解剖 Lucene 的总体架构

Lucene 使用起来很简单，但是要搞懂它内部的一些算法就很难了。本文将从 Lucene 的架构图来介绍 Lucene 的特点和常用包。

Lucene总的来说是：

• 一个高效的，可扩展的，全文检索库。
• 全部用Java实现，无须配置。
• 仅支持纯文本文件的索引(Indexing)和搜索(Search)。
• 不负责由其他格式的文件抽取纯文本文件，或从网络中抓取文件的过程。

Lucene 的构架和过程如下图：

说明 Lucene 是有索引和搜索的两个过程，包含索引创建，索引，搜索三个要点。

下面是一些 Lucene 的各组件：

• 被索引的文档用Document对象 表示。
• IndexWriter 通过函数addDocument 将文档添加到索引中，实现创建索引的过程。
• Lucene 的索引是应用反向索引。
• 当用户有请求时，Query 代表用户的查询语句。
• IndexSearcher 通过函数search 搜索Lucene Index 。
• IndexSearcher 计算term weight 和score 并且将结果返回给用户。
• 返回给用户的文档集合用TopDocsCollector 表示。

那么如何应用这些组件呢？

看下面详细的 Lucene API 的调用实现索引和搜索过程。

索引过程

• 创建一个IndexWriter 用来写索引文件，它有几个参数，INDEX_DIR 就是索引文件所存放的位置，Analyzer 便是用来对文档进行词法分析和语言处理的。
• 创建一个Document 代表我们要索引的文档。
• 将不同的Field 加入到文档中。我们知道，一篇文档有多种信息，如题目，作者，修改时间，内容等。不同类型的信息用不同的Field 来表示，在本例子中，一共有两类信息进行了索引，一个是文件路径，一个是文件内容。其中FileReader 的SRC_FILE 就表示要索引的源文件。
• IndexWriter 调用函数addDocument 将索引写到索引文件夹中。

搜索过程

• IndexReader 将磁盘上的索引信息读入到内存，INDEX_DIR 就是索引文件存放的位置。
• 创建IndexSearcher 准备进行搜索。
• 创建Analyer 用来对查询语句进行词法分析和语言处理。
• 创建QueryParser 用来对查询语句进行语法分析。
• QueryParser 调用parser 进行语法分析，形成查询语法树，放到Query 中。
• IndexSearcher 调用search 对查询语法树Query 进行搜索，得到结果TopScoreDocCollector 。

以上便是Lucene API函数的简单调用。

然而当进入Lucene的源代码后，发现Lucene有很多包，关系错综复杂。

然而通过下图，我们不难发现，Lucene的各源码模块，都是对普通索引和搜索过程的一种实现。

• org.apache.lucene.document：这个包提供了一些为封装要索引的文档所需要的类，比如 Document, Field。这样，每一个文档最终被封装成了一个 Document 对象。
• org.apache.lucene.analysis：这个包主要功能是对文档进行分词，因为文档在建立索引之前必须要进行分词，所以这个包的作用可以看成是为建立索引做准备工作。
• org.apache.lucene.index：这个包提供了一些类来协助创建索引以及对创建好的索引进行更新。这里面有两个基础的类：IndexWriter 和 IndexReader，其中 IndexWriter 是用来创建索引并添加文档到索引中的，IndexReader 是用来删除索引中的文档的。
• org.apache.lucene.search：这个包提供了对在建立好的索引上进行搜索所需要的类。比如 IndexSearcher 和 Hits, IndexSearcher 定义了在指定的索引上进行搜索的方法，Hits 用来保存搜索得到的结果。
• Lucene 的analysis 模块主要负责词法分析及语言处理而形成Term 。
• Lucene 的index 模块主要负责索引的创建，里面有IndexWriter 。
• Lucene 的store 模块主要负责索引的读写。
• Lucene 的QueryParser 主要负责语法分析。
• Lucene 的search 模块主要负责对索引的搜索。
• Lucene 的similarity 模块主要负责对相关性打分的实现。

以上就是 Lucene 的总体架构。看起来很简单，但是实际上用到的算法很多。这个我们以后再慢慢的学习！

参考资料

• 开放源代码的全文检索引擎Lucene

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