效果图，欢迎测试http://feed.readself.com/

samhjn同学在上一篇文章评论中表示Feed Database的搜索功能不好使。原因是之前我没有太注重搜索上的优化，所以这个功能的体验很差。例如输入 “xiaoxia” 结果搜出一大堆 “xiaoxiao” 的网站，排名还比我的博客靠前，挺失望的！不过，今天的工作就是把这个功能给完善了！现在已经不是之前那个单纯在MySQL里使用like '%keyword%'查找那么简陋了。而且搜索速度也大大提升，不再像之前那样慢。

只要你输入关键字“xiaoxia”进行搜索，绝对不会出现“xiaoxiao”的结果了，因为这是两个不同的名字。

同时，你输入的关键词还会被拆分，例如“吸血鬼小说”会被拆分成“吸血鬼”和“小说”。排序方式为先按匹配词数，再按BR值（被友情链接数量）排序。

提到搜索引擎技术就离不开分词和索引，在分词上，我使用的是mmseg的中文分算法和搜狗的词库，分词速度快的惊人。以至于我处理数据的瓶颈在MySQL数据库上。我使用了MySQL的fulltext索引功能，在检索效率上可能没有sphinx那么快，但是对于10万个条目以内的数据库，速度已经足够了。为了达到精确查找的目的，我只对网站链接和标题两个属性进行了索引，fulltext的索引数据占用的空间也不多，才不到10M，挺环保的。

对网站标题进行分词之后，连同需要建立索引的链接，一起搬到了一个叫feed_index的索引表中。

下面是未分词的一段数据：

分词之后的数据：

目前这个分词效果还是挺满意的。另外，在最近看的一本搜索引擎相关的书籍中，提到了一种不依赖于词库的分词方法，能够应付一些新生的词汇，有空研究一下。如果两种方法都结合起来，应该能够达到更好的效果

夜已深，明天继续研究！