注：仅做为思路参考。

1.1 词库加载

1.1.1 现有部分不变

• 继续加载词库码表及相应的创建索引
• 不区分单词还是词组，词组的编码为由词库内置

1.1.2 增加词组的额外处理

• 当发现加载的词条包含空格时，认定为词组，做特殊处理。
• 新设计一张tbl_phrases表，字段为：word,p1,p2,...p10， 共11个字段，word是词组原文，p1为word以空格分割后的第1个单词，p2为第2个...依次类推，词组只需要最多拆分到10个单词就够了，有些太长的有点扯。
• tbl_phrases表的各字段都要建立索引，注：很多词条可能后面的p3 - p10都是空的。
• 将拆分后的词组存入tbl_phrases表中，如果词组只有2个单词，则p3到p10字段填充空值。
• 词组数量并不会太多，经筛选，40W的词库里面，大概有2W条词组。
• 表结构示意：

1.2 单词输入时的查询

1.2.1 按分词方式查询词组

• 当用户输入的内容不包含分词符号时，按原逻辑进行筛选，只查询主表
• 当用户输入内容包含分词时，切换到查询词组表tbl_phrases
• 查询行为，以SQLite数据库为例(已导入2W词组)， 查询目标词组为：two heads are better than one
• 输入分词方式：two'he'a'be, 甚至不用输完，转成内部查询语句为：

SELECT word
FROM tbl_phrases
WHERE p1 LIKE 'two%' 
  AND p2 LIKE 'he%' 
  AND p3 LIKE 'a%' 
  AND p4 LIKE 'be%';

注：这个查询操作即可命中词组，本机耗时约0.002秒。

• 哪怕按极端的，只输入第1个分词字母时，性能也很快：

SELECT word
FROM tbl_phrases
WHERE p1 LIKE 't%'; 

注：这个查询操作本机耗时也只约0.002秒。

1.3 后记

• 以上只是基于SQLite数据库的一些操作参考，清风输入法如果使用的内存库，则性能会更加优异。

当前拼音之类的词库是做了索引的，所以才能在海量词库数据里快速的找到需要的词。

而英文的话，索引的方式肯定不太一样。后面有空会研究一下。