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Google搜索引擎建立至今已经快20年了，之后全球各类大大小小类似的搜索引擎也陆续出现、消亡。国内目前以百度为大，搜狗、360、必应等也势在必争。搜索引擎技术也发展的相当成熟，同时也就出现了很多开源的搜索引擎系统。比如，Solr、Lucene、Elasticsearch、Sphinx等。
本文以sphinx search为例来介绍如何打造自己的搜索引擎。该搜索引擎的架构大致如下：
Sphinx search
Sphinx search 是俄罗斯人用C++写的，速度很快，可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成，内置MySQL和PostgreSQL 数据库数据源的支持。其官方网站是： http://sphinxsearch.com/
可以说Sphinx支持包括英文、中文等所有语言的搜索。英文是以空格、标点符号来分割单词的，很容易切分。而中文词汇之间是没有空格的，很难区分，所以才有了自然语言处理中的“中文分词”技术的研究。Sphinx默认把中文按字拆分的，但这样就会产生搜索出不相干的内容来。比如，搜索“中国”，它会把同时包含“中”和“国”但不包含“中国”的文档搜出来。因此，有人就给Sphinx打了中文分词的补丁。
如果没有搞错的话，最早添加中文分词的是Coreseek，好像也是中文圈用得最广的支持中文分词的Sphinx，其它还有sphinx-for-chinese。然而这二者基于的Sphinx版本都太低了，有好多年没有更新。其中存在的一些Sphinx的bug也没有解决。
github上有一个基于Sphinx 2.2.9版本的代码库添加了中文分词： https://github.com/eric1688/sphinx 经测试，该版本稳定性和速度都要好于coreseek。当然它依然支持英文等其它语言的搜索，只是对中文搜索更加准确了。
Sphinx 安装
git clone https://github.com/eric1688/sphinx
cd sphinx#编译（假设安装到/usr/local/sphinx目录，下文同） ./configure --prefix=/usr/local/sphinx# 说明： --prefix 指定安装路径 --with-mysql 编译mysql支持 --with-pgsql 编译pgsql支持make
sudo make install
安装好后，在/usr/local/sphinx目录下有以下几个子目录：
etc/ sphinx配置文件，不同的索引可以写不同的配置文件
bin/ sphinx程序，其中有建立索引的程序：indexer， 搜索守护进程：searchd
var/ 一般用了放置indexer索引好的文件
Sphinx索引的建立
MySQL数据库表结构
从上面的架构图可以看出来，我们要搜索的数据都存放在MySQL数据库中。假设我们的数据库名称叫blog_data，其中有个表叫article，表结构如下：
字段名
说明
id 文章唯一id（主键）
title 文章标题
content 文章内容
created_time 文章创建时间
该article表可以是你本身网站的文本内容存放的表格，也可以是你的网络爬虫抓取到的数据存储表。
还有建立另外一个表sph_counter用来存储indexer已经索引的最大doc id
字段名
说明
counter_id 标记是对哪个表做记录
max_doc_id 被索引表的最大ID
note 注释，可以是表名
update_at 更新时间
建立索引配置文件：
新建或修改/usr/local/sphinx/etc/blog.conf 配置文件：
source blog_main
{
type = mysql
sql_host = localhost
sql_user = reader
sql_pass = readerpassword
sql_db = blog_data
sql_port = 3306
sql_query_pre = SET NAMES utf8mb4
sql_query_pre = REPLACE INTO sph_counter SELECT 1, MAX(id), 'article', NOW() FROM article
sql_query = SELECT id, title, content, \
UNIX_TIMESTAMP(created_time) AS ctime, \
FROM article \
WHERE id <= (SELECT max_doc_id from sph_counter WHERE counter_id=1)
sql_attr_timestamp = ctime #从SQL读取到的值必须为整数，作为时间属性
}index blog_main{
source = blog_main #对应的source名称
path = /user/local/sphinx/var/data/blog_main
docinfo = extern
mlock = 0
morphology = none
min_word_len = 1
html_strip = 0
charset_type = utf-8
chinese_dictionary = /user/local/sphinx/etc/xdict #中文分词的词典
ngram_len = 0
stopwords = /user/local/sphinx/etc/stop_words.utf8}
#全局index定义indexer{
mem_limit = 512M}
#searchd服务定义searchd{
listen = 9900
listen = 9306:mysql41 # 实时索引监听的端口
read_timeout = 5
max_children = 90
max_matches = 100000
max_packet_size = 32M
read_buffer = 1M
subtree_docs_cache = 8M
subtree_hits_cache = 16M
#workers = threads•
dist_threads = 2
seamless_rotate = 0
preopen_indexes = 0
unlink_old = 1
pid_file = /usr/local/sphinx/var/log/blog_searchd_mysql.pid
log = /usr/local/sphinx/var/log/blog_searchd_mysql.log
query_log = /usr/local/sphinx/var/log/blog_query_mysql.log}
编辑好以上配置文件，就可以开始建立索引了：
cd /usr/local/sphinx/bin
./indexer -c ../etc/blog.conf# 如果已经有searchd在运行了，就要加 --roate 来进行索引
索引建立后，就会在var/data/下面有名称前缀为blog_main.XXX的索引文件生成。
建立实时索引
上面的配置文件是建立一个静态索引，把当时数据库里面的所有数据进行索引。但是，你的数据库往往是不断增加新数据的。为了及时索引并搜索到最新加入的数据，就需要配置实时索引了。
index rt_weixin {
type = rt
path = /usr/local/sphinx/var/data/rt_blog
rt_field = title
rt_field = content
rt_attr_timestamp = pubtime
ngram_chars = U+3000..U+2FA1F #为了支持中文
ngram_len = 1}
该仓库代码的作者可能是忘了给实时索引加中文分词，如果不配置ngram_chars 参数就不能搜到中文，添加后搜索是按单字匹配的，可见作者确实是忘了给实时索引部分加中文分词。
添加以上实时索引后并不能搜索到实时数据。实时索引的更新/添加只能通过SphinxQL（一个类似MySQL的协议），所以还要写一个Python脚本，从数据库读取最新的数据并通过SphinxQL更新到实时索引。
import MySQLdb# 连接实时索引db_rt = MySQLdb.connect(
'127.0.0.1',
'nodb', # 对于实时索引来说，db，user，password都是不需要的，随便写。
'noname',
'nopass',
port=9306, # 实时索引监听的端口) # 向实时索引更新数据的函数def into_rt(index_name, item):
cursor = db_rt.cursor()
fields = item.keys()
values = item.values()
fieldstr = ','.join(fields)
valstr = ','.join(["'%s'"] * len(item))
for i in xrange(len(values)):
if isinstance(values[i], unicode):
values[i] = values[i].encode('utf8')
elif isinstance(values[i], datetime):
try:
values[i] = int(time.mktime(values[i].timetuple()))
except:
traceback.print_exc()
print values[i]
values[i] = int(time.time())
sql = 'INSERT INTO %s (%s) VALUES(%s)' % (index_name, fieldstr, valstr)
# print sql
sql = sql % tuple(values)
try:
cursor.execute(sql)
db_rt.commit()
except Exception, e:
if e[0] == 1064:
# ignore duplicated id error
pass
else:
traceback.print_exc()
raise 'realtime index error'
finally:
cursor.close()
以上是及时建立实时索引的python程序的主要部分。可以把它设置成后台一直运行的守护程序，也可以在crontab里面配置每隔几分钟运行一次。
索引的更新
静态的主索引如果只建立一次，实时索引的数据量会越积越多，对实时索引的搜索带来很大压力，所以我们要定时重新建立主索引，清理实时索引。
清理实时索引的程序可以参考上面建立实时索引的python程序。
crontab 设置每天凌晨1点运行 indexer
crontab 设置indexer运行完毕后清理实时索引，并从新的max_doc_id开始建立实时索引
以上就是建立一个自己的搜索引擎的过程。更多配置细节可到官方网站参考文档。