brief: | i18n.site اکنون از جستجوی متن کامل بدون سرور پشتیبانی می کند.

این مقاله پیادهسازی فناوری جستجوی متن کامل جلویی خالص، از جمله نمایه معکوس ساخته شده توسط IndexedDB، جستجوی پیشوند، بهینهسازی تقسیمبندی کلمات و پشتیبانی از چند زبان را معرفی میکند.

در مقایسه با راهحلهای موجود، جستجوی متن کامل جلویی خالص i18n.site از نظر اندازه کوچک و سریع است، برای وبسایتهای کوچک و متوسط مانند اسناد و وبلاگها مناسب است و بهصورت آفلاین در دسترس است.

جستجوی متن کامل وارونه جلویی خالص

دنباله

& از چندین هفته توسعه markdown i18n.site

این مقاله اجرای فنی i18n.site جستجوی تمام متنی خالص را به اشتراک می گذارد تا اثر جستجو را تجربه کنید i18n.site

کد منبع / :

مروری بر راه حل های جستجوی متن کامل بدون سرور

برای وبسایتهای کوچک و متوسط صرفاً ثابت مانند اسناد/وبلاگهای شخصی، ساختن پشتیبان جستجوی متن کامل خودساخته بسیار سنگین است و جستجوی متن کامل بدون سرویس، انتخاب رایجتری است.

راه حل های جستجوی متن کامل بدون سرور به دو دسته کلی تقسیم می شوند:

اول algolia.com ارائه دهندگان خدمات جستجوی شخص ثالث، اجزای جلویی را برای جستجوی متن کامل ارائه می دهند.

چنین خدماتی نیاز به پرداخت بر اساس حجم جستجو دارند و اغلب به دلیل مسائلی مانند انطباق وب سایت برای کاربران در سرزمین اصلی چین در دسترس نیستند.

نمی توان از آن به صورت آفلاین استفاده کرد، نمی توان از آن در اینترانت استفاده کرد و محدودیت های زیادی دارد. این مقاله زیاد بحث نمی کند.

دومی، جستجوی متن کامل جلویی خالص است.

در حال حاضر lunrjs جستجوهای تمام متنی خالص ElasticLunr.js شامل lunrjs

lunrjs دو راه برای ساخت ایندکس وجود دارد و هر دو مشکلات خاص خود را دارند.

1. فایل های شاخص از پیش ساخته شده

   از آنجایی که فهرست شامل کلماتی از همه اسناد است، اندازه آن بزرگ است. هر زمان که سندی اضافه یا اصلاح شود، یک فایل فهرست جدید باید بارگذاری شود. زمان انتظار کاربر را افزایش می دهد و پهنای باند زیادی مصرف می کند.

2. اسناد را بارگیری کنید و نمایه ها را در پرواز بسازید

   ایجاد یک نمایه یک کار محاسباتی فشرده است.

علاوه بر lunrjs ، راه حل های جستجوی کامل متن دیگری نیز وجود دارد، مانند :

fusejs شباهت بین رشته ها را برای جستجو محاسبه کنید.

عملکرد این راه حل بسیار ضعیف است و نمی توان از آن برای جستجوی متن کامل استفاده کرد (نگاه کنید به Fuse.js جستجوی طولانی بیش از 10 ثانیه طول می کشد، چگونه آن را بهینه کنیم؟ ).

TinySearch از فیلتر بلوم برای جستجو استفاده کنید، نمی توان از آن برای جستجوی پیشوند استفاده کرد (به عنوان مثال، goo را وارد کنید، جستجوی good ، google )، و نمی توان به اثر تکمیل خودکار مشابه دست یافت.

به دلیل کاستیهای راهحلهای موجود، i18n.site یک راهحل جستجوی کامل متنی خالص جلویی جدید ایجاد کرد که دارای ویژگیهای زیر است :

1. از جستجوی چند زبانه پشتیبانی می 25KB و اندازه gzip 6.9KB است lunrjs
2. یک شاخص معکوس بر اساس indexedb بسازید که حافظه کمتری را اشغال می کند و سریع است.
3. هنگامی که اسناد اضافه/اصلاح می شوند، فقط اسناد اضافه شده یا اصلاح شده مجدداً نمایه می شوند و میزان محاسبات را کاهش می دهد.
4. از جستجوی پیشوند پشتیبانی می کند که می تواند نتایج جستجو را در زمان تایپ کاربر به صورت بلادرنگ نمایش دهد.
5. آفلاین موجود است

در زیر i18n.site جزئیات اجرایی فنی به تفصیل معرفی خواهد شد.

تقسیم بندی کلمات چند زبانه

بخش بندی کلمه از تقسیم بندی کلمه بومی مرورگر Intl.Segmenter استفاده می کند و همه مرورگرهای اصلی از این رابط پشتیبانی می کنند.

کد قطعه بندی کلمه coffeescript به شرح زیر است

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()

در:

• /\p{P}/ یک عبارت منظم است که با علائم نگارشی مطابقت دارد: ! " # $ % & ' ( ) * + , - . / : ; < = > ? @ [ \ ] ^ _ { | } .</p><ul style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> split('.')به این دلیل است کهFirefoxبخش بندی کلمه مرورگر.` را تقسیم نمی کند.

ساختمان شاخص

5 جدول ذخیره شی در IndexedDB ایجاد شد :

• word کلمه : id -
• doc : id - url - شماره نسخه سند
• docWord آرایه سند id - id :
• prefix : از پیشوند - کلمه id
• rindex : id - سند id : آرایه اعداد خط

از آرایه سند url و نسخه شماره ver عبور کنید و جستجو کنید که آیا سند در جدول doc وجود دارد یا خیر. اگر وجود نداشت، یک نمایه معکوس ایجاد کنید. در عین حال، شاخص معکوس را برای اسنادی که وارد نشده اند حذف کنید.

به این ترتیب می توان به نمایه سازی افزایشی دست یافت و میزان محاسبه را کاهش داد.

در تعامل جلویی، نوار پیشرفت بارگیری نمایه / می توان css جلوگیری از progress + در هنگام بارگیری برای اولین بار نمایش داد.

نوشتن همزمان IndexedDB بالا

این پروژه بر اساس کپسوله idb ناهمزمان از IndexedDB

خواندن و نوشتن IndexedDB ناهمزمان است. هنگام ایجاد یک نمایه، اسناد به طور همزمان برای ایجاد نمایه بارگذاری می شوند.

به منظور جلوگیری از از دست دادن جزئی داده های ناشی از نوشتن رقابتی، می توانید به کد coffeescript زیر مراجعه کنید و یک حافظه ing بین خواندن و نوشتن برای رهگیری نوشته های رقیب اضافه کنید.

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()

دقت و یادآوری

جستجو ابتدا کلمات کلیدی وارد شده توسط کاربر را تقسیم بندی می کند.

فرض کنید N کلمه بعد از تقسیم بندی کلمه وجود دارد در هنگام برگرداندن نتایج، ابتدا نتایج حاوی تمام کلمات کلیدی و سپس نتایج حاوی N-1 ، N-2 ،...، 1 کلمه کلیدی برگردانده می شود.

نتایج جستجوی نمایش داده شده ابتدا صحت پرس و جو را تضمین می کند و نتایج بارگیری شده متعاقبا (روی دکمه بارگذاری بیشتر کلیک کنید) نرخ فراخوان را تضمین می کند.

بار در صورت تقاضا

به منظور بهبود سرعت پاسخگویی، جستجو از ژنراتور yield برای اجرای بارگیری بر اساس تقاضا استفاده می کند و limit بار که یک نتیجه پرس و جو می شود، برمی گردد.

توجه داشته باشید که هر بار که بعد از yield دوباره جستجو می کنید، باید تراکنش پرس و جوی IndexedDB را دوباره باز کنید.

پیشوند جستجوی بلادرنگ

به منظور نمایش نتایج جستجو در حین تایپ کاربر، به عنوان مثال، زمانی که wor وارد می شود، کلماتی که با پیشوند wor مانند words و work هستند نمایش داده می شوند.

هسته جستجو از جدول prefix برای آخرین کلمه پس از تقسیم بندی کلمه استفاده می کند تا همه کلمات پیشوند با آن را پیدا کند و به ترتیب جستجو کند.

عملکرد ضد لرزش debounce نیز در تعامل جلویی (به شرح زیر اجرا می شود) برای کاهش فرکانس جستجوهای آغازگر ورودی کاربر و کاهش میزان محاسبه استفاده می شود.

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

آفلاین موجود است

جدول فهرست متن اصلی را ذخیره نمی کند، فقط کلمات را ذخیره می کند، که باعث کاهش حجم ذخیره سازی می شود.

برجسته کردن نتایج جستجو مستلزم بارگیری مجدد متن اصلی است و تطبیق service worker می تواند از درخواست های مکرر شبکه جلوگیری کند.

در عین حال، به دلیل اینکه service worker همه مقالات را در حافظه پنهان نگه می دارد، پس از انجام جستجوی کاربر، کل وب سایت، از جمله جستجو، به صورت آفلاین در دسترس است.

نمایش بهینه سازی اسناد MarkDown

راه حل جستجوی خالص i18n.site برای MarkDown سند بهینه شده است.

هنگام نمایش نتایج جستجو، نام فصل نمایش داده می شود و با کلیک روی آن فصل پیمایش می شود.

خلاصه کنید

جستجوی متن کامل معکوس صرفاً در قسمت جلویی اجرا شده است، بدون نیاز به سرور. برای وب سایت های کوچک و متوسط مانند اسناد و وبلاگ های شخصی بسیار مناسب است.

i18n.site جستجوی فرانتاند خالص خود توسعهیافته منبع باز، اندازه کوچک و پاسخدهی سریع، کاستیهای جستجوی متن کامل جلویی خالص فعلی را برطرف میکند و تجربه کاربری بهتری را ارائه میدهد.