Dans le monde d’aujourd’hui, où de grandes quantités d’informations sont constamment générées, il est essentiel d’accéder efficacement aux données pertinentes. Les moteurs de recherche en texte intégral permettent une récupération rapide des données en indexant le contenu textuel, constituant ainsi l'épine dorsale d'applications allant des moteurs de recherche aux outils d'analyse de données. Compte tenu des ensembles de données massifs impliqués, les moteurs de recherche nécessitent une approche sophistiquée de l'indexation et des requêtes pour des performances optimales.
Ce blog vous guidera dans la création d'un moteur de recherche en texte intégral à l'aide de Go, en se concentrant sur des concepts avancés tels que le streaming de données, le multithreading et les structures d'indexation efficaces. Vous verrez comment gérer et rechercher dans de grands ensembles de données, en particulier des résumés Wikipédia, de manière efficace en termes de mémoire. En suivant ce guide, vous découvrirez comment tirer parti du modèle de concurrence de Go et son adéquation aux applications hautes performances.
La pile technologique de ce projet inclut Go comme langage de programmation principal, sélectionné pour sa syntaxe simple, sa bibliothèque standard robuste et sa prise en charge native de la concurrence. Voici une liste des outils et bibliothèques essentiels :
Langage de programmation : Go (Golang)
Bibliothèques :
Source de données :
Avec des volumes de données toujours croissants, récupérer efficacement des informations significatives constitue un défi de taille. Les moteurs de recherche doivent gérer et accéder rapidement à de vastes ensembles de données textuelles, un problème qui a conduit à des innovations telles que les index inversés, la tokenisation et la normalisation des données.
Des outils populaires comme Elasticsearch démontrent la puissance d'un moteur de recherche en texte intégral construit sur des techniques robustes d'indexation et de récupération. Inspiré de ces moteurs standards de l’industrie, ce projet cherche à implémenter une solution similaire dans Go. Les fonctionnalités de simplicité, de performances et de concurrence de Go le rendent bien adapté à cette tâche, offrant la possibilité d'explorer les concepts utilisés par les principaux moteurs de recherche et de les adapter à une implémentation personnalisée.
Ce projet est conçu pour ceux qui souhaitent comprendre le fonctionnement des moteurs de recherche sous le capot, ainsi que pour les développeurs et les passionnés désireux d'explorer le modèle de concurrence de Go. En offrant une expérience pratique, c'est l'occasion de comprendre comment Go peut gérer des tâches intensives telles que l'indexation et la recherche en temps réel, en particulier pour ceux qui s'intéressent au développement backend et full-stack.
Ce projet propose une approche pratique pour maîtriser le streaming et le multithreading dans Go, ainsi que pour plonger dans le fonctionnement des moteurs de recherche en texte intégral. Il permet d'expérimenter l'indexation, la tokenisation et le traitement de documents, offrant ainsi une compréhension complète des composants internes des moteurs de recherche.
En utilisant Go, vous explorez sa haute efficacité de concurrence. Go est bien adapté à la création d'applications nécessitant l'exécution de plusieurs tâches en parallèle, ce qui en fait un langage idéal pour les objectifs axés sur les performances de ce projet.
Ce projet développe des compétences avancées en Go, un langage largement utilisé dans les applications cloud natives et évolutives. Il offre une exposition à la mise en œuvre de solutions multithreading et de concurrence tout en mettant en évidence l'approche unique de Go en matière de gestion de la mémoire et des performances dans les applications à forte demande.
Le moteur suit un flux de travail structuré comprenant plusieurs étapes :
Le streaming permet de traiter les documents un par un sans charger l'intégralité de l'ensemble de données en mémoire. La fonction LoadDocuments gère la décompression et l'analyse en temps réel, en alimentant chaque document dans un canal. Cette configuration garantit que le système gère de grands ensembles de données en traitant les données de manière séquentielle, réduisant ainsi la charge de mémoire.
Le traitement des documents est simultané, avec plusieurs goroutines responsables de l'analyse, de l'analyse et de l'indexation des documents. Cette simultanéité accélère considérablement le processus d'indexation et permet des mises à jour de recherche en temps réel.
Le streaming est une technique dans laquelle les données sont traitées par morceaux au fur et à mesure qu'elles deviennent disponibles, plutôt que de les charger toutes en même temps. Ceci est particulièrement utile pour les grands ensembles de données où le chargement de l'intégralité de l'ensemble de données n'est pas pratique en raison des limitations de mémoire.
Le streaming permet de gérer efficacement la mémoire en ne traitant qu'une petite partie des données à un moment donné, ce qui est idéal pour ce moteur de recherche. Le système n’a pas besoin de charger tous les résumés Wikipédia en même temps ; au lieu de cela, il traite chaque document individuellement selon un flux constant.
La fonction LoadDocuments charge et décompresse les documents en streaming, en utilisant les bibliothèques d'encodage/xml et de compression/gzip de Go pour analyser et envoyer chaque document à un canal de traitement.
Le multithreading permet l'exécution simultanée de segments de code, augmentant ainsi les performances des applications en exécutant plusieurs opérations à la fois. Le modèle de concurrence natif de Go, avec des goroutines et des canaux, fournit un moyen simple de réaliser le multithreading.
La concurrence dans Go est obtenue à l'aide de goroutines, qui sont des threads légers qui permettent à plusieurs fonctions de s'exécuter simultanément. Les canaux permettent la communication entre les goroutines, garantissant que les données peuvent être transmises en toute sécurité sans avoir besoin d'une synchronisation complexe.
Dans ce moteur de recherche, plusieurs goroutines gèrent simultanément le traitement et l'indexation des documents. Par exemple, la fonction AddStreamed lit un canal de documents et indexe chacun d'eux simultanément, ce qui permet une indexation plus rapide sur de grands ensembles de données.
La gestion de plusieurs threads peut entraîner des problèmes tels que des conditions de concurrence, où plusieurs threads accèdent simultanément aux ressources partagées. Le package de synchronisation de Go, avec Mutex et WaitGroup, permet d'éviter ces problèmes en synchronisant l'accès aux données et en garantissant que les tâches sont terminées avant de passer à l'étape suivante.
Ce moteur de recherche en texte intégral exploite les capacités de concurrence de Go pour créer un mécanisme d'indexation et de recherche performant. En utilisant le streaming de données et le multithreading, l'application traite efficacement de grands ensembles de données, tels que les résumés Wikipédia, sans surcharger la mémoire. Cette section explique les principales fonctions, fonctionnalités et méthodes clés utilisées dans le code.
La fonction LoadDocuments gère le chargement de documents à partir d'un fichier XML compressé, en le décompressant et en l'analysant sous forme de flux. Cette approche est économe en mémoire et particulièrement utile pour les grands ensembles de données.
// LoadDocuments loads documents from a gzip-compressed XML file and sends them through a channel.
func LoadDocuments(path string, docChan chan<- Document) error {
f, err := os.Open(path)
if err != nil {
return err
}
defer f.Close()
gz, err := gzip.NewReader(f)
if err != nil {
return err
}
defer gz.Close()
dec := xml.NewDecoder(gz)
dump := struct {
Documents []Document `xml:"doc"`
}{}
if err := dec.Decode(&dump); err != nil {
return err
}
for i, doc := range dump.Documents {
doc.ID = i
docChan <- doc
}
return nil
}
Ici :
Le fichier tokenizer.go comprend des fonctions permettant de normaliser et de standardiser le texte via la tokenisation, la normalisation de la casse, la suppression des mots vides et la radicalisation.
// LoadDocuments loads documents from a gzip-compressed XML file and sends them through a channel.
func LoadDocuments(path string, docChan chan<- Document) error {
f, err := os.Open(path)
if err != nil {
return err
}
defer f.Close()
gz, err := gzip.NewReader(f)
if err != nil {
return err
}
defer gz.Close()
dec := xml.NewDecoder(gz)
dump := struct {
Documents []Document `xml:"doc"`
}{}
if err := dec.Decode(&dump); err != nil {
return err
}
for i, doc := range dump.Documents {
doc.ID = i
docChan <- doc
}
return nil
}
Cette fonction :
La structure Index est la structure de données de base, contenant l'index inversé et le magasin de documents. L'index inversé est une carte où chaque jeton (mot) correspond à une liste d'identifiants de documents contenant ce mot, permettant une recherche efficace.
// analyze analyzes the text and returns a slice of tokens.
func analyze(text string) []string {
tokens := tokenize(text)
tokens = lowercaseFilter(tokens)
tokens = stopwordFilter(tokens)
tokens = stemmerFilter(tokens)
return tokens
}
La fonction AddDocument :
Pour permettre une utilisation persistante de l'index, les méthodes Save et Load dans index.go utilisent le package encoding/gob de Go pour la sérialisation et la désérialisation.
// AddDocument adds a single document to the index.
func (idx *Index) AddDocument(doc Document) {
idx.mu.Lock()
defer idx.mu.Unlock()
idx.docStore[doc.ID] = doc
for _, token := range analyze(doc.Text) {
ids := idx.index[token]
if ids != nil && ids[len(ids)-1] == doc.ID {
continue
}
idx.index[token] = append(ids, doc.ID)
}
}
À l'aide de la méthode AddStreamed, les documents de docChan sont indexés simultanément. Plusieurs goroutines gèrent le processus d'ajout de documents, accélérant considérablement l'indexation des grands ensembles de données.
// Save serializes both the index and docStore to a file.
func (idx *Index) Save(filePath string) error {
idx.mu.RLock()
defer idx.mu.RUnlock()
file, err := os.Create(filePath)
if err != nil {
return err
}
defer file.Close()
encoder := gob.NewEncoder(file)
if err := encoder.Encode(idx.index); err != nil {
return err
}
if err := encoder.Encode(idx.docStore); err != nil {
return err
}
return nil
}
Cette méthode :
La fonction de recherche d'index.go permet de récupérer efficacement les identifiants de documents correspondant à une requête de recherche en recherchant les documents contenant tous les jetons de requête.
// AddStreamed adds documents from a channel to the index concurrently.
func (idx *Index) AddStreamed(docChan <-chan Document) {
var wg sync.WaitGroup
numWorkers := 4 // Number of concurrent workers
for i := 0; i < numWorkers; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for doc := range docChan {
idx.AddDocument(doc)
}
}()
}
wg.Wait()
}
La fonction Recherche :
La méthode PrintResultsTable formate et affiche les ID de document correspondants avec des titres et des extraits de texte pour plus de lisibilité.
// LoadDocuments loads documents from a gzip-compressed XML file and sends them through a channel.
func LoadDocuments(path string, docChan chan<- Document) error {
f, err := os.Open(path)
if err != nil {
return err
}
defer f.Close()
gz, err := gzip.NewReader(f)
if err != nil {
return err
}
defer gz.Close()
dec := xml.NewDecoder(gz)
dump := struct {
Documents []Document `xml:"doc"`
}{}
if err := dec.Decode(&dump); err != nil {
return err
}
for i, doc := range dump.Documents {
doc.ID = i
docChan <- doc
}
return nil
}
Cette vue tableau est utile pour une vérification rapide et la lisibilité des résultats, car elle comprend un extrait du texte de chaque document correspondant.
Ce moteur de recherche en texte intégral constitue une base solide pour créer un système de recherche complet, mais plusieurs améliorations pourraient le rendre encore plus puissant et riche en fonctionnalités :
Construire un moteur de recherche en texte intégral à l'aide de Go est un projet pratique pour comprendre des concepts de programmation complexes tels que la concurrence, le multithreading et le streaming de données. Ce projet démontre la capacité de Go à gérer efficacement de grands ensembles de données tout en maintenant des performances élevées. En se concentrant sur une indexation efficace et un traitement multithread, ce moteur de recherche atteint une vitesse et une efficacité de mémoire impressionnantes.
Grâce à ce processus, nous avons exploré les composants essentiels des moteurs de recherche (streaming, tokenisation, indexation inversée et multithreading) et vu comment ces éléments s'assemblent pour créer une solution de recherche réactive et soucieuse des ressources. Avec des améliorations potentielles telles que le traitement distribué et l'intégration NLP, ce moteur de recherche peut encore évoluer, offrant des capacités encore plus grandes.
L'expérience acquise ici met non seulement en valeur les performances de Go, mais sert également de base pour créer des applications réelles et évolutives capables de répondre aux exigences des environnements gourmands en données.
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