 10).ScoreDocs;
if (hits.Length == 0)
{
term = searchByPartialWords(term);
query = parseQuery(term, parser);
hits = searcher.Search(query, 10).ScoreDocs;
}
FastVectorHighlighter fvHighlighter = new FastVectorHighlighter(true, true);
foreach (var scoreDoc in hits)
{
var doc = searcher.Doc(scoreDoc.doc);
string bestfragment = fvHighlighter.GetBestFragment(
fvHighlighter.GetFieldQuery(query),
searcher.GetIndexReader(),
docId: scoreDoc.doc,
fieldName: "Body",
fragCharSize: 400);
var id = doc.Get("Id");
var title = doc.Get("Title");
var score = scoreDoc.score;
Console.WriteLine(bestfragment);
}
searcher.Close();
directory.Close();
}
}
private static Query parseQuery(string searchQuery, QueryParser parser)
{
Query query;
try
{
query = parser.Parse(searchQuery.Trim());
}
catch (ParseException)
{
query = parser.Parse(QueryParser.Escape(searchQuery.Trim()));
}
return query;
}
private static string searchByPartialWords(string bodyTerm)
{
bodyTerm = bodyTerm.Replace("*", "").Replace("?", "");
var terms = bodyTerm.Trim().Replace("-", " ").Split(' ')
.Where(x => !string.IsNullOrEmpty(x))
.Select(x => x.Trim() + "*");
bodyTerm = string.Join(" ", terms);
return bodyTerm;
}
توضیحات:
اکثر سایت‌ها را که بررسی کنید، جستجوی بر روی یک فیلد را توضیح داده‌اند. در اینجا نحوه جستجو بر روی چند فیلد را به کمک MultiFieldQueryParser ملاحظه می‌کنید.
نکته‌ی مهمی را هم که در اینجا باید به آن دقت داشت، حساس بودن لوسین به کوچکی و بزرگی نام فیلدهای معرفی شده است و در صورت عدم رعایت این مساله، جستجوی شما نتیجه‌ای را دربر نخواهد داشت.
در ادامه برای parse اطلاعات، از متد کمکی parseQuery استفاده شده است. ممکن است به ParseException بخاطر یک سری حروف خاص بکارگرفته شده در عبارات مورد جستجو برسیم. در اینجا می‌توان توسط متد QueryParser.Escape، اطلاعات دریافتی را اصلاح کرد.
سپس نحوه استفاده از کوئری تهیه شده و متد Search را ملاحظه می‌کنید. در اینجا بهتر است تعداد رکوردهای بازگشت داده شده را تعیین کرد (به کمک آرگومان دوم متد جستجو) تا بی‌جهت سرعت عملیات را پایین نیاورده و همچنین مصرف حافظه سیستم را نیز بالا نبریم.
ممکن است تعداد hits یا نتایج حاصل صفر باشد؛ بنابراین بد نیست خودمان دست به کار شده و به کمک متد searchByPartialWords، ورودی کاربر را بر اساس زبان جستجوی ویژه لوسین اندکی بهینه کنیم تا بتوان به نتایج بهتری دست یافت.
در آخر نحوه کار با ScoreDocs یافت شده را ملاحظه می‌کنید. اگر محتوای فیلد را در حین ایندکس سازی ذخیره کرده باشیم، به کمک متد doc.Get می‌توان به اطلاعات کامل آن نیز دست یافت.
همچنین نکته دیگری را که در اینجا می‌توان ملاحظه کرد استفاده از FastVectorHighlighter می‌باشد. به کمک این Highlighter ویژه می‌توان نتایج جستجو را شبیه به نتایج نمایش داده شده توسط موتور جستجوی گوگل درآورد. برای مثال اگر شخصی ef code first را جستجو کرد، توسط متد GetBestFragment، بهترین جزئی که شامل بیشترین تعداد حروف جستجو شده است، یافت گردیده و همچنین به کمک تگ‌های B، ضخیم نمایش داده خواهند شد.
