Documentation ¶
Overview ¶
Package types is riot types
Index ¶
- Constants
- type Attri
- type BM25Parameters
- type BaseResp
- type Content
- type DocData
- type DocIndex
- type DocIndexData
- type DocInfo
- type DocInfosShard
- type DocsId
- type DocsIndex
- type EngineOpts
- type Expr
- type IndexedDoc
- type IndexerOpts
- type InvertedIndexShard
- type KeywordIndex
- type KeywordIndices
- type Logic
- type RankByBM25
- type RankOpts
- type ScoredDoc
- type ScoredDocs
- type ScoredID
- type ScoredIDs
- type ScoringCriteria
- type SearchDoc
- type SearchID
- type SearchReq
- type SearchResp
- type TokenData
Constants ¶
const ( // DocIdsIndex 仅存储文档的 docId DocIdsIndex = 0 // FrequenciesIndex 存储关键词的词频,用于计算BM25 FrequenciesIndex = 1 // LocsIndex 存储关键词在文档中出现的具体字节位置(可能有多个) // 如果你希望得到关键词紧邻度数据,必须使用 LocsIndex 类型的索引 LocsIndex = 2 )
这些常数定义了反向索引表存储的数据类型
Variables ¶
This section is empty.
Functions ¶
This section is empty.
Types ¶
type Attri ¶
type Attri struct { Title string `json:"title"` Author string `json:"author"` Time string `json:"time"` Ts int64 `json:"ts"` }
Attri doc attribute
type BM25Parameters ¶
BM25Parameters 见http://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25 默认值见 engine_init_options.go
type BaseResp ¶
type BaseResp struct { // 搜索用到的关键词 Tokens []string // 搜索是否超时。超时的情况下也可能会返回部分结果 Timeout bool // 搜索到的文档个数。注意这是全部文档中满足条件的个数,可能比返回的文档数要大 NumDocs int }
BaseResp search response options
type Content ¶
type Content struct { // new Content Content string // new 属性 Attri Attri interface{} // new 返回评分字段 Fields interface{} }
Content search content
type DocData ¶
type DocData struct { // 文档全文(必须是 UTF-8 格式),用于生成待索引的关键词 Content string // new 类别 // Class string // new 属性 Attri interface{} // 文档的关键词 // 当 Content 不为空的时候,优先从 Content 中分词得到关键词 // 并叠加 Tokens。 // Tokens 存在的意义在于可以绕过 riot 内置的分词器,在引擎外部 // 进行分词和预处理。 // Tokens []*TokenData Tokens []TokenData // 文档标签(必须是 UTF-8 格式),比如文档的类别属性等, // 这些标签并不出现在文档文本中 Labels []string // 文档的评分字段,可以接纳任何类型的结构体 Fields interface{} }
DocData type document Index Data struct
type DocIndex ¶
type DocIndex struct { // DocId 文本的 DocId DocId string // TokenLen 文本的关键词长 TokenLen float32 // Keywords 加入的索引键 Keywords []KeywordIndex }
DocIndex document's index
type DocIndexData ¶
type DocIndexData = DocData
DocIndexData type document Index Data struct type DocIndexData DocData
type DocInfosShard ¶
type DocInfosShard struct { DocInfos map[string]*DocInfo NumDocs uint64 // 这实际上是总文档数的一个近似 sync.RWMutex }
DocInfosShard 文档信息[id]info
type EngineOpts ¶
type EngineOpts struct { // 是否使用分词器 // 默认使用,否则在启动阶段跳过 GseDict 和 StopTokenFile 设置 // 如果你不需要在引擎内分词,可以将这个选项设为 true // 注意,如果你不用分词器,那么在调用 IndexDoc 时, // DocIndexData 中的 Content 会被忽略 // Not use the gse segment NotUseGse bool `toml:"not_use_gse"` // new, 分词规则 Using int `toml:"using"` // 半角逗号 "," 分隔的字典文件,具体用法见 // gse.Segmenter.LoadDict 函数的注释 GseDict string `toml:"gse_dict"` PinYin bool `toml:"pin_yin"` // 停用词文件 StopTokenFile string `toml:"stop_file"` // Gse search mode GseMode bool `toml:"gse_mode"` Hmm bool `toml:"hmm"` Model string `toml:"model"` // 分词器线程数 // NumSegmenterThreads int NumGseThreads int // 索引器和排序器的 shard 数目 // 被检索/排序的文档会被均匀分配到各个 shard 中 NumShards int // 索引器的信道缓冲长度 IndexerBufLen int // 索引器每个shard分配的线程数 NumIndexerThreads int // 排序器的信道缓冲长度 RankerBufLen int // 排序器每个 shard 分配的线程数 NumRankerThreads int // 索引器初始化选项 IndexerOpts *IndexerOpts // 默认的搜索选项 DefRankOpts *RankOpts // 是否使用持久数据库,以及数据库文件保存的目录和裂分数目 StoreOnly bool `toml:"store_only"` UseStore bool `toml:"use_store"` StoreFolder string `toml:"store_folder"` StoreShards int `toml:"store_shards"` StoreEngine string `toml:"store_engine"` IDOnly bool `toml:"id_only"` //反向索引使用 tikv 存储 UseTiKv bool `toml:"user_tikv"` //存储 key 前缀 TiKvPrefix string `toml:"tikv_prefix"` }
EngineOpts init engine options
func (*EngineOpts) Init ¶
func (options *EngineOpts) Init()
Init init engine options 初始化 EngineOpts,当用户未设定某个选项的值时用默认值取代
type Expr ¶
type Expr struct { // 与查询, 必须都存在 Must []string // 或查询, 有一个存在即可 Should []string // 非查询, 不包含 NotIn []string }
Expr logic expression options
type IndexedDoc ¶
type IndexedDoc struct { // DocId document id DocId string // BM25,仅当索引类型为 FrequenciesIndex 或者 LocsIndex 时返回有效值 BM25 float32 // TokenProximity 关键词在文档中的紧邻距离, // 紧邻距离的含义见 computeTokenProximity 的注释。 // 仅当索引类型为 LocsIndex 时返回有效值。 TokenProximity int32 // TokenSnippetLocs 紧邻距离计算得到的关键词位置, // 和 Lookup 函数输入 tokens 的长度一样且一一对应。 // 仅当索引类型为 LocsIndex 时返回有效值。 TokenSnippetLocs []int // TokenLocs 关键词在文本中的具体位置。 // 仅当索引类型为 LocsIndex 时返回有效值。 TokenLocs [][]int }
IndexedDoc 索引器返回结果
type IndexerOpts ¶
type IndexerOpts struct { // 索引表的类型,见上面的常数 IndexType int // 待插入索引表文档 CACHE SIZE DocCacheSize int // BM25 参数 BM25Parameters *BM25Parameters }
IndexerOpts 初始化索引器选项
type InvertedIndexShard ¶
type InvertedIndexShard struct { InvertedIndex map[string]*KeywordIndices TotalTokenLen float32 //总关键词数 sync.RWMutex }
InvertedIndexShard 反向索引表([关键词]反向索引表)
type KeywordIndex ¶
type KeywordIndex struct { // Text 搜索键的 UTF-8 文本 Text string // Frequency 搜索键词频 Frequency float32 // Starts 搜索键在文档中的起始字节位置,按照升序排列 Starts []int }
KeywordIndex 反向索引项,这实际上标注了一个(搜索键,文档)对。
type KeywordIndices ¶
type KeywordIndices struct { // 下面的切片是否为空,取决于初始化时 IndexType 的值 DocIds []uint64 // 全部类型都有 Frequencies []float32 // IndexType == FrequenciesIndex Locations [][]int // IndexType == LocsIndex }
KeywordIndices 反向索引表的一行,收集了一个搜索键出现的所有文档, 按照 DocId 从小到大排序。
type Logic ¶
type Logic struct { // 与查询, 必须都存在 Must bool // 或查询, 有一个存在即可 Should bool // 非查询, 不包含 NotIn bool Expr }
Logic logic options
type RankByBM25 ¶
type RankByBM25 struct { }
RankByBM25 一个简单的评分规则,文档分数为BM25
func (RankByBM25) Score ¶
func (rule RankByBM25) Score(doc IndexedDoc, fields interface{}) []float32
Score score
type RankOpts ¶
type RankOpts struct { // 文档的评分规则,值为 nil 时使用 Engine 初始化时设定的规则 ScoringCriteria ScoringCriteria // 默认情况下(ReverseOrder = false)按照分数从大到小排序,否则从小到大排序 ReverseOrder bool // 从第几条结果开始输出 OutputOffset int // 最大输出的搜索结果数,为 0 时无限制 MaxOutputs int }
RankOpts rank options
type ScoredDoc ¶
type ScoredDoc struct { ScoredID // new 返回文档 Content Content string // new 返回文档属性 Attri Attri interface{} // new 返回评分字段 Fields interface{} }
ScoredDoc scored the document
type ScoredDocs ¶
type ScoredDocs []ScoredDoc
ScoredDocs 为了方便排序
func (ScoredDocs) Len ¶
func (docs ScoredDocs) Len() int
func (ScoredDocs) Less ¶
func (docs ScoredDocs) Less(i, j int) bool
func (ScoredDocs) Swap ¶
func (docs ScoredDocs) Swap(i, j int)
type ScoredID ¶
type ScoredID struct { DocId string // 文档的打分值 // 搜索结果按照 Scores 的值排序,先按照第一个数排, // 如果相同则按照第二个数排序,依次类推。 Scores []float32 // 用于生成摘要的关键词在文本中的字节位置, // 该切片长度和 SearchResp.Tokens 的长度一样 // 只有当 IndexType == LocsIndex 时不为空 TokenSnippetLocs []int // 关键词出现的位置 // 只有当 IndexType == LocsIndex 时不为空 TokenLocs [][]int }
ScoredID scored doc only id
type ScoringCriteria ¶
type ScoringCriteria interface { // 给一个文档评分,文档排序时先用第一个分值比较,如果 // 分值相同则转移到第二个分值,以此类推。 // 返回空切片表明该文档应该从最终排序结果中剔除。 Score(doc IndexedDoc, fields interface{}) []float32 }
ScoringCriteria 评分规则通用接口
type SearchReq ¶
type SearchReq struct { // 搜索的短语(必须是 UTF-8 格式),会被分词 // 当值为空字符串时关键词会从下面的 Tokens 读入 Text string // 关键词(必须是 UTF-8 格式),当 Text 不为空时优先使用 Text // 通常你不需要自己指定关键词,除非你运行自己的分词程序 Tokens []string // 文档标签(必须是 UTF-8 格式),标签不存在文档文本中, // 但也属于搜索键的一种 Labels []string // Logic 逻辑检索表达式 Logic Logic // 当不为 nil 时,仅从这些 DocIds 包含的键中搜索(忽略值) DocIds map[string]bool // 排序选项 RankOpts *RankOpts // 超时,单位毫秒(千分之一秒)。此值小于等于零时不设超时。 // 搜索超时的情况下仍有可能返回部分排序结果。 Timeout int // 设为 true 时仅统计搜索到的文档个数,不返回具体的文档 CountDocsOnly bool // 不排序,对于可在引擎外部(比如客户端)排序情况适用 // 对返回文档很多的情况打开此选项可以有效节省时间 Orderless bool }
SearchReq search request options
type SearchResp ¶
type SearchResp struct { BaseResp // 搜索到的文档,已排序 Docs interface{} }
SearchResp search response options