brief: | i18n.site sada podržava pretraživanje punog teksta bez servera.

Ovaj članak uvodi implementaciju čiste front-end tehnologije pretraživanja punog teksta, uključujući obrnuti indeks koji je napravio IndexedDB, pretraživanje prefiksa, optimizaciju segmentacije riječi i podršku za više jezika.

U poređenju s postojećim rješenjima, i18n.site je čisto front-end pretraživanje punog teksta male veličine i brzo, pogodno za male i srednje web stranice kao što su dokumenti i blogovi, i dostupno je van mreže.

Čisto Front-End Invertirano Pretraživanje Cijelog Teksta

Sekvenca

Nakon nekoliko sedmica razvoja, i18n.site (čisto statičan markdown višejezični prijevod & alat za pravljenje web stranica) sada podržava čisto front-end pretraživanje punog teksta.

Ovaj članak će podijeliti tehničku implementaciju i18n.site čistog front-end pretraživanja. Posjetite i18n.site

Kod otvorenog : Pretraživanje kernela / interaktivni interfejs

Pregled Rješenja Za Pretraživanje Punog Teksta Bez Servera

Za male i srednje čisto statične web stranice kao što su dokumenti/lični blogovi, izgradnja pozadinskog dijela pretraživanja punog teksta koji je sam napravio je preteška, a pretraživanje punog teksta bez usluga je češći izbor.

Rešenja za pretraživanje punog teksta bez servera spadaju u dvije široke kategorije:

Prvo, algolia.com provajderi usluga pretraživanja treće strane pružaju prednje komponente za pretraživanje punog teksta.

Takve usluge zahtijevaju plaćanje na osnovu obima pretraživanja i često su nedostupne korisnicima u kontinentalnoj Kini zbog problema kao što je usklađenost web stranice.

Ne može se koristiti van mreže, ne može se koristiti na intranetu i ima velika ograničenja. Ovaj članak ne raspravlja mnogo.

Drugi je čista front-end pretraga cijelog teksta.

Trenutno, uobičajena čista front-end pretraživanja cijelog teksta uključuju lunrjs i ElasticLunr.js (zasnovano na lunrjs sekundarnom razvoju).

lunrjs Postoje dva načina za pravljenje indeksa, i oba imaju svoje probleme.

Unaprijed izgrađeni indeksni fajlovi
Budući da indeks sadrži riječi iz svih dokumenata, on je velike veličine. Kad god se dokument dodaje ili mijenja, mora se učitati novi indeksni fajl. To će povećati vrijeme čekanja korisnika i potrošiti mnogo propusnog opsega.
Učitavajte dokumente i gradite indekse u hodu
Izgradnja indeksa je računski intenzivan zadatak. Ponovna izgradnja indeksa svaki put kada mu pristupite prouzročit će očigledna kašnjenja i loše korisničko iskustvo.

Osim lunrjs , postoje još neka rješenja za pretraživanje cijelog teksta, kao što je :

fusejs izračunajte sličnost između nizova za pretraživanje.

Performanse ovog rješenja su izuzetno loše i ne mogu se koristiti za pretraživanje cijelog teksta (pogledajte Fuse.js Dug upit traje više od 10 sekundi, kako ga optimizirati? ).

, koristite Bloom filter za pretragu, ne može se koristiti za pretragu po prefiksu (na primjer, unesite goo TinySearch pretražite good , google ) i ne može postići sličan efekat automatskog završetka.

Zbog nedostataka postojećih rješenja, i18n.site je razvio novo čisto front-end rješenje za pretraživanje punog teksta, koje ima sljedeće karakteristike :

Podržava višejezičnu pretragu i male je veličine. Veličina kernela za pretragu nakon pakovanja gzip je 6.9KB (za poređenje, veličina lunrjs je 25KB ).
Napravite obrnuti indeks zasnovan na indexedb , koji zauzima manje memorije i brz je.
Kada se dokumenti dodaju/modificiraju, samo dodani ili izmijenjeni dokumenti se ponovo indeksiraju, smanjujući količinu proračuna.
Podržava pretragu po prefiksu, koja može prikazati rezultate pretraživanja u realnom vremenu dok korisnik kuca.
Dostupno Van Mreže

U nastavku će biti detaljno predstavljeno i18n.site tehničkih detalja implementacije.

Višejezična Segmentacija Riječi

Segmentacija riječi koristi izvornu segmentaciju riječi pretraživača Intl.Segmenter , a svi mainstream pretraživači podržavaju ovo sučelje.

Kod segmentacije coffeescript riječi je sljedeći

SEG = new Intl.Segmenter 0, granularity: "word"

seg = (txt) =>
  r = []
  for {segment} from SEG.segment(txt)
    for i from segment.split('.')
      i = i.trim()
      if i and !'|`'.includes(i) and !/\p{P}/u.test(i)
        r.push i
  r

export default seg

export segqy = (q) =>
  seg q.toLocaleLowerCase()

/\p{P}/ je regularni izraz koji odgovara znakovima interpunkcije. Specifični odgovarajući simboli uključuju: ! " # $ % & ' ( ) * + , - . / : ; < = > ? @ [ \ ] ^ _ { | } .</p><ul><li> split('.')je zato štoFirefoxsegmentiranje riječi pretraživača ne segmentira.` .

Index Building

5 tablica za pohranu objekata kreirano je u IndexedDB :

word : id -
doc : id - url - Broj verzije dokumenta
docWord Niz dokumenta id - id :
prefix : prefiksa - riječ id
rindex : id - Dokument id : Niz brojeva redaka

Proslijedite niz dokumenta url i verzije broj ver i potražite da li dokument postoji u tabeli doc Ako ne postoji, kreirajte obrnuti indeks. Istovremeno, uklonite obrnuti indeks za one dokumente koji nisu proslijeđeni.

Na ovaj način se može postići inkrementalno indeksiranje i smanjiti količina obračuna.

U front-end interakciji, traka napretka učitavanja indeksa može biti prikazana / bi se izbjeglo kašnjenje pri progress + po css put.

IndexedDB Visoko Istovremeno Pisanje

Projekat je idb na osnovu asinhrone enkapsulacije IndexedDB

IndexedDB čitanje i pisanje je asinkrono. Prilikom kreiranja indeksa, dokumenti će se istovremeno učitavati kako bi se kreirao indeks.

Kako biste izbjegli djelomični gubitak podataka uzrokovan konkurentnim pisanjem, možete se obratiti coffeescript kodu u nastavku i dodati ing keš memoriju između čitanja i pisanja da biste presreli konkurentna upisivanja.

pusher = =>
  ing = new Map()
  (table, id, val)=>
    id_set = ing.get(id)
    if id_set
      id_set.add val
      return

    id_set = new Set([val])
    ing.set id, id_set
    pre = await table.get(id)
    li = pre?.li or []

    loop
      to_add = [...id_set]
      li.push(...to_add)
      await table.put({id,li})
      for i from to_add
        id_set.delete i
      if not id_set.size
        ing.delete id
        break
    return

rindexPush = pusher()
prefixPush = pusher()

Preciznost I Opoziv

Pretraživanje će prvo segmentirati ključne riječi koje je korisnik unio.

Pretpostavimo da postoji N riječi nakon segmentacije riječi Prilikom vraćanja rezultata, prvo će biti vraćeni rezultati koji sadrže sve ključne riječi, a zatim će biti vraćeni rezultati koji sadrže N-1 , N-2 ,..., 1 ključne riječi.

Prvo prikazani rezultati pretraživanja osiguravaju tačnost upita, a rezultati koji se naknadno učitavaju (kliknite na dugme Učitaj više) osiguravaju stopu prisjećanja.

Opterećenje Na Zahtjev

Kako bi se poboljšala brzina odgovora, pretraga koristi generator yield za implementaciju učitavanja na zahtjev i vraća se limit put kada se postavi upit za rezultat.

Imajte na umu da svaki put kada ponovo tražite nakon yield , morate ponovo otvoriti transakciju upita od IndexedDB .

Prefiks Pretraga U Realnom Vremenu

Da bi se prikazali rezultati pretraživanja dok korisnik kuca, na primjer, kada se unese wor , prikazuju se riječi sa prefiksom wor kao što su words i work .

Jezgro pretraživanja će koristiti tabelu prefix za posljednju riječ nakon segmentacije riječi kako bi pronašao sve riječi s prefiksom i pretraživao u nizu.

Funkcija protiv potresanja debounce se također koristi u front-end interakciji (realizirana na sljedeći način) kako bi se smanjila učestalost pretraživanja koja pokreće korisnički unos i smanjila količina izračuna.

export default (wait, func) => {
  var timeout;
  return function(...args) {
    clearTimeout(timeout);
    timeout = setTimeout(func.bind(this, ...args), wait);
  };
}

Dostupno Van Mreže

Indeksna tabela ne pohranjuje originalni tekst, već samo riječi, što smanjuje količinu memorije.

Isticanje rezultata pretraživanja zahtijeva ponovno učitavanje originalnog teksta, a podudaranje service worker može izbjeći ponovljene mrežne zahtjeve.

U isto vrijeme, pošto service worker sprema sve članke, nakon što korisnik izvrši pretragu, cijela web stranica, uključujući pretragu, dostupna je van mreže.

Optimizacija Prikaza MarkDown Dokumenata

i18n.site 's čisto front-end rješenje za pretraživanje optimizirano je za MarkDown dokument.

Prilikom prikaza rezultata pretrage, naziv poglavlja će biti prikazan i poglavlje će se kretati kada se klikne.

Sažmite

Obrnuto pretraživanje punog teksta implementirano isključivo na front end, nije potreban server. Vrlo je pogodan za male i srednje web stranice kao što su dokumenti i lični blogovi.

i18n.site Samorazvijeno čisto front-end pretraživanje otvorenog koda, male veličine i brzog odziva, rješava nedostatke trenutnog čistog front-end pretraživanja punog teksta i pruža bolje korisničko iskustvo.