Lucene 原理与代码分析完整版 博客分类： Lucene 学习总结 lucene搜索引擎IDEA数据结构全文检索

Lucene 原理与代码分析系列文章已经基本告一段落，可能问题篇还会有新的更新。

 

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第一篇：原理篇

第一章：全文检索的基本原理

一、总论

二、索引里面究竟存些什么

三、如何创建索引

第一步：一些要索引的原文档(Document)。

第二步：将原文档传给分次组件(Tokenizer)。

第三步：将得到的词元(Token)传给语言处理组件(Linguistic Processor)。

第四步：将得到的词(Term)传给索引组件(Indexer)。

1. 利用得到的词(Term)创建一个字典。

2. 对字典按字母顺序进行排序。

3. 合并相同的词(Term)成为文档倒排(Posting List)链表。

四、如何对索引进行搜索？

第一步：用户输入查询语句。

第二步：对查询语句进行词法分析，语法分析，及语言处理。

1. 词法分析主要用来识别单词和关键字。

2. 语法分析主要是根据查询语句的语法规则来形成一棵语法树。

3. 语言处理同索引过程中的语言处理几乎相同。

第三步：搜索索引，得到符合语法树的文档。

第四步：根据得到的文档和查询语句的相关性，对结果进行排序。

1. 计算权重(Term weight)的过程。

2. 判断Term之间的关系从而得到文档相关性的过程，也即向量空间模型的算法(VSM)。

第二章：Lucene的总体架构

第二篇：代码分析篇

第三章：Lucene的索引文件格式

一、基本概念

二、基本类型

三、基本规则

1. 前缀后缀规则(Prefix+Suffix)

2. 差值规则(Delta)

3. 或然跟随规则(A, B?)

4. 跳跃表规则(Skip list)

四、具体格式

4.1. 正向信息

4.1.1. 段的元数据信息(segments_N)

4.1.2. 域(Field)的元数据信息(.fnm)

4.1.3. 域(Field)的数据信息(.fdt，.fdx)

4.1.3. 词向量(Term Vector)的数据信息(.tvx，.tvd，.tvf)

4.2. 反向信息

4.2.1. 词典(tis)及词典索引(tii)信息

4.2.2. 文档号及词频(frq)信息

4.2.3. 词位置(prx)信息

4.3. 其他信息

4.3.1. 标准化因子文件(nrm)

4.3.2. 删除文档文件(del)

五、总体结构

第四章：Lucene索引过程分析

一、索引过程体系结构

二、详细索引过程

1、创建IndexWriter对象

2、创建文档Document对象，并加入域(Field)

3、将文档加入IndexWriter

4、将文档加入DocumentsWriter

4.1、得到当前线程对应的文档集处理对象(DocumentsWriterThreadState)

4.2、用得到的文档集处理对象(DocumentsWriterThreadState)处理文档

4.3、用DocumentsWriter.finishDocument结束本次文档添加

5、DocumentsWriter对CharBlockPool，ByteBlockPool，IntBlockPool的缓存管理

6、关闭IndexWriter对象

6.1、得到要写入的段名

6.2、将缓存的内容写入段

6.3、生成新的段信息对象

6.4、准备删除文档

6.5、生成cfs段

6.6、删除文档

第五章：Lucene段合并(merge)过程分析

一、段合并过程总论

1.1、合并策略对段的选择

1.2、反向信息的合并

二、段合并的详细过程

2.1、将缓存写入新的段

2.2、选择合并段，生成合并任务

2.2.1、用合并策略选择合并段

2.2.2、注册段合并任务

2.3、段合并器进行段合并

2.3.1、合并存储域

2.3.2、合并标准化因子

2.3.3、合并词向量

2.3.4、合并词典和倒排表

第六章：Lucene打分公式的数学推导

第七章：Lucene搜索过程解析

一、Lucene搜索过程总论

二、Lucene搜索详细过程

2.1、打开IndexReader指向索引文件夹

2.1.1、找到最新的segment_N文件

2.1.2、通过segment_N文件中保存的各个段的信息打开各个段

2.1.3、得到的IndexReader对象如下

2.2、打开IndexSearcher

2.3、QueryParser解析查询语句生成查询对象

2.4、搜索查询对象

2.4.1、创建Weight对象树，计算Term Weight

2.4.2、创建Scorer及SumScorer对象树

2.4.3、进行倒排表合并

2.4.4、收集文档结果集合及计算打分

2.4.5、Lucene如何在搜索阶段读取索引信息

第八章：Lucene的查询语法，JavaCC及QueryParser

一、Lucene的查询语法

二、JavaCC介绍

2.1、第一个实例——正整数相加

2.2、扩展语法分析器

2.3、第二个实例：计算器

三、解析QueryParser.jj

3.1、声明QueryParser类

3.2、声明词法分析器

3.3、声明语法分析器

第九章：Lucene的查询对象

1、BoostingQuery

2、CustomScoreQuery

3、MoreLikeThisQuery

4、MultiTermQuery

4.1、TermRangeQuery

4.2、NumericRangeQuery

5、SpanQuery

5.1、SpanFirstQuery

5.2、SpanNearQuery

5.3、SpanNotQuery

5.4、SpanOrQuery

5.5、FieldMaskingSpanQuery

5.6、PayloadTermQuery及PayloadNearQuery

6、FilteredQuery

6.1、TermsFilter

6.2、BooleanFilter

6.3、DuplicateFilter

6.4、FieldCacheRangeFilter<T>及FieldCacheTermsFilter

6.5、MultiTermQueryWrapperFilter<Q>

6.6、QueryWrapperFilter

6.7、SpanFilter

6.7.1、SpanQueryFilter

6.7.2、CachingSpanFilter

第十章：Lucene的分词器Analyzer

1、抽象类Analyzer

2、TokenStream抽象类

3、几个具体的TokenStream

3.1、NumericTokenStream

3.2、SingleTokenTokenStream

4、Tokenizer也是一种TokenStream

4.1、CharTokenizer

4.2、ChineseTokenizer

4.3、KeywordTokenizer

4.4、CJKTokenizer

4.5、SentenceTokenizer

5、TokenFilter也是一种TokenStream

5.1、ChineseFilter

5.2、LengthFilter

5.3、LowerCaseFilter

5.4、NumericPayloadTokenFilter

5.5、PorterStemFilter

5.6、ReverseStringFilter

5.7、SnowballFilter

5.8、TeeSinkTokenFilter

6、不同的Analyzer就是组合不同的Tokenizer和TokenFilter得到最后的TokenStream

6.1、ChineseAnalyzer

6.2、CJKAnalyzer

6.3、PorterStemAnalyzer

6.4、SmartChineseAnalyzer

6.5、SnowballAnalyzer

7、Lucene的标准分词器

7.1、StandardTokenizerImpl.jflex

7.2、StandardTokenizer

7.3、StandardFilter

7.4、StandardAnalyzer

8、不同的域使用不同的分词器

8.1、PerFieldAnalyzerWrapper

第三篇：问题篇

问题一：为什么能搜的到“中华 AND *”却搜不到“中华*”?

问题二：stemming和lemmatization的关系

问题三：影响Lucene对文档打分的四种方式

在索引阶段设置Document Boost和Field Boost，存储在(.nrm)文件中。

在搜索语句中，设置Query Boost.

继承并实现自己的Similarity

继承并实现自己的collector

问题四：Lucene中的TooManyClause异常

问题五：Lucene的事务性

问题六：用Lucene构建实时的索引

1、初始化阶段

2、合并索引阶段

3、重新打开硬盘索引的IndexReader

4、替代IndexReader

5、多个索引