我觉得这个标题应该改改了，我写下来其实是告诉大家怎么写一个搜索引擎，并没有涉及太多的Golang的东西，我觉得这样也挺好，熟悉了原理，用什么实现其实并不重要了，而且说说原理比说代码更实在。
之前已经说了底层的数据结构了，包括倒排和正排索引。今天我们上一层，来说说索引的字段和段。
字段这个上一篇已经介绍过了，字段的概念实际上是搜索引擎索引中我们能看到的最底层的东西，也是对外暴露的最底层的概念，在字段之下是倒排和正排索引，这两项其实对用户是封装起来了，我们可以认为每个字段对应一个正排和一个倒排，而实际上也确实是这样的。
在字段之上就是我们这一篇主要说的段了，段这个概念并不是搜索引擎特有的，也不是必须的，是我这个项目新增出来的，当然，也不是我原创，很多搜索引擎的引擎系统都有这个概念。
所谓段，就是最基本的检索系统，一个段包含所有字段，包含一部分连续的文档集合，能够进行完整的检索，可以把它当成一个检索系统最基本单位。
这么说可能还是有点抽象，我们打个比方，在数据库中，一行数据是最基本的单位，对应搜索引擎中的是一个文档，而表是所有文档的集合，对应搜索引擎中是一份索引，而段就是一部分表，它包含一部分文档的内容，可以对这一部分文档进行检索，多个段合并起来就是一份完整的索引。
为什么要有段这个概念呢？
如果一个搜索引擎的数据再建好索引以后并不变化，那么完全没有必要使用段，直接在建立全量索引的时候把数据都建好就行了
如果有增量数据，并且增量数据是不断进入系统的话，那么段的概念就有必要了，新增的数据首先在内存中进行保存，然后周期性的生成一个段，持久化到磁盘中提供检索操作。
段还有一个好处就是当系统是一个分布式的系统的时候，进行索引同步的时候，因为各个段持久化以后就不会变化了，只需要把段拷贝到各个机器，就可以提供检索服务了，不需要在各个机器上重建索引。
一个段损坏了，并不影响其他段的检索，只需要从其他机器上将这个段拷贝过来就能正常检索了，如果只有一个索引的话，一旦索引坏了，就无法提供检索服务了，需要等把正确索引拷贝过来才行。
一个段都存一些什么信息呢？
一个段包含几个文件
indexname_{segementNumber}.Meta 这里是段的元信息，包括段中字段的名称，类型，也包括段的文档的起始和终止编号。
indexname_{segementNumber}.bt 这里是段的倒排索引的字典文件
indexname_{segementNumber}.idx 这里是段的所有字段的倒排文件
indexname_{segementNumber}.pfl 这里是段的所有数字正排文件的数据，同时也包含字符串类型数据的位置信息
indexname_{segementNumber}.dtl 这里是段的字符串类型数据的详情数据
上面的indexname是这个索引的名称，相当于数据库中的表名，segmentNumber是段编号，这个编号是系统生成的。
多个段合在一起就是一个完整的索引，检索的时候实际上是每个段单独检索，然后把数据合并起来就是最后的结果集了。
段的构建
下面我们一个一个来说说这些个文件，看看一堆正排和一堆倒排如何构成一个段的。
一个真正意义上的段的构建由以下几个步骤来构建，我们以一个实际的例子来说明一下段的构建，比如我们现在索引结构是这样，这个索引包括三个字段，分别是姓名(字符串)，年龄(数字)，自我介绍(带分词的字符串)，那么构建段和索引的时候步骤是这样的
1.前期准备
首先新建一个段需要先初始化一个段，在初始化段的时候我们实际上已经知道这个段包含哪些字段，每个字段的类型。
初始化一个段信息，包含段所包含的字段信息和类型，在这里就是包含姓名(字符串【正排和倒排】)，年龄(数字【正排】)，自我介绍(带分词的字符串【正排和倒排】)。
给段一个编号，比如1000。
准备开始接收数据。
2.建立内存中的段
内存中的段是构建段的第一步，以上述的字段信息为例，我们会在内存中建立以下几个数据结构，在这里我都是使用语言自动的原始数据结构
姓名需要建立倒排索引，所以建立一个map<string,list>，key是姓名，value是docid，姓名也要建立正排索引，所以建立一个StringArray[]，保存每条数据的姓名的详情。
年龄需要建立正排索引，所以建立一个IntegerArray[]，保存每条数据的年龄的详情。
自我介绍需要建立倒排索引，所以建立一个map<string,list>，key是自我介绍的分词的term，value是docid，自我介绍也要建立正排索引，所以建立一个StringArray[]，保存每条数据的自我介绍的详情。
当新增一条数据的时候{"name":"张三","age":18,"introduce":"我喜欢跑步"}，首先我们给他一个docid【假如是0】，然后我们把数据分别存放到上面的5个数据结构中，如果再来一条数据{"name":"李四","age":28,"introduce":"我喜欢唱歌"}，我们给他一个docid【假如是1】，那么数据就变成了下图的样子
@H_301_117@
3.将数据结构持久化到磁盘中
这样，随着数据的不停导入，内存中的数据结构不断变化，内存段的数据也越来越大，当达到一定阈值的时候（这部分策略以后会说，我把这部分策略放到了引擎层，由引擎来决定什么时候进行段的持久化），我们将把数据持久化到磁盘中。
进行持久化的过程中
如果是map的数据结构，我们将遍历整个map，首先将value追加写到.idx文件中，然后把key建立B+树，value是刚刚写入的idx文件的偏移位置。
如果是IntegerArray，我们遍历整个数组，然后把数据写入到pfl文件中，每个数据占用8个字节。
如果是StringArray，我们遍历整个数据，首先把value追加写入到dtl文件中，然后把文件偏移量写入到pfl文件中
完成上面的三个步骤，我们的持久化工作就完成了，完成以后数据结构就变成下面的样子了，大家可以自己脑子里实现一遍。
@H_301_117@
4.段构建完成后
段构建完成后，这个段就算完全持久化磁盘中了，不会再进行更改了，相当于提交到索引系统了，可以进行检索了。这时候，我们再新建一个段，接着接收新的文档数据，然后继续把后续的段持久化到磁盘中。
当检索的时候，依次检索每个段，然后将结果集合并起来返回给前端。
段的合并
段建立好了以后，可能需要对段进行合并操作，段的合并方式也很多，最简单的就是新建一个段，然后遍历之前的所有数据，从新建立一个段即可，这比较适合于数据量少的情况，因为新建一个段是在内存中的，如果之前的数据太多的话，内存会撑不住。
还有一种方式是分别将倒排，正排依次合并，这种方式不耗费内存，但是比较耗费磁盘的IO，两种方式大家可以根据自己的业务场景进行选择，第一种的方法和之前段的构建是一样的，这里我们说说第二种方式。
合并倒排文件
我们使用的B+树对倒排索引的字典文件进行存储，B+树天然带排序，那么合并段的时候实际上就是合并多个B+树，我们只要使用归并排序的方式就能合并多个B+树了。归并排序不清楚的可以自己去查查，每个B+树的Key就是待归并的元素，一边扫描B+树一边构建一个新的B+树，然后把倒排文件合并起来形成一个新的idx文件，倒排文件就合并完了。
合并正排文件
合并正排文件更加简单，只需要按照字段依次遍历每个段的正排文件，然后一边遍历一边就形成了一个新的正排文件，遍历完正排文件也就合并完了。
合并的方法在FalconIndex/segment/segment.go的 MergeSegments中有详细代码，大家可以参考一下这种最简单的合并方式。
段的策略
段的策略比较自由，一般也不建议固化到索引中。一般有以下几种策略可供选择，具体需要根据自己的业务逻辑来选择一个合适的段的持久化策略。
如果你的系统是一个一旦建立了索引就不怎么变化的系统，那么在做全量索引的时候建立一个段就行了，全量索引构建完了，然后把段持久化到磁盘就行了，如果全量索引量很大，怕内存扛不住，那么可以每10万条建立一个段，当全量索引完成了以后再将所有的段合并成一个段就行了，段的合并后面会说，合并段基本不占用什么内存，可以随时合并，如果有增量数据，每隔一段时间序列化一下段，然后再每隔一段时间将所有非全量数据的段合并一下，那么系统中就基本上只有一个全量的段和一个增量的段，检索起来还是非常快的。
如果你的系统是一个实时变化比较大的系统，比如日志系统，那么全量索引实际就没什么意义了，由于日志系统的检索其实实时性要求没有那么高，那么段的策略可以是每新增10万条数据持久化一个段，没到10个段将所有段合并成一个段。或者按照时间戳来合并段，方便剔除老的数据。
如果你的系统是一个实时性要求很高的系统，那么可以按照时间（比如10秒）持久化一次段，每当系统空闲的时候将小的段合并成一个大的段。
总之，段的策略比较自由，完全由引擎层来实现，根据自己的业务场景来选择重写一个段合并的策略都是可以的。
段是索引的一部分，也是一个微型的索引，下面一篇我们将会介绍索引层了，索引层介绍玩以后搜索引擎的数据层就完全结束了，上面就是各种引擎的策略了，有了索引层以后，其实对上你要变成一个搜索引擎还是要变成一个数据库，或者变成一个KVDB的数据库都是可以的，反正基础的东西不会有太多变化。
原文链接：https://www.f2er.com/go/189810.html