brief: | i18n.site 现已支持无服务的全文搜索。

本文介绍了纯前端全文搜索技术的实现，包括 IndexedDB 构建的倒排索引、前缀搜索、分词优化及多语言支持。

相比现有的方案，i18n.site 的纯前端全文搜索体积小、速度快，适合文档和博客等中小型网站，且离线可用。

纯前端的倒排全文搜索

序

经过几周的开发，i18n.site(纯静态的markdown多语言翻译&建站工具)现在支持纯前端全文搜索。

本文将分享i18n.site纯前端全文搜索的技术实现，访问i18n.site可体验搜索效果。

代码开源 : 搜索内核 / 交互界面

无服务全文搜索解决方案综述

对应文档/个人博客等中小型纯静态网站而言，自建全文搜索后台太重，无服务全文搜索是更常见的选择。

无服务全文搜索解决方案分两大类:

其一，类似 algolia.com 第三方搜索服务商，提供了全文搜索的前端组件。

此类服务需按搜索量付费，且常因网站合规性等问题，导致中国大陆用户无法使用。

无法离线使用，无法在内网使用，局限性很大。本文不多做讨论。

其二，就是纯前端的全文搜索。

当下常见纯前端的全文搜索的有 lunrjs 和 ElasticLunr.js(基于lunrjs二次开发)。

lunrjs 有两种索引构建方式，又都有各自的问题。

预构建索引文件
因为索引包含了所有文档的词，体积大。每当文档有增改，都要加载新的索引文件。会增加用户的等待时间，并消耗大量带宽。
加载文档并实时构建索引
构建索引是计算密集型任务，每次访问都重新构建索引会有明显的卡顿，用户体验差。

除了 lunrjs 之外，还有一些其他的全文搜索方案，比如:

fusejs，计算字符串之间的相似度来搜索。

此方案性能极差，无法用于全文搜索(参见 Fuse.js 长查询耗时超过10秒，如何优化？)。

TinySearch，使用布隆过滤器来搜索，无法用于前缀搜索(比如输入goo，搜索good、google)，无法实现类似自动补全效果。

因为现有方案各自的弊端， i18n.site 自研了全新纯前端全文搜索方案，具有以下特色:

支持多语言搜索，体积小，搜索内核打包gzip后体积为6.9KB (作为对比，lunrjs 体积为 25KB)
基于 indexedb 构建倒排索引，内存占用少，速度快
当文档有新增/改动的时候，只对增改的文档重新索引，减少了计算量
支持前缀搜索，可以在用户输入的同时实时展示搜索结果
离线可用

下面，将详细介绍 i18n.site 技术实现细节。

多语言分词

分词采用浏览器原生的分词 Intl.Segmenter，主流浏览器都支持此接口。

分词coffeescript代码如下

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()

其中:

/\p{P}/ 是匹配标点符号的正则表达式，具体匹配的符号包括：! " # $ % & ' ( ) * + , - . / : ; < = > ? @ [ \ ] ^ _ { | } ~ 。`。
split('.') 是因为Firefox浏览器分词不切分.。

索引构建

IndexedDB 中创建了5 个对象存储表 :

word : id - 词
doc: id - 文档url - 文档版本号
docWord : 文档id - 词id的数组
prefix : 前缀 - 词id的数组
rindex : 词id - 文档id : 行号的数组

传入文档的url和版本号ver的数组，在doc表中查找文档是否存在，如果不存在，则创建倒排索引。同时，移除那些未传入文档的倒排索引。

如此就可以实现增量索引，降低了计算量。

前端交互上，可以显示索引的加载进度条避免首次加载时的卡顿感，参见《带动画的进度条，基于单个 progress + 纯css实现》英文 / 中文。

IndexedDB 高并发写入

项目基于 IndexedDB 的异步封装 idb 开发。

IndexedDB 读取和写入都是异步的。而创建索引的时候会并发地加载文档创建索引。

为了避免竞争性写入导致部分数据丢失，可以参考下面的coffeescript代码，在读写之间加一个ing缓存拦截竞争性写入。

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()

准确率和查全率

搜索会先将用户输入的关键词进行分词。

假设有分词之后有N个词，返回结果的时候，会先返回包含所有关键词的结果，然后再返回包含 N-1、N-2、… 、1 个关键词的结果。

优先展示的搜索结果保证了查询的准确率，后续加载的结果(点击加载更多按钮)保证了查全率。

按需加载

为了提高响应速度，搜索借助yield生成器实现了按需加载的方式，每查询到limit个结果就返回一次。

注意，每次 yield 之后再次搜索时，需要重新打开一个 IndexedDB 的查询事务。

前缀实时搜索

为了实现用户输入的同时展示搜索结果，比如输入 wor 的时候，展示 words 和 work 等以 wor 为前缀的单词。

搜索内核会对分词后的最后一个词借助prefix表，找到所有以它为前缀的词，依次搜索。

前端交互中还采用了防抖函数 debounce(实现如下)，降低用户输入触发搜索的频率减少计算量。

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

离线可用

索引表没有存储原文，只存储词，减少了存储量。

搜索结果高亮需要重新加载原文，配合service worker即可避免重复的网络请求。

同时，因为service worker会缓存所有文章，所以用户一旦进行过搜索，整个网站包含搜索在内都离线可用。

对 MarkDown 文档的显示优化

i18n.site 的纯前端搜索解决方案针对 MarkDown 文档做了优化。

展示显示搜索结果时，会显示章节名称，并在点击时定位到该章节。

总结

纯前端实现的倒排全文搜索，无需服务器。非常适合文档、个人博客等中小型网站。

i18n.site 开源的自研纯前端搜索，体积小，响应快，解决了当前纯前端全文搜索的种种弊端，提供了更好的用户体验。