Sphinx search 是一款非常棒的开源全文搜索引擎，它使用C++开发，索引和搜索的速度非常快，我使用sphinx的时间也有好多年了。最初使用的是coreseek，一个国人在sphinxsearch基础上添加了mmseg分词的搜索引擎，可惜后来不再更新，sphinxsearch的版本太低，bug也会出现；后来也使用最新的sphinxsearch，它可以支持几乎所有语言，通过其内置的ngram tokenizer对中文进行索引和搜索。
但是，像中文、日文、韩文这种文字使用ngram还是有很大弊端的：
当Ngram=1时，中文（日文、韩文）被分解成一个个的单字，就像把英文分解成一个个字母那样。这会导致每个单字的索引很长，搜索效率下降，同时搜索结果习惯性比较差。
当Ngram=2或更大时，会产生很多无意义的“组合”，比如“的你”、“为什”等，导致索引的字典、索引文件等非常大，同时也影响搜索速度。
基于以上弊端，为中日韩文本加入分词的tokenizer是很有必要的。
于是决定来做这件事。先去Sphinxsearch网站去看看，发现它已经发布了新的3.x版本，而且加入了很多很棒的特性，然而它从Sphinxsearch 3.x 开始，暂时不再开源. 不过，部分前Sphinxsearch的开发人员跳出来成立新团队，在Sphinx 2.x版本基础上开发自己的Manticoresearch。这两者很像，从它们的名字就可以看出来，这俩都是狮身怪兽。
Sphinx 是（古埃及）狮身人面像，Manticore 是（传说中的）人头狮身龙（蝎）尾怪兽
Manticoresearch 从Sphinxsearch 继承而来， 并做了性能优化. 因此，我选择了Manticoresearch 来添加中日韩分词。
首先从Manticoresearch的github仓库pull最新的代码来谈价，后面我也会尽力与Manticoresearch的主分支保持同步。
算法实现
算法基于字典，具体是cedar的实现的双数组trie。cedar是C++实现的高效双数组trie，也是分词字典的最佳之选。cedar的协议是GNU GPLv2, LGPLv2.1, and BSD;或者email联系作者所要其它协议。
通过最小匹配（而非单字）来匹配字典和字符串，把字符串分割成最短（而非单字）的词。如果遇到处理不了的歧义时，以单字做词。这样的目的是，保证搜索时能找到这些内容而不丢失。
稍微解释一下，对于搜索引擎的分词为什么这么做：
搜索引擎要能找到尽可能全内容：最彻底的方法是ngram=1，每个字单独索引，这样你搜索一个单字“榴”时，含有“榴莲”的文本会被找到，但缺点就如前面所说。
搜索引擎要能找到尽可能相关的内容： 分词就是比较好的方法，对词进行索引，这样你搜索一个单字“榴”时，含有“榴莲”的文本就不会被找到。但分词的粒度要小，比如“编程语言”这是一个词组，如果把这个分成一个词，你搜索“编程”时，就找不到只含“编程语言”的文本，同样的，“上海市”要分成“上海”和“市”，等等。所以，“最小匹配”适用于搜索引擎。
编译安装
从github仓库manticoresearch-seg获取源码，编译方法跟Manticoresearch一样，具体看官方文档。
使用方法
1. 准备词表把所有词写到一个txt文件，一行一个词，如下所示：
# words.txt
中文
中国語
중국어
2. 创建字典成功编译代码后，就会得到创建字典的可执行程序make_segdictionary. 然后执行命令:
./make_segdictionary words.txt words.dict
这样就得到了字典文件: words.dict
3. 配置索引只需在配置文件的index {...} 添加一行即可：
提醒:分词对批量索引和实时索引都起作用。
吐槽
添加分词最初的想法是，我的代码作为新增文件加入项目，只在原有文件个别处添加就好。这样做分得比较清楚，后面对manticore官方仓库提交代码也比较清晰。于是就尝试这样做。
然而，Sphinx的代码组织的真是有点乱，Manticore沿用Sphinx的代码所以架构是一样的。最大的一个cpp文件sphinx.cpp 竟然有3万多行代码，很多类的声明直接放在这个.cpp 文件里面，而没有放到头文件sphinx.h里面。 因为我实现的分词tokenizer必须要继承它的类保持接口一致。尝试着把cpp文件的一些声明移到.h文件，结果是越移越多，要对原始文件做很大改动，甚至可能要重新架构源代码。不是不可以重新架构，一来会很费时间，二来向官方提交代码很难被接受，三是跟官方代码保持同步就很费劲，最终还是在原来sphinx.cpp文件中添加分词tokenizer: CSphTokenizer_UTF8Seg 。
当然，Sphinx的代码的类的继承关系比较清晰，继承原来的tokenizer实现新的也不算费事，修改了4个源码文件就添加好了分词tokenizer。
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