Lucene - 核心原理、特点、以及架构详解
一、基本介绍
1，Lucene 介绍
（1）Lucene 是 Java 家族中最为出名的一个开源搜索引擎，在 Java 世界中属于标准的全文检索程序，在传统 IT 领域的全文检素中占据着重要地位。
（2）Lucene 提供了两大核心引擎：索引引擎和搜索引擎。通过这两个引擎可以实现对数据建立索引，并且可以根据用户的复杂查询请求快速返回满足条件的结果数据。
- 索引引擎：给文本数据创建索引。
- 搜索引擎：根据用户的查询请求，搜索创建的索引并返回结果。
2，Lucene 的特点
（1）Lucene 具有如下优点：
- 有足够的定制和优化空间。
- 索引文件格式独立于应用平台，跨平台的应用可以共享同一份素引文件。
- 提供了一套强大的查询引擎，默认实现了布尔操作、模糊查询、分组查询等。
（2）Lucene 存在如下缺点：
- 不支持分布式，无法扩展，在海量数据下会存在瓶颈。
- 提供的都是低级 API，使用烦琐。
- 没有提供 Web 界面，不便于运维和管理。
二、架构分析
1，整体架构
Lucene 的整体架构如下图所示，具体包含 Lucene 建立索引和查询索引这两个过程。
2，建立索引
（1）Lucene 中核心的内容是索引（Index）。建立索引和查询索引都需要操作索引库。Lucene 可以提供多条件快速复杂查询就是因为这个索引库。在索引库中包含的是词语和文档数据之间的映射关系，一般我们会把这个映射关系称为倒排索引。
（2）假设现在有一批文档数据，数据中有两个字段：文档编号和文档内容，具体如下下表所示：
| 文档编号 | 文档内容 |
| 1 | 我们爱中国国歌 |
| 2 | 我们是中国人 |
| 3 | 中国是世界上人口最多的发展中国家 |
| 4 | 中国是世界上历史最悠久的国家之一 |
| 5 | 中国位于亚洲东部 |
（3）对于上表中的文档数据，在 Lucene 中执行建立素引操作后，最终在索引库中存储的倒排索引格式大致如下表所示。注意该表中只列出来了产生的部分倒排索引内容。
- 词语 ID：记录每个词语的编号。
- 词语：从文档数据中拆分出来的文字。
- 文档频率：文档集合中有多少个文档中包含某个词语。
- 倒排列表：包含词语 ID 及其他必要信息。
- DoclD：词语所在的文档 ID。
- TF：词语在某个文档中出现的次数。
- POS：词语在文档中出现的位置。
| 词语 ID | 词语 | 文档频率 | 倒排列表（DocID;TF;<POS>) |
| 1 | 我们 | 2 | (1,1,<1>),(2,1,<1>) |
| 2 | 中国 | 5 | ((1,1,<3>),(2,1,<2>),(3,2,<1;6>),(4,1,<1>),(5,1,<1>)) |
| 3 | 国歌 | 1 | {(1,1,<4>)} |
| 4 | 世界 | 2 | (3,1,<2>),(4,1,<2>) |
| 5 | 国家 | 2 | {(3,1,<7>),(4,1,<5>)} |
| ...... | ...... | ...... | ...... |
（4）以词语“我们”为例，其词语编号为 1，文档频率为 2，代表整个文档集合中有 2 个文档包含这个词语。对应的倒排列表为 {(1,1,<1>),(2,1<1>)}，含义是：在文档 1 和文档 2 中出现过这个词语，在每个文档中都只出现过 1 次，词语“我们”在第 1 个文档的 POS（位置）是 1，即文档的第 1 个词语是“我们”，其他的类似。
提示：以“我们爱中国国歌”为例，默认情况下会产生“我们”“爱”“中国”“国歌”这 4 个词语。这里会用到中文分词器，不同的分词器分出来的词语可能会有差异。
3，查询索引
（1）假设现在我们查找既包含“我们”又包含“国歌”的文档数据，大致流程如下。首先到索引库里面找到词语“我们”对应的倒排列表：
| 词语 ID | 词语 | 文档频率 | 倒排列表（DocID;TF;<POS>) |
| 1 | 我们 | 2 | (1,1,<1>),(2,1,<1>) |
（2）接着到索引库里面找到单词“国歌”对应的倒排列表：
| 词语 ID | 词语 | 文档频率 | 倒排列表（DocID;TF;<POS>) |
| 3 | 国歌 | 1 | {(1,1,<4>)} |
（3）最后合并倒排列表信息，找出既包含“我们”又包含“国歌”的文档 ID，这样就可以找到满足条件的文档数据了：
