Lindorm原理 | Lindorm全文索引技术介绍 - 编程

背景

作为面向大数据场景的半结构化、结构化存储系统，Lindorm已经在阿里发展了近十年，并始终保持着快速的能力更新和技术升级，其在功能、性能、稳定性等方面的诸多创新历经了长时间的大规模实践考验，被全面应用于阿里集团、蚂蚁集团、菜鸟、大文娱等各个业务板块，成为目前为止公司内部数据体量最大、覆盖业务最广的数据库产品。

Lindorm作为云原生多模数据库，目前支持宽表、时序、搜索、文件等多种数据模型，各模型间数据互融互通，一处写入处处可读，以适应用户在不同场景下的需求，使应用开发变得更加敏捷、高效。更全面的Lindorm介绍，可参考：存的起，看得见—云原生多模数据库Lindorm技术解析。

Lindorm一直致力于"让企业数据存的起，看得见"，除了提供海量数据的低成本冷热存储，Lindorm也提供了丰富的索引支持，让数据能够实时可见，接下来我们将讲述Lindorm为满足企业客户的多样化查询需求而开放的全文索引功能。

数据查询的痛点

Lindorm Table引擎兼容HBase、Phoenix(SQL)、Cassandra(CQL)等开源标准接口，它的数据模型是一种松散的宽表结构，通过唯一键Rowkey确定一条数据，并且支持多个列族，每个列族的多个列集中存储。这样的数据模型，适合的查询场景主要有两种：
1.主键查询

SELECT * FROM table WHERE PK = ?;

2.前缀范围查询

SELECT * FROM table WHERE PK >= ? AND PK <= ? LIMIT 10;

而面对非主键条件的查询，一种方式是通过扫描主表来过滤出需要的数据，这会耗费过多的服务资源，造成系统的不稳定，另外一种方式是通过双写来维护多张表，但这会增加应用开发的复杂性，并且无法保证数据的一致性和写入效率。为此，Lindorm提供了强一致的全局二级索引，目前已经广泛应用在各个业务场景中。

除了这些通用查询外，随着业务发展，更多的查询需求随之而来：

随机多维查询
通配符模糊查询
文本检索
排序统计
深度翻页
......

主键查询和二级索引已经无法满足这样的需求，那如何在原有数据库基础上支撑这些需求呢？

业界数据库在面对这样的问题时，通常有两种做法：
1.DB内核内置搜索引擎（Lucene)，提供全文索引能力。例如：MongoDB Atlas Search，Couchbase Search等。

2.DB+独立的搜索引擎，两个系统相互融合提供全文索引的能力。例如：AWS的DynamoDB与CloudSearch，Azure的ComosDB与Search，Greenplum GPText，以及Datastax推出的Cassandra Search。

Lindorm作为一款多模数据库，支持宽表、时序、搜索、文件四种模型，模型之间数据相互贯通，借助搜索引擎可以天然为宽表提供全文索引的能力，这也与业界的通用实现不谋而合。

全文索引示例

针对上面的表数据，我们可以对表中的多个列建立一个全文索引：姓名(name)、年龄(age)、性别(sex)、城市(city)、地址(address)。

CREATE SEARCH INDEX index_name ON table_name WITH COLUMNS name, age, sex, city, address(text);

创建完索引后，可以同时支持下面的多种查询需求：

模糊查询：SELECT * FROM table_name WHERE name LIKE ‘小%’
多维查询排序：SELECT * FROM table_name WHERE city='杭州' AND age>=18 ORDER BY age ASC
多维查询翻页：SELECT * FROM table_name WHERE name='小刘' AND sex=false OFFSET 100 LIMIT 10 ORDER BY age DESC
文本检索：SELECT * FROM table_name WHERE address CONTAINS ‘西湖区’

技术实现与功能介绍

Lindorm Search 搜索引擎

Lindorm搜索引擎是面向海量数据设计的分布式系统，兼容开源Solr标准接口，同时可无缝作为宽表、时序引擎的索引存储，加速检索查询。其整体架构与宽表引擎一致，基于数据自动分区+分区多副本+Lucene的结构设计，具备全文检索、聚合计算、复杂多维查询等能力，支持水平扩展、一写多读、跨机房容灾、TTL等，满足海量数据下的高效检索需求。

LindormSearch的数据持久化存储在LindormStore中，通过自动Sharding的方式分散到多台SearchServer中，每一个分片拥有多个副本，支持一写多读，提升查询聚合的效率，同时这些副本之间共享存储，有效消除副本之间的存储冗余。

宽表与搜索的融合

通过融合搜索引擎，借助Lucene的倒排索引和列式存储能力，我们为宽表提供了全文索引功能，在使用体验上类似二级索引，同时有更为丰富的语法支持，例如：分词、高亮、统计聚合等。

CQL访问

CQL全称Cassandra Query Language，是Cassandra社区提供的一套类SQL语言，熟悉SQL操作的开发人员可以很轻松的使用CQL。除了原生API访问全文索引外，Lindorm同样也提供CQL访问全文索引的能力，借助CQL可以实现对索引的管理操作，通过DML语句可以实现对宽表数据的读写，内部会自动路由到全文索引。

典型场景

全文索引提供丰富的查询能力，配合宽表引擎，可以广泛应用在移动出行、电商/网站、系统分析、时空时序场景。

案例一：订单详情

案例二：用户画像

最后

体验全文索引，请参考指导文档：Lindorm全文索引，更多的技术交流，可以通过钉钉扫描二维码入群，可参考专家服务。

Lindorm原理 | Lindorm全文索引技术介绍