1.  前言
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    1.1 應(yīng)用背景 6 I+ x/ V  e+ ?9 k% C" @
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隨著我國zhengfu和企業(yè)信息化的快速普及和發(fā)展，來自于供應(yīng)鏈、企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)、辦公自動化（或公文行文）系統(tǒng)、人事績效系統(tǒng)、財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)等無一不在積累著各類數(shù)據(jù)。不僅如此，來自于企業(yè)門戶網(wǎng)站、通過各種手持移動設(shè)備傳遞的會議通知、保存在業(yè)務(wù)員筆記本和PDA中的離線產(chǎn)品報(bào)價和短期個人銷售信息也不一而足。可以說信息無處不在、無時不在、無設(shè)備不在，但是它們是否可以在您的手中，即zhengfu和企業(yè)的信息系統(tǒng)是否可以把員工需要的信息呈送到他們的指尖之下，這恐怕是另一回事了。信息化普遍實(shí)施后，數(shù)據(jù)獲取方式、獲取手段的局限，是國內(nèi)信息化建設(shè)主要面臨的尷尬現(xiàn)狀。 6 Z9 F& r6 K3 D& F

圖1：Your Data,Any Where、Any Time、Any Device. But not on your finger.

    1.2 主要檢索技術(shù)的區(qū)別
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    有了數(shù)據(jù)但是沒有被使用，那么這些數(shù)據(jù)不應(yīng)該被稱為信息。它們無非是不斷充斥設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)的比特而已，但是如何把數(shù)據(jù)提供給必要的人員，檢索技術(shù)是其中非常有效的途徑之一。本文筆者主要基于微軟平臺，針對SQL Server 2005提供的全文檢索技術(shù)進(jìn)行介紹。與關(guān)系數(shù)據(jù)查詢、多維數(shù)據(jù)庫查詢和基于XML的XQuery、XPath不同，全文檢索技術(shù)主要處理對象是基于超大數(shù)據(jù)量的文本數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化的二進(jìn)制數(shù)據(jù)上類似LIKE的模糊查詢。主要區(qū)別見下表。  

	關(guān)系數(shù)據(jù)庫查詢	多維數(shù)據(jù)查詢	XML查詢	全文檢索
檢索技術(shù)	SQL	MDX	XQuery、XPath	SQL (extension)
主要處理對象	關(guān)系二維數(shù)據(jù)	結(jié)構(gòu)化多維數(shù)據(jù)	層次型數(shù)據(jù)	大容量二維和層次型數(shù)據(jù)的模糊檢索
主要應(yīng)用領(lǐng)域	一般的OLTP類應(yīng)用	一般的OLAP類分析型應(yīng)用	面向Internet、Intranet的松散耦合SOA應(yīng)用	企業(yè)內(nèi)部知識管理類應(yīng)用
索引	大量使用非聚簇索引，一般保存在數(shù)據(jù)庫中。	通過層次型、保存中間結(jié)果的方式，通過不同的軸向快速定位信息剖面。	基于XPath的索引，索引一般保存在數(shù)據(jù)庫中。	基于關(guān)鍵字的索引，保存在文件系統(tǒng)中。每個表僅支持一個索引。

表1：全文檢索與關(guān)系數(shù)據(jù)庫查詢、多維數(shù)據(jù)查詢、XML查詢的對比