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Typesense：通用数据类型搜索技巧

690 2024-08-27 12:15:00

本文中，我们将讨论在 Typesense 中如何为以下数据类型创建索引和搜索：

产品型号 / 部件号码 / SKU

假设你有一个包含产品标识符(型号、零件号或 SKU)的文档(document)，其中混合了字母数字字符和特殊字符：

{
  "title": "Control Arm Bushing Kit",
  "part_number": "K83913.39F29.59444AT"
  //...
}

现在，假设你希望此产品出现在以下任何搜索词的搜索结果中

  • K83913
  • 83913
  • 39F29
  • 59444AT
  • 59444
  • 9444AT
  • K83913.39F29
  • 39F29.59444

默认行为

默认情况下，Typesense 在索引和搜索字段时会从字段中删除特殊字符。因此，K83913.39F29.59444AT 将被索引为K8391339F2959444AT。

默认情况下，Typesense 执行前缀搜索，这意味着它只搜索搜索条件中位于字符串开头的记录。因此，搜索出现在 K83913.39F29.59444AT 中间的 39F29 或 F29 不会调出该记录。但是搜索 K83913 或 K83913.39 或 K83913.39F29.59444 或 K83913.39 将调出该记录。

改进

我们需要做的第一个更改是告诉 Typesense 将根据 . (点号)拆分产品标识符。这样，K83913.39F29.59444AT 将被索引为三个单独的 token(单词):K83913、39F29 和59444AT。现在，当搜索 39F29 或 5944 时，将返回产品 K83913.39F29.59444AT。

你可以在创建集合时通过在 schema 中设置 token_separators 来实现这一点：

{
  "name": "products",
  "fields": [
    {"name":  "title", "type":  "string"},
    {"name":  "part_number", "type":  "string"}
  ],
  "token_separators": ["."]
}

我们仍然会碰到搜索在字符串中间出现的 83913 或 9444AT 的情况。

要解决该问题，我们有两种方式：

使用 v0.23.0 起新增的 infix 搜索特性：

https://github.com/typesense/typesense/issues/393#issuecomment-1065367947(打开新窗口)

注意：对于长字符串，这可能是一个计算密集型的操作。如果你注意到特定用例的 CPU 使用率有所增加，则应使用下面的选项。

根据你期望用户搜索的方式预先拆分产品标识符：

{
  "title": "Control Arm Bushing Kit",
  "part_number": [
    "K83913.39F29.59444AT",
    "83913.39F29.59444AT",
    "3913.39F29.59444AT",
    "913.39F29.59444AT",
    "13.39F29.59444AT",
    "3.39F29.59444AT",
    "9F29.59444AT",
    "F29.59444AT",
    "29.59444AT",
    "9.59444AT",
    "9444AT",
    "444AT",
    "44AT",
    "4AT",
    "AT"
  ]
  //...
}

当将其与 token_separators 结合使用时，你将能够搜索我们上面讨论的所有模式。

电话号码

假设我们的电话号码格式是这样的：+1 (234) 567-8901，而我们希望用户通过以下任何一种格式可以拉取该记录：

  • 8901
  • 567-8901
  • 567 8901
  • 5678901
  • 234-567-8901
  • (234) 567-8901
  • (234)567-8901
  • 1-234-567-8901
  • +12345678901
  • 12345678901
  • 2345678901
  • +1(234)567-8901

默认行为

默认情况下，Typesense 将移除所有特殊字符，并按照空格拆分 token(单词)，因此，+1 (234) 567-8901 会被索引为 1, 234, 5678901。

因此，搜索 234 或 5678901 或 234 567-8901，将会返回结果，而其他格式不会返回预期的结果。

改进

首先告诉 Typesense 通过( 、) 来拆分，并且在创建集合时在 schema 中使进行 token_separators 设置：

{
  "name": "users",
  "fields": [
    {"name":  "first_name", "type":  "string"},
    {"name":  "phone_number", "type":  "string"}
  ],
  "token_separators": ["(", ")", "-"]
}

这将导致 +1 (234) 567-8901 被索引为 1、234、567 和 8901，现在以下搜索将返回该文档：

  • 8901
  • 567-8901
  • 567 8901
  • 234-567-8901
  • (234) 567-8901
  • (234)567-8901
  • 1-234-567-8901
  • +1(234)567-8901

剩余需要处理的用例如下：

  • 5678901
  • +12345678901
  • 12345678901
  • 2345678901

要解决这个问题，你需要在文档中将这些格式作为 string[] 数组字段添加：

{
  "name": "users",
  "fields": [
    {"name":  "first_name", "type":  "string"},
    {"name":  "phone_number", "type":  "string[]"}
  ],
  "token_separators": ["(", ")", "-"]
}

 

{
  "name": "Tom",
  "phone_number": [
    "+1 (234) 567-8901",
    "12345678901", // Remove all spaces
    "2345678901", // Remove all spaces and country code
    "5678901" // Remove all space, country code and area code
  ]
}

现在，搜索上述任何模式都将调出此记录。

Email 地址

假设我们有一个类似于 contact+docs-example@typesense.org 的电子邮件地址，我们希望用户能够使用以下任何模式来提取此文档：

  • contact+docs-example
  • contact+docs-example@
  • contact+docs-example@typesense
  • contact+docs
  • contact docs
  • docs example
  • contact typesense
  • contact
  • docs
  • example
  • typesense
  • typesense.org

默认行为

默认情况下，Typesense 将在索引过程中删除所有特殊字符，并且只进行前缀搜索(搜索词应位于单词的开头)，因此 contact+docs-example@typesense.org 将被索引为 contactdocsexampletypesense.org。

因此，带有 ✅ 的搜索词将返回该记录，而带有 ❌ 的内容将 不会返回该记录：

  • ✅ contact+docs-example
  • ✅ contact+docs-example@
  • ✅ contact+docs-example@typesense
  • ✅ contact+docs
  • ❌ contact docs
  • ❌ docs example
  • ❌ contact typesense
  • ✅ contact
  • ❌ docs
  • ❌ example
  • ❌ typesense
  • ❌ typesense.org

改进

为了解决上述剩余的情况，我们可以在创建集合时使用模式中的 token_separators 设置：

{
  "name": "users",
  "fields": [
    {"name":  "first_name", "type":  "string"},
    {"name":  "email", "type":  "string"}
  ],
  "token_separators": ["+", "-", "@", "."]
}

这将使 contact+docs-example@typesense.org 被索引为 contact、docs、example、typesense 和 org。

现在所有这些搜索条件都能拉取该文档：

  • ✅ contact+docs-example
  • ✅ contact+docs-example@
  • ✅ contact+docs-example@typesense
  • ✅ contact+docs
  • ✅ contact docs
  • ✅ docs example
  • ✅ contact typesense
  • ✅ contact
  • ✅ docs
  • ✅ example
  • ✅ typesense
  • ✅ typesense.org

如果你也希望 ample 返回此记录，可以使用 v0.23.0 中提供的  infix 中缀搜索功能： https://github.com/typesense/typesense/issues/393#issuecomment-1065367947(打开新窗口)

日期/时间

Typesense 没有原生的日期/时间(date/time)数据类型。 

因此，你需要像此处描述的那样，将日期和时间转换成 Unix 时间戳。

嵌套对象

始于 Typesense v0.24.0

Typesense v0.24.0 原生支持嵌套对象及对象数组。

要启用嵌套字段，你需要在创建集合时使用 enable_nested_fields 属性，以及 object 或 object[] 数据类型:

{
  "name": "docs", 
  "enable_nested_fields": true,
  "fields": [
    {"name": "person", "type": "object"},
    {"name": "details", "type": "object[]"}
  ]
}

此处了解更多详情。

Typesense v0.23.1 及其之前的版本

Typesense v0.23.1 及更早版本仅支持对整数、浮点数、字符串、布尔值和包含以上数据类型的数组的字段值进行索引。集合中的字段只能这些数据类型，这些字段将被索引。

重要附注：你仍然可以在 schema 里未提及的字段中将嵌套对象发送到 Typesense 中。它们将不会被索引或进行类型检查。只会存储在磁盘上，而如果文档是搜索查询的热门内容，则会返回。

Typesense 特别不支持索引、搜索或过滤嵌套对象或对象数组。作为(#227)的一部分，Typesense 计划很快添加对此的支持。与此同时，在将数据发送到 Typesense 之前，你必须将对象和对象数组展开(flatten)为顶级键。
比如，这样一个包含嵌套对象的文档：

{
  "nested_field": {
    "field1": "value1",
    "field2": ["value2", "value3", "value4"],
    "field3": {
      "fieldA": "valueA",
      "fieldB": ["valueB", "valueC", "valueD"]
    }
  }
}

需要在将其索引到 Typesense 之前，将其展开为：

{
  "nested_field.field1": "value1",
  "nested_field.field2":  ["value2", "value3", "value4"],
  "nested_field.field3.fieldA": "valueA",
  "nested_field.field3.fieldB": ["valueB", "valueC", "valueD"]
}

为了简化对结果中数据的遍历，你可能希望将展开后的嵌套字段的和未处理过的两个版本都发送到 Typesense 中，并且只将展开的键(flattened key)设置为集合架构中的索引，并将其用于搜索/过滤/分面。在解析结果的显示时，你可以使用嵌套版本。

地理坐标

Typesense 支持在文档中使用纬度/经度数据进行 GeoSearch 查询。你可以在 lat/lng 周围的给定半径内过滤文档，或按与给定 lat/lng 的接近程度对结果进行排序，或在边界框内返回结果。

此处有 GeoSearch 地理查询的更多信息：GeoSearch API 相关。

长篇文本

如果你有长篇文本，比如一篇长篇期刊文章、网站页面、成绩单等，我们建议你将长篇文本分解为更小的“段落”，并将每个段落存储在 Typesense 中的单独文档中。

这有助于提高搜索结果的粒度并提高相关性，因为如果文本足够长，文档之间的关键字可能会有足够的重叠，搜索常见关键字最终会匹配大多数文章。

HTML 内容

如果搜索的是 HTML 内容，你需要在文档中创建一个仅包含内容的纯文本版本而不包含 HTML 标签的字段，并在 query_by 搜索参数中使用该字段。

你仍然可以将原始 HTML 字段作为未索引字段存储在文档中(只需将其从 schema 中保留即可)，因此当原始 HTML 命中时，它将在文档中返回。

此处有更多关于这方面的内容。

搜索 null 或空值

Typesense 原生无法过滤属性值为 null 或空值的文档。

但你仍然可以通过以下方法实现这一点。
假设文档中有一个名为 tags 的可选字段，该字段可以为 null：

{
  "tags": null
}

如果你想获取所有 tags 设置为 null 的文档，你需要首先在索引时在每个文档中创建一个名为 is_tags_null: true | false 的额外字段：

[
  {
    "tags": null,
    "is_tags_null": true
  },
  {
    "tags": ["tag1", "tag3"],
    "is_tags_null": false
  }
]

当你在索引时将所有文档中的该字段进行设置后，你可以使用如下方式查询该文档：

{
  "filter_by": "is_tags_null:true"
}

URL 或文件路径

假设你有一组像如下这样的 URL 或文件路径的文档，你希望像在其上面进行搜索：

{"url": "https://url1.com/path1"}
{"url": "https://url2.com/path2"}
{"url": "https://url3.com/path3"}

并且你希望当用户搜索 url1 或 path1 时，Typesense 返回结果。

默认行为

默认情况下，Typesense 将删除所有特殊字符，并将第一个文档索引为 httpsurl1compath1。此外，Typesense 进行前缀搜索（匹配应该在单词的开头），因此 url1 或 path1 不会返回任何结果，因为它们出现在索引字符串的中间。

改进

为解决此问题，使之仍然可以获取 url1 或 path1 的结果，您需要添加:、. 和 / 到集合 schema 中的 token_separators 设置中：

{
  "name": "pages",
  "fields": [
    {"name":  "title", "type":  "string"},
    {"name":  "url", "type":  "string"}
  ],
  "token_separators": [":", "/", "."]
}

这将导致 URL 被索引为单独的单词：https、url1、com、path1。

现在，当搜索 url1 或 path 时，它将匹配这些单独的单词并返回该文档。

其他数据类型

如果有其他特定类型的数据需要帮助在  Typesense 中进行索引，请到 GitHub issue 或在 Slack 社区中询问。

 

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