Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎

全文检索概述

比如，我们一个文件夹中，或者一个磁盘中有很多的文件，记事本、world、Excel、pdf，我们想根据其中的关键词搜索包含的文件。例如，我们输入Lucene，所有内容含有Lucene的文件就会被检查出来。这就是所谓的全文检索。

因此，很容易的我们想到，应该建立一个关键字与文件的相关映射，盗用ppt中的一张图，很明白的解释了这种映射如何实现。

倒排索引

有了这种映射关系，我们就来看看Lucene的架构设计。 下面是Lucene的资料必出现的一张图，但也是其精髓的概括。

可以看到，Lucene的使用主要体现在两个步骤：

1 创建索引，通过IndexWriter对不同的文件进行索引的创建，并将其保存在索引相关文件存储的位置中。

2 通过索引查寻关键字相关文档。

在Lucene中，就是使用这种“倒排索引”的技术，来实现相关映射。

Lucene数学模型

文档、域、词元

文档是Lucene搜索和索引的原子单位，文档为包含一个或者多个域的容器，而域则是依次包含“真正的”被搜索的内容，域值通过分词技术处理，得到多个词元。

For Example，一篇小说（斗破苍穹）信息可以称为一个文档，小说信息又包含多个域，例如：标题（斗破苍穹）、作者、简介、最后更新时间等等，对标题这个域采用分词技术又可以得到一个或者多个词元（斗、破、苍、穹）。

Lucene文件结构

层次结构

index 一个索引存放在一个目录中

segment 一个索引中可以有多个段，段与段之间是独立的，添加新的文档可能产生新段，不同的段可以合并成一个新段

document 文档是创建索引的基本单位，不同的文档保存在不同的段中，一个段可以包含多个文档

field 域，一个文档包含不同类型的信息，可以拆分开索引

term 词，索引的最小单位，是经过词法分析和语言处理后的数据。

正向信息

按照层次依次保存了从索引到词的包含关系：index–>segment–>document–>field–>term。

反向信息

反向信息保存了词典的倒排表映射：term–>document

IndexWriter lucene中最重要的的类之一，它主要是用来将文档加入索引，同时控制索引过程中的一些参数使用。

Analyzer 分析器,主要用于分析搜索引擎遇到的各种文本。常用的有StandardAnalyzer分析器,StopAnalyzer分析器,WhitespaceAnalyzer分析器等。

Directory 索引存放的位置;lucene提供了两种索引存放的位置，一种是磁盘，一种是内存。一般情况将索引放在磁盘上；相应地lucene提供了FSDirectory和RAMDirectory两个类。

Document 文档;Document相当于一个要进行索引的单元，任何可以想要被索引的文件都必须转化为Document对象才能进行索引。

Field 字段。

IndexSearcher 是lucene中最基本的检索工具，所有的检索都会用到IndexSearcher工具;

Query 查询，lucene中支持模糊查询，语义查询，短语查询，组合查询等等,如有TermQuery,BooleanQuery,RangeQuery,WildcardQuery等一些类。

QueryParser 是一个解析用户输入的工具，可以通过扫描用户输入的字符串，生成Query对象。

Hits 在搜索完成之后，需要把搜索结果返回并显示给用户，只有这样才算是完成搜索的目的。在lucene中，搜索的结果的集合是用Hits类的实例来表示的。