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前言
目前大多数提供搜索功能的大型网站，都会对用户输入的拼音进行自动补全，推荐一些用户可能感兴趣的词。由于近期自己做的一个项目也要用到此功能，所以打算亲自分析实现一个自动补全功能。
需求分析
这类应用应当根据不同的场景单独设计，通用的设计未必好用，不过可以择各家之长，按需所取。
我的场景是，数据库中存储有1万多个景点名称数据，我希望：
- 当用户输入如”yun”这样的拼音时，能够给出“云台山、云岭”等自动补全信息
- 当用户输入如“yts”这样的缩写时，能够给出“云台山”的自动补全
- 当用户输入如“云tai”这样的混合输入时，也能够给出“云台山”补全信息
- 暂时不考虑输入“台山”补全“云台山”这样的后缀形式
（本需求只是引子，我希望实现千万级以上数据源中的补全）
最原始的做法
如果要改进一个事物，那我们就要先彻底分析原有事物的缺点，比如最原始的实现方法：
- 首先在景点数据库中添加两个新的字段，字段py_full表示当前景点名称的全拼，字段py_short景点名称的拼音缩写。
- 每次录入或更细景点名称的时候，调用工具把名称转换为全拼和缩写。
- 用户在前端输入字符串时，将字符串拆分为字符，依次判断每一个字符是否存在于景点名称、全拼、缩写中，如输入 “云t”，则生成类似这样的查询语句:
- select name from 景点 where (name like ‘%云%’ or py_full like ‘%云%’ or py_short like ‘%云%’) and (name like ‘%t%’ or py_full like ‘%t%’ or py_short like ‘%t%’) limit 0,5
这种做法的缺点很明显，就是每次输入字符要进行复杂度为O(n)的查询，n为所以景点的数量，加上like查询对系统性能的影响，这么做对于大数据量（如百万级）是不可接受的。
一般的小型系统，用这种方式是可以被接受的，如果数据只有几万，也完全可以把名称、拼音全部缓存到数据库，内存占用可能也只有几百KB而已。
虽然本系统的数据看起来能够接受此种方式，但是我们此处探讨的是进一步的优化，我们假设数据量为千万级别，那缓存到内存可能就就有上G了，而每次遍历数据库的代价更是非常大。
汉字转为拼音
上文提到了汉字转为拼音和拼音缩写的工具，我们可以通过以下步骤构造：
- 获取某汉字编码及其对应的拼音数据库，网络上有不少下载，我这里用的是GBK编码下的7000个左右汉字对应的拼音，点击此处下载。
- 将这批数据以 汉字、拼音 两个字段的形式保存到数据库，当然也可以为他们建立索引。
- 每次系统启动将数据保存到内存中，编程实现一个 String chineseToPinyin(String word) 函数即可。
网路上也有很多开源的实现，比如pinyin4j，拥有2万多个汉字，但是最终的原理都差不多，上面7000汉字大概占用内存10Bytes * 7000 = 70 KB (假设每个汉字拼音映射平均占用10Bytes)。
进一步的思路
上面的遍历办法既然被否定，那么涉及到字符串匹配，我们还有什么选择呢？
如果使用Trie树组织数据，可以很快速的对源字符串进行匹配，我们可以把输入串转换为拼音全拼，然后根据此全拼建立Trie树，在树节点的key上放置拼音字符，value上为查询到该节点时的完整汉字字符串，如下图：
假设我们有2000万条数据，每条数据有5个汉字，每个汉字转换为拼音字符为15个字符。理论上这棵树的深度最多为15层，每一个节点最多包含26个字符。我们假设每一层正好分配了2000万个字符，这样第一层因为最多只能有26个字符，所以这2000万基本上都是重复数据，之记为26，第二层为26*26 = 676个，只记为676依次类推:
- 第一层：26
- 第二层：676
- 第三层：17576
- 第三层：456976
- 第四层：11881376
- 第五层：超出2000万，按2000万计算
- …
- 第十五层：2000万
总计约为为，2.2亿个字符。这么多字符，每个字符需要一个节点，每个节点为4Byte的话，也需要880MB的内存，加上2000万条汉字数据，约为20000000*5*4Byte = 400MB内存，再加上节点指针等其他数据，一共至少需要1.5G以上的空间占用（这里主要的指数增长因素为平均字符长度）。
三元搜索树(Ternary Search Tree)针对过多的内存占用解决了一部分问题，它结合二分搜搜的优点，牺牲了一部分查询性能(O(logN)，Trie前缀树为O(Len))，来换取较大的空间节省（指数级的降低空间占用，具体可以参考上面的链接）。虽然使用三叉树降低了空间，但是起码也是有几百M的占用的，这些数据最好的情况还是放在硬盘中，而非内存。
比较好的做法
那么，用什么方法即能够保证查询的速度，又能把主要的条目数据存储在磁盘中呢？
我们可以这么来做：
- 对原词条数据进行分词，形成汉字与原条目的倒排索引，可以用Lucene或自己实现，这种需求来说，最好是逐字分词比较好，这样最多可能只有几千个拼音，放在三叉树中的节点不过3、4万左右。
- 把分词后行程的字典转换为拼音全拼和缩写，并把这些拼音放到三叉树中存储，key为拼音字符，value为汉字。
- 把建好的拼音字符树（最多不到1M的大小）放到内存中即可。
- 比如用户输入y，先到内存中的根节点寻找y字符，找到他的value不为空的最近的几个节点，然后根据这些节点的value汉字，到倒排索引中获取真正待推荐的条目即可。
- 同样，也可以把所有字符的缩写也加入到三叉树中，虽然会使整个词典的体积变大一些（1000万个条目，50M以下，假设每个条目的拼音缩写为5个字符），但对大型应用也未尝不好。
// TODO 思路还不完善，需要进一步优化配图
参考文献
