背景

1. 在产品迭代时，个人版产品已经将联系人和消息实时备份到本地，而消息的备份的目的仍然是为了快速查询对自己有用的上下文，并能快速定位到这些用户以及这些有用的信息。另外包括未来喂给 chatgpt-4o 的数据也是需要调用搜索获取的，也不是全量喂，以减少无用信息的资源浪费。

2. 关系型数据库建立的是 B 树索引，而全文索引采用的是文本倒排索引，前者是正排查询，在处理文字间隔情况下，几乎是白痴级遍历和比对，后者却是利用词根的方式反差文档 ID，效率上高了太多倍。

SQLite 自带全文倒排索引

咨询 ChatGPT 询问是否有轻量级可以在客户端上使用的倒排索引库，ChatGPT 推荐了 SQLite FTS5,实际测试效果还不错。

实际使用的 SQL 语句，明显发现对中文的检索支持比较差

CREATE VIRTUAL TABLE documents USING fts5(title, body);

INSERT INTO documents (title, body) VALUES ('Twelfth-Night', 'If music be the food of love, play on: Give me excess of it…');
INSERT INTO documents (title, body) VALUES ('Macbeth', 'When shall we three meet again In thunder, lightning, or in rain?');
INSERT INTO documents (title, body) VALUES ('zhengxi', '😇🤣😆#;;郑钦文已于当地时间5日早上离开巴黎，备战北美赛季，这也意味着郑钦文无缘本次巴黎奥运会的中国代表团闭幕式的旗手.');
INSERT INTO documents (title, body) VALUES ('eluosi','Он очень прост в использовании, поддерживается загрузка как в Excel, так и в CSV, и в основном он бесплатен.');
INSERT INTO documents (title, body) VALUES ('email', 'leiluo88888888@gmail.com');
INSERT INTO documents (title, body) VALUES ('wadesk', '我们客户端也有群发https://wadesk.io');
INSERT INTO documents (title, body) VALUES ('Depois', 'Depois de comprar, tire um print da tela do preço e quantidade de compra e informe a assistente Michele . Ela ajudará a registrar e');

SELECT rowid, title, body FROM documents WHERE documents MATCH 'очень';

SQLite FTS5 可以自定义分词器

在进一步搜索过程中发现，微信在本地消息搜索过程中也有，消息检索的需求，且他们还做了进一步的优化

https://juejin.cn/post/6844903504419504135

进一步定位到一个针对中文搜索的优化库

https://www.wangfenjin.com/posts/simple-tokenizer/

这是一个开源的库，并且还给了使用 example，非常 Nice

simple/examples/node/node-sqlite3.js at master · wangfenjin/simple · GitHub

const path = require("path");
const sqlite3 = require('sqlite3').verbose();
const db = new sqlite3.Database(':memory:');

// 获取应用路径
const ext_path = path.resolve(__dirname, 'lib');
const dict_path = path.resolve(__dirname, 'lib/dict');

db.serialize(function() {
    console.log("extension path: " + ext_path + ", dict path: " + dict_path);

    // 加载扩展
    const platform = process.env.npm_config_target_platform || process.platform;
    const arch = process.arch;

    if (platform === 'win32') {
        if (arch === 'x64') {
            db.loadExtension(path.join(ext_path, "libsimple-windows-x64.dll"));
        } else {
            db.loadExtension(path.join(ext_path, "libsimple-windows-x86.dll"));
        }
    } else if (platform === 'darwin' && arch === 'arm64') {
        db.loadExtension(path.join(ext_path, "libsimple-aarch64-linux-gnu-gcc.so"));
    } else if (platform === 'darwin' && arch === 'x64') {
        db.loadExtension(path.join(ext_path, "libsimple-osx-x64.dylib"));
    } else {
        db.loadExtension(path.join(ext_path, "libsimple-linux.so"));
    }

    // 设置 jieba 字典文件路径
    db.run("select jieba_dict(?)", dict_path);

    // 创建表并插入数据
    db.run("CREATE VIRTUAL TABLE t1 USING fts5(x, tokenize = 'simple')");
    db.run("insert into t1(x) values ('周杰伦 Jay Chou:我已分不清，你是友情还是错过的爱情'), ('周杰伦 Jay Chou:最美的不是下雨天，是曾与你躲过雨的屋檐'), ('I love China! 我爱中国！我是中华人民共和国公民！'), ('@English &special _characters.\"''bacon-&and''-eggs%')");

    // 执行全文搜索
    db.each("select rowid as id, simple_highlight(t1, 0, '[', ']') as info from t1 where x match simple_query('zjl')", function(err, row) {
        console.log(row.id + ": " + row.info);
    });
    db.each("select rowid as id, simple_highlight(t1, 0, '[', ']') as info from t1 where x match simple_query('中国')", function(err, row) {
        console.log(row.id + ": " + row.info);
    });
    db.each("select rowid as id, simple_highlight(t1, 0, '[', ']') as info from t1 where x match jieba_query('中国')", function(err, row) {
        console.log(row.id + ": " + row.info);
    });
});

db.close();