elasticlunr.js 最新版本v0.6.7发布啦

本小编写的第一个有点实用价值的开源类库elasticlunr.js刚刚发布了最新的版本v0.6.7, 该项目是在lunr.js的基础上进行大幅度改进生成的。希望各位帮忙做code review，本人并不熟悉javascript, 还有，如果方便的话希望给位帮忙在github上点赞，嘿嘿，您的一个赞，是我继续努力改进该项目的最大动力来源。

本项目的主页：elasticlunr.js

项目代码：elasticlunr.js code

项目文档: elasticlunr.js doc

项目的npm发布地址: elasticlunr.js npm

项目在线演示地址: elasticlunr.js demo

目前，与lunr相比，比较大的改动主要有：

1. Query-Time Boosting, 目前elasticlunr支持查询时的权重调整，可以方便的根据不同的应用场景调整不同field的权重，不用在建立索引的时候直接写入不可以调整的field weight.

2. More Rational Scoring Mechanism,　目前elasticlunr.js采用和elasticsearch 以及 lucence完全一直的文档评分准则，比lunr.js的评分更加准确、客观。目前采用的评分准则在通用的

tf

idf

tf*idf

还做了field length normalization, field length normalization 有点像BM25模型，如果一个field太长，会导致tf比较大，做了field length normalization以后能够对长field的tf做一个penality；同时，elasticlunr.js还做了coord normalization 和 query normalization, 将query-time boosting 信息enroll 到了query normalization中。关于Elasticlurn和elasticsearch是如何具体的做scoring的，请参考我的文章Elasticsearch scoring detailed explanation.

3. Field-Search, 用户建立索引的时候，可以指定文档的哪些field需要建立到索引中，同时，用户在查询的时候可以指定要查找哪些field, 可以指定给每个field 多少权重，这样能够实现非常灵活的查询。

4. Boolean Model, 用户查询的时候可以指定全局的boolean model, 也可以指定某个field的boolean model, field boolean model 会覆盖全局的boolean model, 这样用户就可以指定是否需要在某个field中包含全部的query tokens.

5. Combined Boolean Model, TF/IDF Model and the Vector Space Model, 目前elasticlunr整合了boolean model, tf/idf model 和 vector space model 进行文档ranking分数的计算，这个计算使得文档的ranking准确性更好。文档分数计算请见：Elasticsearch scoring detailed explanation.　未来还会包括其他的ranking model, 例如BM25 Model.

6. Fast, elasticlunr.js在计算文档相似度的时候不用计算query 的向量和文档的向量，没有采用vector space model, 而是采用计算每个query token在出现文档中的score, 然后把每个query token的score累加起来，最后进行query normalization, 所以在进行query的时候计算速度比较快。

7. Small Index Size, elasticlunr.js没有存储token corpus,　因为没有必要计算文档向量，这样可以节省一部分存储大小；同时，elasticlunr.js用户可以设置是否存储json格式的文档，如果用户比较关心index的大小，可以设置为不存储json格式的documents；最重要的部分是，elasticlunr.js 优化了index的存储信息，使得index的大小可以降低到原来的一般左右。

应用示例

建立索引

如果用户不设置是否存储文档，默认为存储，这样用户可以用JSON文档生成摘要：

var index = elasticlunr(function () {
    this.addField('title');
    this.addField('body');
    this.setRef('id');
});
           

用户可以设置不存储JSON文档：

var index = elasticlunr();
index.addField('title');
index.addField('body');
index.setRef('id');
index.saveDocument(false);
           

索引文档

Adding documents to the index is as simple as:

直接可以索引JSON格式的文档

var doc1 = {
    "id": ,
    "title": "Oracle released its latest database Oracle 12g",
    "body": "Yestaday Oracle has released its new database Oracle 12g, this would make more money for this company and lead to a nice profit report of annual year."
}

var doc2 = {
    "id": ,
    "title": "Oracle released its profit report of 2015",
    "body": "As expected, Oracle released its profit report of 2015, during the good sales of database and hardware, Oracle's profit of 2015 reached 12.5 Billion."
}

index.addDoc(doc1);
index.addDoc(doc2);
           

简单文档检索

index.search("Oracle database profit");
           

检索结果：

[{
    "ref": ,
    "score": 
},
{
    "ref": ,
    "score": 
}]
           

因为elasticlunr.js已经有非常复杂的、合理的评分系统，所以大部分情况下用户只需要使用最简单的查询就可以满足需要，当然如果用户比较熟悉检索原理的话，也可通过配置实现更加复杂的、针对不同应用情况的检索。

field search && configuration

用户可以指定查询哪些field, 给每个field多少权重，在每个field中使用哪个boolean model进行检索。

index.search("Oracle database profit", {
    fields: {
        title: {boost: },
        body: {boost: }
    }，
    bool: "OR"
});
           

上面的查询例子通过设定全局的bool model表示在每个field中，都采用这个bool model,　如果在某个field中指定了其他的bool model,那么field的bool model　会覆盖全局的bool model，　例如：

index.search("Oracle database profit", {
    fields: {
        title: {boost: , bool: "AND"},
        body: {boost: }
    }，
    bool: "OR"
});
           

为什么你需要elasticlunr.js?

1. 在很多情况下，你可能想让自己的一些文档能够实现检索的功能，但是又不想提供太复杂服务器环境配置，这时候你可以完全用elasticlunr.js建立文档索引，然后在浏览器中使用搜索功能，你只需要在服务器上提供简单的apache静态网页服务即可。
2. 很多时候用户可能在受限的网络环境下，不能总是访问网络或者访问网络的成本比较大，例如移动设备，这个时候如果能共提供离线的文档并支持搜索功能，对于用户来说是非常友好的。例如，某个模块的文档，用户往往在下载模块的时候就已经包含文档了，如果用户在本地使用这些文档的话，提供搜索功能是非常有用的。