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Amazon DocumentDB 之中文检索
原文中文，约6900字，阅读约需17分钟。
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内容提要
文章介绍了如何在 Amazon DocumentDB 上实现中文全文检索。通过创建集群并导入数据，结合开源插件「结巴分词」对数据进行分词，并将结果存入新字段。利用 Amazon Lambda 和变更流功能，实现数据的自动分词和更新，最终实现中文检索。
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关键要点
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Amazon DocumentDB 的原生全文搜索功能支持文本索引和多种搜索功能。
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目前全文检索功能仅支持英语，本文演示如何结合「结巴分词」实现中文检索。
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创建 Amazon DocumentDB 集群时需选择版本 5.0，并导入测试数据。
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使用 MongoDB 客户端导入数据，并创建文本索引以支持中文检索。
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测试「结巴分词」的效果，成功对中文进行分词处理。
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为存量数据增加新字段「MyIndex」，并在该字段上创建文本索引。
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使用 Amazon Lambda 和变更流功能实现增量数据的自动分词和更新。
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创建 Lambda 函数并配置触发器，以便在插入新数据时自动处理分词。
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完成了结合 Amazon DocumentDB 和「结巴分词」实现中文索引的演示。
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延伸问答
如何在 Amazon DocumentDB 上实现中文全文检索？
通过创建 Amazon DocumentDB 集群并导入数据，结合开源插件「结巴分词」进行分词处理，最终实现中文检索。
Amazon DocumentDB 的全文检索功能支持哪些语言？
目前，Amazon DocumentDB 的全文检索功能仅支持英语。
如何使用「结巴分词」对中文数据进行分词？
可以通过 Python 调用「结巴分词」库，对中文字符串进行分词处理，返回分词结果。
在 Amazon DocumentDB 中如何处理增量数据的分词？
使用 Amazon Lambda 和变更流功能，当插入新数据时自动触发分词处理，并更新到新字段中。
创建 Amazon DocumentDB 集群时需要注意什么？
创建集群时需选择版本 5.0，并确保导入测试数据。
如何在 Amazon DocumentDB 中创建文本索引以支持中文检索？
在新字段「MyIndex」上创建文本索引，以支持中文检索。
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