simple 是一个支持中文和拼音的 sqlite3 fts5 拓展。它完整提供了 微信移动端的全文检索多音字问题解决方案 一文中的方案四，非常简单和高效地支持中文及拼音的搜索。

实现相关介绍：https://www.wangfenjin.com/posts/simple-tokenizer/

在此基础上，我们还支持通过 cppjieba 实现更精准的词组匹配，介绍文章见 https://www.wangfenjin.com/posts/simple-jieba-tokenizer/

• 下载已经编译好的插件：https://github.com/wangfenjin/simple/releases 参考 examples 目录，目前已经有 c++, python, go 和 node-sqlite3 的例子。
• iOS 可以参考这个例子 wangfenjin#73 和 @hxicoder 提供的 demo .
• 在 Rust 中使用的例子 wangfenjin#89 https://github.com/fundon/tiny-docs-se
• Java 例子 https://github.com/wangfenjin/sqlite-java-connect

首先需要确认你用到的 sqlite 版本支持 fts5 拓展，确认方法是：

select fts5(?1);

然后就可以使用了，具体的例子可以参考 example.sql 和 cpp

$ ./sqlite3
SQLite version 3.32.3 2020-06-18 14:00:33
Enter ".help" for usage hints.
Connected to a transient in-memory database.
Use ".open FILENAME" to reopen on a persistent database.
sqlite> .load libsimple
sqlite> CREATE VIRTUAL TABLE t1 USING fts5(text, tokenize = 'simple');
sqlite> INSERT INTO t1 VALUES ('中华人民共和国国歌');
sqlite> select simple_highlight(t1, 0, '[', ']') as text from t1 where text match simple_query('中华国歌');
[中华]人民共和[国国歌]
sqlite> select simple_highlight(t1, 0, '[', ']') as text from t1 where text match jieba_query('中华国歌');
[中华]人民共和国[国歌]
sqlite> select simple_highlight(t1, 0, '[', ']') as text from t1 where text match simple_query('中华人民共和国');
[中华人民共和国国]歌
sqlite> select simple_highlight(t1, 0, '[', ']') as text from t1 where text match jieba_query('中华人民共和国');
[中华人民共和国]国歌

1. simple tokenizer 支持中文和拼音的分词，并且可通过开关控制是否需要支持拼音
2. simple_query() 函数实现自动组装 match query 的功能，用户不用学习 fts5 query 的语法
3. simple_highlight() 实现连续高亮 match 的词汇，与 sqlite 自带的 highlight 类似，但是 simple_highlight 实现了连续 match 的词汇分到同一组的逻辑，理论上用户更需要这样
4. simple_highlight_pos() 实现返回 match 的词汇位置，用户可以自行决定怎么使用
5. simple_snippet() 实现截取 match 片段的功能，与 sqlite 自带的 snippet 功能类似，同样是增强连续 match 的词汇分到同一组的逻辑
6. jieba_query() 实现jieba分词的效果，在索引不变的情况下，可以实现更精准的匹配。可以通过 -DSIMPLE_WITH_JIEBA=OFF 关掉结巴分词的功能 #35
7. jieba_dict() 指定 dict 的目录，只需要调用一次，需要在调用 jieba_query() 之前指定。

使用支持 c++14 以上的编译器编译，直接在根目录 ./build-and-run 就会编译所有需要的文件并运行测试。编译输出见 output 目录

也可以手动 cmake:

mkdir build; cd build
cmake ..
make -j 12
make install

./build-ios.sh

./build-builtin

或者指定 SIMPLE_BUILT_IN=ON：

cmake -DSIMPLE_BUILT_IN=ON ..

用脚本编译时不会附带more不会集成jieba分词。

1. 参考这里 配置好 Emscripten SDK.
2. 用 emsdk 的包装工具配置和编译：

mkdir wasm-build; cd wasm-build
# 由于 wasm 只能使用 OPFS 文件系统，无法提供结巴词典，所以无法和结巴一起编译；
# 同时由于是要和 SQLite 代码一起打包，所以输出静态库
emcmake cmake -DSIMPLE_BUILT_IN=ON -DBUILD_STATIC=ON -DBUILD_TEST_EXAMPLE=OFF -DBUILD_WITH_JIEBA=OFF ..
emmake make

或者直接使用脚本编译：

./build-wasm

由于本人没看懂原作者的编译逻辑，所以只能将 simple 先编译为静态库，再集成到 SQLite。如果有高手可以直接把代码集成到 SQLite 中一起编译那是最好的。

过程比较复杂，这里只给出要做的事情：

1. 修改 configure.ac、Makefile.in、main.mk等文件，确保编译系统能指定正确的参数链接 libsimple.a。注意要添加 -lstdc++。
2. 修改 main.c，确保把 sqlite3SimpleInit 加入到内置 extension 列表中以正确初始化（需要放在 FTS extension 后面）；\、 修改 mksqlite3c.tcl，确保编译系统生成整合版 sqlite3.c 时不要把 sqlite3SimpleInit 标记为 SQLITE_PRIVATE。
3. （Wasm）修改 ext\wasm\GNUMakefile、ext\wasm\fiddle.mk，添加合适的参数指定链接 libsimple.a。

• src/entry 入口文件，注册 sqlite tokenizer 和函数
• src/simple_tokenizer 分词器实现
• src/simple_highlight 高亮函数，基于内置的高亮函数改的，让命中的相邻单词连续高亮
• src/pinyin 中文转拼音以及拼音拆 query 的实现

• 添加 CI/CD
• 添加使用的例子，参见 cpp python3
• 部分参数可配，比如拼音文件的路径(已经把文件打包到 so 中)
• 减少依赖，减小 so 的大小
• 给出性能数据：加载扩展时间2ms内；第一次使用拼音功能需要加载拼音文件，大概 500ms；第一次使用结巴分词功能需要加载结巴分词文件，大概 4s。