如何聚合多个搜索引擎的结果？
10 个回答
用chrome的右键搜插件。有自定义搜索串和组合功能，可把多个搜索串放到一个组合里。
把关键词输入插件的搜索框，点组合名称，随后弹出的多个标签页就是各个网站的搜索结果。
但有些网站的搜索串不好提取（比如hipda，题主要是找到了通知我一下哈，来自地板带着爱~）
——————————————20150809更新——————————————————————
之前发在 简书，突然想起回答这个问题，转过来。
《搜索利器，用右键搜（chrome插件）同时搜索多个网站》
现在找东西很方便，外事谷歌，内事百度，只要把关键词往里面一扔，无数页面立即涌上来。但是搜索引擎有其局限——有的网站禁止爬虫，有的答案深藏于后面，更麻烦的是多种来源和类型的内容混杂在一起，让人难以辨识。即使设置搜索条件、使用搜索语法，也颇不顺手。接下来我简单地说一下尝试过的方法，再介绍一下右键搜的妙处。
谷歌自定义搜索，优点是利用谷歌的算法排序，缺点是无法区分来源查看，也没有其他过滤筛选的选项；聚合搜索引擎的网站，它们一般提供多种搜索引擎切换，或是在同一页面分屏显示多个搜索引擎，比如我以前常用的 http://baigoogledu.com（已悲剧）。
转战chrome后开始寻找各式插件。这些插件功能大同小异，一般是搜索引擎的切换和右键快捷搜索。这里推荐一个还不错的，名字叫 search all，它可以在搜索页面显示书签和历史记录的搜索结果。
search all 使用效果图
右键搜的常规功能没什么可道之处，普通的右键菜单搜索，加上右上插件栏的搜索入口。它的大杀招是组合搜索，只要把多个搜索串放到一个组合里，输入关键词，点击组合名，随后弹出的多个标签页就是各个网站的搜索结果。不太明白？看效果图。
右键搜使用效果图
第一步，提取搜索引擎的字符串。插件内置了常用的搜索引擎，我们也可以加入自定义的。如果右键点击网站搜索栏出现"添加为搜索引擎"，即可直接复制。也可在搜索引擎中输入“搜索文字”，显示结果页面后复制完整的链接。归根到底是把搜索链接中的关键词更换为“%s”。
在搜索栏点击右键，再点击右键栏中的”添加为搜索引擎“
复制此网址
然后将网站名称和刚才复制的链接放入框中
第二步，设置搜索组合。
左边输入组合名称，点击右边输入框即可选择内置的和自定义的搜索引擎。
更新：大家可用这个验证短语来加载我的设置（qiwuyuwo），加载之后请自设短语，不要更改原始设置，方便后来者。
其他的方案绝大部分我都用过.有功能欠缺的,有慢的,有吃内存的.有用着用着挂掉的.
最后找到这个Chrome插件后,就一直没有换过.我用了五六年了,
这个插件是中国人做的,短小精悍,没有缺什么,也没有多出来不该有的.
我认为是完美的.无缺陷的.
推荐给大家.
以下是我私人配置后的效果展示.
大家可以根据自己的需求定制.理论上,可以定制任何网站的搜索.
视频展示https://www.zhihu.com/video/1236697101180452864GitHub和Chrome商店:
https://github.com/wurenny/search2
https://chrome.google.com/webstore/detail/search2/godjlopkhiadfppdjhbekbppchinkmpi
可以试一下这个： 1258元搜索
1 . 搜索框输入一个关键词，同步搜索 百度、必应、搜狗、360，点击引擎logo切换
2 . 极简设计，只在网页上方有一个淡灰色小bar，下面全为搜索结果展示区，不拉扯用户的注意力。让用户专注于内容上。
视频介绍：
https://www.zhihu.com/video/935087140149276672
答主同样有此痛点，创建了个聚合搜索项目，并已开源到 Github，可能是你想要的样子：
支持自定义搜索引擎，聚合搜索结果，充分利用PC大屏优势，提高搜索效率：）
猫搜一下，你就知道更多。 https://www.moresearch.ga
没注意到这是个老问题了，其实自己搭一个是最简单的，利用docker实现。
比如Searx，大概使用方式可以参考：
类似的项目其实还有一些，如果熟悉docker的话，搭建起来可能只需要十分钟的功夫，无论放在vps上或者有公网ip的家里nas上都很合适。
这样最大的好处是无论什么设备，无论局域网还是公网都有一致的搜索体验。
试一下 1sou
有一个3D效果，设置成手机或者电脑上的主页用起来都很方便
自行添加搜索引擎。聚合搜索的方法:
1.手机端
推荐使用m浏览器，支持聚合搜索，还可自行添加搜索引擎。
2.网页端
推荐gobaidugle，一款好用的联合搜索引擎。
网址 谷百度歌
3.PC端工具
推荐一款小工具quiker，可自行设置语法规则聚合一键搜索多个网站内容。
比如万方+知网一键搜索：
脚本规则：
同理，可用类似脚本设置搜索词key来实现一键搜索百度+必应+搜狗微信+搜狗知乎...
试试这个小工具，下载解压双击，装了浏览器就能运行。
无形的肖申克/searchit
聚合查询
什么是聚合查询
聚合查询可以对照数据库理解
注意事项
用于进行聚合的字段必须是exact value，分词字段不可进行聚合，对于text字段如果需要使用聚合，需要开启fielddata，但是通常不建议，因为fielddata是将聚合使用的数据结构由磁盘（doc_values）变为了堆内存（field_data），大数据的聚合操作很容易导致OOM
聚合分类
分桶聚合（Bucket agregations）：类比SQL中的group by的作用，主要用于统计不同类型数据的数量
指标聚合（Metrics agregations）：主要用于最大值、最小值、平均值、字段之和等指标的统计
管道聚合（Pipeline agregations）：用于对聚合的结果进行二次聚合，如要统计绑定数量最多的标签bucket，就是要先按照标签进行分桶，再在分桶的结果上计算最大值。
基本语法
GET test_idx_aggs/_search
{
"aggs": {
"<aggs_name>": {
"<agg_type>": {
"field": "<field_name>"
}
}
}
}
aggs_name：聚合函数的名称
agg_type：聚合种类，比如是桶聚合（terms）或者是指标聚合（avg、sum、min、max等）
field_name：字段名称或者叫域名。
聚合测试脚本
为了节省你的时间,把用到的脚本提前准备好
测试数据
# 聚合查询
DELETE test_idx_aggs
## 定义索引
PUT test_idx_aggs
{
"mappings" : {
"properties" : {
"createtime" : {
"type" : "date"
},
"date" : {
"type" : "date"
},
"desc" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
},
"analyzer":"ik_max_word"
},
"lv" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"name" : {
"type" : "text",
"analyzer":"ik_max_word",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"price" : {
"type" : "long"
},
"tags" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"type" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
}
}
## 测试数据
PUT /test_idx_aggs/_doc/1
{
"name" : "小米手机",
"desc" : "手机中的战斗机",
"price" : 3999,
"lv":"旗舰机",
"type":"手机",
"createtime":"2020-10-01T08:00:00Z",
"tags": [ "性价比", "发烧", "不卡顿" ]
}
PUT /test_idx_aggs/_doc/2
{
"name" : "小米NFC手机",
"desc" : "支持全功能NFC，手机中的滑翔机",
"price" : 4999,
"lv":"旗舰机",
"type":"手机",
"createtime":"2020-05-21T08:00:00Z",
"tags": [ "性价比", "发烧", "公交卡" ]
}
PUT /test_idx_aggs/_doc/3
{
"name" : "NFC手机",
"desc" : "手机中的轰炸机",
"price" : 2999,
"lv":"高端机",
"type":"手机",
"createtime":"2020-06-20",
"tags": [ "性价比", "快充", "门禁卡" ]
}
PUT /test_idx_aggs/_doc/4
{
"name" : "小米耳机",
"desc" : "耳机中的黄焖鸡",
"price" : 999,
"lv":"百元机",
"type":"耳机",
"createtime":"2020-06-23",
"tags": [ "降噪", "防水", "蓝牙" ]
}
PUT /test_idx_aggs/_doc/5
{
"name" : "红米耳机",
"desc" : "耳机中的肯德基",
"price" : 399,
"type":"耳机",
"lv":"百元机",
"createtime":"2020-07-20",
"tags": [ "防火", "低音炮", "听声辨位" ]
}
PUT /test_idx_aggs/_doc/6
{
"name" : "小米手机10",
"desc" : "充电贼快掉电更快，超级无敌望远镜，高刷电竞屏",
"price" : "",
"lv":"旗舰机",
"type":"手机",
"createtime":"2020-07-27",
"tags": [ "120HZ刷新率", "120W快充", "120倍变焦" ]
}
PUT /test_idx_aggs/_doc/7
{
"name" : "挨炮 SE2",
"desc" : "除了CPU，一无是处",
"price" : "3299",
"lv":"旗舰机",
"type":"手机",
"createtime":"2020-07-21",
"tags": [ "割韭菜", "割韭菜", "割新韭菜" ]
}
PUT /test_idx_aggs/_doc/8
{
"name" : "XS Max",
"desc" : "听说要出新款12手机了，终于可以换掉手中的4S了",
"price" : 4399,
"lv":"旗舰机",
"type":"手机",
"createtime":"2020-08-19",
"tags": [ "5V1A", "4G全网通", "大" ]
}
PUT /test_idx_aggs/_doc/9
{
"name" : "小米电视",
"desc" : "70寸性价比只选，不要一万八，要不要八千八，只要两千九百九十八",
"price" : 2998,
"lv":"高端机",
"type":"耳机",
"createtime":"2020-08-16",
"tags": [ "巨馍", "家庭影院", "游戏" ]
}
PUT /test_idx_aggs/_doc/10
{
"name" : "红米电视",
"desc" : "我比上边那个更划算，我也2998，我也70寸，但是我更好看",
"price" : 2999,
"type":"电视",
"lv":"高端机",
"createtime":"2020-08-28",
"tags": [ "大片", "蓝光8K", "超薄" ]
}
PUT /test_idx_aggs/_doc/11
{
"name": "红米电视",
"desc": "我比上边那个更划算，我也2998，我也70寸，但是我更好看",
"price": 2998,
"type": "电视",
"lv": "高端机",
"createtime": "2020-08-28",
"tags": [
"大片",
"蓝光8K",
"超薄"
]
}
查询语法
简单查询
GET test_idx_aggs/_search
{
// 这个含义是不要显示hit的source数据信息,只要聚合信息
"size": 0,
"aggs": {
"test_aggs_price": {
"sum": {
"field": "price"
}
}
}
}
桶聚合 Bucket
分类,不同类一个桶; 比如根据标签分类
桶聚合查询
## 按照不同标签统计数量
GET test_idx_aggs/_search
{
// 这个含义是不要显示hit的source数据信息,只要聚合信息
"size": 0,
"aggs": {
"test_aggs_tags": {
// 使用terms分桶
"terms": {
// 这样就是桶查询; 这里为什么用tags.keyword而不是用tags因为tags是text类型默认没有被正排索引所以无法使用聚合,需要设置fielddata为true才可以使用
"field": "tags.keyword",
// 限制桶数量或者也可以理解为分页
"size": 99999,
// 还支持很多其他属性,kibana可以看到提示,也可以官网查看手册
"order": {
"_key": "asc"
}
}
}
}
}
## 设置text使用聚合查询
POST test_idx_aggs/_mapping
{
"properties": {
// 你的字段名
"tags": {
// 之前属性保持一致
"type": "text",
// 设置fielddata为true即可
"fielddata": true
}
}
}
指标聚合
最大/小; 平均,计数,求和;基数去重, top; 统计聚合
指标查询语法
## 自定义多指标查询
GET test_idx_aggs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"test_aggs_name_price_max": {
"max": {
"field": "price"
}
},
"test_aggs_name_price_min": {
"min": {
"field": "price"
}
}
}
}
## 使用`stats`进行统计查询, 会列出所有指标
GET test_idx_aggs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"test_aggs_name_stats": {
"stats": {
"field": "price"
}
}
}
}
去重统计
使用cardinality关键字
GET test_idx_aggs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"test_aggs_name_distinct_cnt": {
// 去重
"cardinality": {
// 注意这里如果分词就不准确了,并且非正排索引的text类型不支持
"field": "name.keyword"
}
}
}
}
管道聚合
类似linux命令行的管道,对聚合的结果进行多次聚合
管道聚合语法
GET test_idx_aggs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
// 第一层: 按照type聚合
"test_agg_name_groupby_type_bucket": {
// terms 就是分桶关键字
"terms": {
"field": "type.keyword",
"size": 99999
},
// 第二层: 计算按照type聚合后的平均价格
"aggs": {
"test_aggname_price_avg": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
继续聚合
GET test_idx_aggs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"test_agg_name_groupby_type_bucket": {
// terms 就是分桶关键字
"terms": {
"field": "type.keyword",
"size": 99999
},
// 第二层聚合
"aggs": {
"test_aggname_price_avg": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
},
// 要计算按照type聚合后平均价格最小值,就放这个平级位置
"test_aggname_min_typebucket": {
"min": {
"field": "test_agg_name_groupby_type_bucket>test_aggname_price_avg"
}
}
}
}
嵌套聚合
嵌套聚合就是这种场景:比如先按照品牌分桶, 然后不同品牌在按照同品牌下产品矩阵分桶比如旗舰机, 老年机.
嵌套聚合语法
GET test_idx_aggs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"test_aggname_bucket_type": {
"terms": {
"field": "type.keyword",
"size": 9999
},
"aggs": {
"test_aggname_bucket_lv": {
"terms": {
"field": "lv.keyword",
"size": 9999
}
}
}
}
}
}
其他
GET test_idx_aggs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"type_agg": {
"terms": {
"field": "type.keyword"
},
"aggs": {
"lv_agg": {
"terms": {
"field": "lv.keyword"
},
"aggs": {
"price_stats": {
"stats": {
"field": "price"
}
},
"tags_buckets": {
"terms": {
"field": "tags.keyword"
}
}
}
}
}
}
}
}
## 统计每个商品类型中 不同档次分类商品中 平均价格最低的档次
GET test_idx_aggs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"type_bucket": {
"terms": {
"field": "type.keyword"
},
"aggs": {
"lv_bucket": {
"terms": {
"field": "lv.keyword"
},
"aggs": {
"price_avg": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
},
"min_bucket": {
"min_bucket": {
"buckets_path": "lv_bucket>price_avg"
}
}
}
}
}
}
聚合和查询的相互关系
基于query或filter的聚合
GET test_idx_aggs/_search
{
//"size": 0,
"query": {
"range": {
"price": {
"gte": 4000
}
}
},
// 要聚合谁就写在谁的平级位置
"aggs": {
"test_aggname_bucket_type": {
"terms": {
"field": "type.keyword",
"size": 9999
}
}
}
}
基于filter聚合
GET test_idx_aggs/_search
{
"size": 0,
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"range": {
"price": {
"gte": 10,
"lte": 99999
}
}
},
"boost": 1.2
}
}
,"aggs": {
"test_aggname_bucket_types": {
"terms": {
"field": "type.keyword",
"size": 99999
}
}
}
}
基于聚合结果的查询
场景: 聚合后再过滤或者查询
但是注意query结果是过滤的,但是统计信息没有过滤
GET test_idx_aggs/_search
{
"aggs": {
"aggname_bucket_types": {
"terms": {
"field": "type.keyword",
"size": 99999
}
}
}
}
## 先聚合后过滤
GET test_idx_aggs/_search
{
"aggs": {
"aggname_bucket_types": {
"terms": {
"field": "type.keyword",
"size": 99999
}
}
}
// post_filter 是关键
,"post_filter": {
"range": {
"price": {
"gte": 4000
}
}
}
}
查询条件的作用域
场景: 某些统计是基于过滤器比如统计4000以上的max,min,avg,但是还有一个指标想统计所有的价格的avg
GET test_idx_aggs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"aggname_max_price": {
"max": {
"field": "price"
}
}
,"aggname_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
,"aggname_avg_all": {
// global就表示不受queyr或者filter限制
// 当然global也可以改成filter,用来统计特定条件下的聚合数据
"global": {},
// 注意aggs的层级
"aggs": {
"aggname_avg_all_inner": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
,"query": {
"range": {
"price": {
"gte": 4000
}
}
}
}
聚合排序
前边脚本已经写过了.
这里写一个多层聚合的不同排序
GET test_idx_aggs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"aggname_bucket_type": {
"terms": {
"field": "type.keyword",
"order": {
"_count": "asc"
}
},
// 一定要注意这个层级位置
"aggs": {
"aggname_bck_lv2": {
"terms": {
"field": "lv.keyword",
"size": 9999,
"order": {
"_count": "desc"
}
}
}
}
}
}
}
多层级排序字段 示例
GET test_idx_aggs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"tag_avg_price": {
"terms": {
"field": "type.keyword",
"size": 9999,
"order": {
// `>`表示其下一级
"test_aggname_stats>test_aggname_sum.sum": "desc"
}
}
,"aggs": {
"test_aggname_stats": {
"filter": {
"terms": {
"type.keyword": ["耳机", "手机", "电视"]
}
}
,"aggs": {
"test_aggname_sum": {
"extended_stats": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
}
}
排序规则
多级排序
即排序的优先级，按照外层优先的顺序
多层排序
即按照多层聚合中的里层某个聚合的结果进行排序
常用的查询函数
histogram
## 按价格区间分桶,统计计数
GET test_idx_aggs/_search?size=0
{
"aggs": {
"test_range_bucket": {
"range": {
"field": "price",
"ranges": [
{
"from": 0,
"to": 1000
},
{
"from": 1000,
"to": 2000
},
{
"from": 2000,
"to": 3000
},
{
"from": 4000,
"to": 5000
}
]
}
}
}
}
## histogram实现
## histogram实现
GET test_idx_aggs/_search?size=0
{
"aggs": {
"test_historam": {
"histogram": {
// field如果date类型, 可以使用fix_interval支持毫秒/秒/分钟/小时/天, 1d表示一天; interval支持month,year,day,hour等等
// 甚至支持格式化"format"
"field": "price",
"interval": 1000,
// 是否用key value形式
"keyed": true,
// count >= min_doc_count才显示
"min_doc_count": 0,
// 空值处理,为空设置一个默认值
"missing": 999
}
}
}
}
## 日期histogram
GET test_idx_aggs/_search?size=0
{
"aggs": {
"test_historam": {
"date_histogram": {
// field如果date类型, 可以使用fix_interval支持毫秒/秒/分钟/小时/天, 1d表示一天; calendar_interval支持month,year,day,hour等等
// 甚至支持格式化"format"
"field": "createtime",
"interval": "day",
// 是否用key value形式
"keyed": true,
// count >= min_doc_count才显示
"min_doc_count": 1,
"extended_bounds": {
"min": "2020-05",
"max": "2029-12"
}
}
}
}
}
GET test_idx_aggs/_search?size=0
{
"aggs": {
"test_historam": {
"date_histogram": {
"field": "createtime",
// 注意这里的 calendar_interval,fix_interval,interval
// 注意这里即使不存在也会生成桶,可能造成大量的数据,造成服务不可用,如设置毫秒
"calendar_interval": "day",
"keyed": true,
"min_doc_count": 1,
// 这块限制桶产生的区间, 可以避免产生过多的数据
"extended_bounds": {
"min": "2020-05",
"max": "2029-12"
}
}
}
}
}
GET test_idx_aggs/_search?size=0
{
"aggs": {
"test_historam": {
"date_histogram": {
"field": "createtime",
// 间隔
"calendar_interval": "month",
"keyed": true,
// 支持过滤
"min_doc_count": 0,
// 支持forma
"format": "yyyy-MM",
// 支持范围限制
"extended_bounds": {
"min": "2020-01",
"max": "2020-12"
}
}
}
}
}
## 支持自动感知分桶
GET test_idx_aggs/_search?size=0
{
"aggs": {
"test_historam": {
"auto_date_histogram": {
"field": "createtime",
"format": "yyyy-MM"
}
}
}
}
cumulate
累加和
GET test_idx_aggs/_search?size=0
{
"aggs": {
"test_historam": {
"date_histogram": {
"field": "createtime",
"interval": "month",
"format": "yyyy-MM",
"keyed": true,
"extended_bounds": {
"min": "2020-01",
"max": "2029-12"
}
}
// 基于上边分桶进行统计,比如统计每月销售额
,"aggs": {
"sum_total": {
"sum": {
"field": "price"
}
}// 比如我们要统计累加销售额怎么办呢如2月份统计1+2月份,3月份统计1+2+3月份,以此类推
,"my_acumulate":{
"cumulative_sum": {
// 这个path是要你指定到底使用哪个值,这里我们使用sub_total统计的sum price
"buckets_path": "sum_total"
}
}
}
}
}
}
percentile
饼图,百分比
它的数据先按照指定的字段分段,然后统计每个段极其以内的占比
GET test_idx_aggs/_search?size=0
{
"aggs": {
"my_percentil_statics": {
"percentiles": {
"field": "price",
"percents": [
1,
5,
25,
50,
75,
95,
99
]
}
}
}
}
## 查出来结果类似,表示每种价格之内的占比
"aggregations" : {
"my_percentil_statics" : {
"values" : {
"1.0" : 399.00000000000006,
"5.0" : 399.0, // 表示399之内的价格占比
"25.0" : 2998.0,// 表示2998以内的占比
"50.0" : 2999.0,
"75.0" : 3999.0,
"95.0" : 4999.0,
"99.0" : 4999.0
}
}
}
GET test_idx_aggs/_search?size=0
{
"aggs": {
"my_percentil_statics": {
"percentile_ranks": {
"field": "price",
"values": [
1000, // 表示小于1000的占比多少
3000, // 小于3000的占比多少
5000
]
}
}
}
}
聚合原理初步
底层存储
聚合使用doc_values数据结构(正排索引)
只有在正排索引的字段上才支持聚合查询
如text的类型就默认不创建正排索引的.
keyword默认创建正排索引
fielddata是搜索时动态创建,放在内存中,不像doc_values是提前放到磁盘中的,需要注意内存使用问题
另外注意如果使用fieldata会被分词,统计结果可能不准确, 所以还是建议直接keyword,这样不会被分词
设置fielddata
如果强行对text类型进行聚合查询,可以设置field_data
POST test_idx_aggs/_mapping
{
"properties": {
// 你的字段名
"tags": {
// 之前属性保持一致
"type": "text",
// 设置fielddata为true即可
"fielddata": true
}
}
}
POST test_idx_aggs/_mapping
{
"properties": {
"name": {
"type": "text",
// 如果是中文要注意分词
"analyzer": "ik_max_word",
"fielddata": true
}
}
}
优化点
仅检索的字段一般不创建正排索引; 需要聚合的才建
分享个chrome浏览器扩展，可以快速切换到其他搜索引擎 https://chrome.google.com/webstore/detail/lcalpcoppmdamffdmmchmadbpaoibaep?authuser=0 ，扩展最近更新时间2022年3月3日。
左侧默认分组有国内外常用搜索引擎，视频网站，音乐网站，学术网站，摸鱼网站等，比如使用谷歌搜索的时候点击左侧的百度进入百度搜索，不用再打开百度复制搜索了。
右键也可以自定义添加搜索引擎。
也可以添加分组，双击标题就能自定义图标，自定义分组名称，自定义分组排序（长按后拖动鼠标），按Enter保存 。
除了chrome扩展还有个类似的搜索引擎快捷跳转油猴脚本 https://greasyfork.org/zh-CN/scripts/27752
当然也支持自定义搜索来源。
