Lucene 原理与代码分析完整版

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反向索引
左边保存的是一系列字符串，称为词典。
每个字符串都指向包含此字符串的文档(Document)链表，此文档链表称为倒排表(Posting
List)。
有了索引，便使保存的信息和要搜索的信息一致，可以大大加快搜索的速度。

如何创建索引
将原文档传给分次组件(Tokenizer)
分词组件(Tokenizer)会做以下几件事情(此过程称为Tokenize)：
1. 将文档分成一个一个单独的单词。
2. 去除标点符号。
3. 去除停词(Stop word)。
所谓停词(Stop word)就是一种语言中最普通的一些单词，由于没有特别的意义，因而大多数
情况下不能成为搜索的关键词，因而创建索引时，这种词会被去掉而减少索引的大小。

将得到的词元(Token)传给语言处理组件
(Linguistic Processor)。
语言处理组件(linguistic processor)主要是对得到的词元(Token)做一些同语言相关的处理。
对于英语，语言处理组件(Linguistic Processor)一般做以下几点：
1. 变为小写(Lowercase)。
2. 将单词缩减为词根形式，如“cars”到“car”等。这种操作称为：stemming。
3. 将单词转变为词根形式，如“drove”到“drive”等。这种操作称为：lemmatization。

Stemming 和 lemmatization的异同：
相同之处：Stemming 和lemmatization 都要使词汇成为词根形式。
两者的方式不同：
Stemming 采用的是“缩减”的方式：“cars”到“car”，“driving”到“drive”。
Lemmatization 采用的是“转变”的方式：“drove”到“drove”，“driving”到“drive”。
两者的算法不同：
Stemming 主要是采取某种固定的算法来做这种缩减，如去除“s”，去除“ing”加“e”，
将“ational”变为“ate”，将“tional”变为“tion”。
Lemmatization 主要是采用保存某种字典的方式做这种转变。比如字典中有“driving”
到“drive”，“drove”到“drive”，“am, is, are”到“be”的映射，做转变时，只要查字典就
可以了。
Stemming 和lemmatization 不是互斥关系，是有交集的，有的词利用这两种方式都能达
到相同的转换。
语言处理组件(linguistic processor)的结果称为词(Term)

第四步：将得到的词(Term)传给索引组件(Indexer)
索引组件(Indexer)主要做以下几件事情：
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。

• Document Frequency 即文档频次，表示总共有多少文件包含此词(Term)。
• Frequency 即词频率，表示此文件中包含了几个此词(Term)。

如何对索引进行搜索

对查询语句进行词法分析，语法分析，及语言处理。

由于查询语句有语法，因而也要进行语法分析，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。

如果发现查询语句不满足语法规则，则会报错。

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。

如何计算文档和查询语句的相关性呢？

不如我们把查询语句看作一片短小的文档，对文档与文档之间的相关性(relevance)进行打分(scoring)，分数高的相关性好，就应该排在前面。

如何判断文档之间的关系 了。

首先，一个文档有很多词(Term)组成 ，如search, lucene, full-text, this, a, what等。

其次对于文档之间的关系，不同的Term重要性不同 ，比如对于本篇文档，search, Lucene, full-text就相对重要一些，this, a , what可能相对不重要一些。所以如果两篇文档都包含search, Lucene，fulltext，这两篇文档的相关性好一些，然而就算一篇文档包含this, a, what，另一篇文档不包含this, a, what，也不能影响两篇文档的相关性。

因而判断文档之间的关系，首先找出哪些词(Term)对文档之间的关系最重要，如search, Lucene, fulltext。然后判断这些词(Term)之间的关系。

找出词(Term) 对文档的重要性的过程称为计算词的权重(Term weight) 的过程。

计算词的权重(term weight)有两个参数，第一个是词(Term)，第二个是文档(Document)。

词的权重(Term weight)表示此词(Term)在此文档中的重要程度，越重要的词(Term)有越大的权重(Term weight)，因而在计算文档之间的相关性中将发挥更大的作用。

判断词(Term) 之间的关系从而得到文档相关性的过程应用一种叫做向量空间模型的算法(Vector Space Model) 。

1. 计算权重(Term weight)的过程。

影响一个词(Term)在一篇文档中的重要性主要有两个因素：

• Term Frequency (tf)：即此Term在此文档中出现了多少次。tf 越大说明越重要。
• Document Frequency (df)：即有多少文档包含次Term。df 越大说明越不重要。

容易理解吗？词(Term)在文档中出现的次数越多，说明此词(Term)对该文档越重要，如“搜索”这个词，在本文档中出现的次数很多，说明本文档主要就是讲这方面的事的。然而在一篇英语文档中，this出现的次数更多，就说明越重要吗？不是的，这是由第二个因素进行调整，第二个因素说明，有越多的文档包含此词(Term), 说明此词(Term)太普通，不足以区分这些文档，因而重要性越低。

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)。

我们把文档看作一系列词(Term)，每一个词(Term)都有一个权重(Term weight)，不同的词(Term)根据自己在文档中的权重来影响文档相关性的打分计算。

于是我们把所有此文档中词(term)的权重(term weight) 看作一个向量。

Document = {term1, term2, …… ,term N}

Document Vector = {weight1, weight2, …… ,weight N}

同样我们把查询语句看作一个简单的文档，也用向量来表示。

Query = {term1, term 2, …… , term N}

Query Vector = {weight1, weight2, …… , weight N}

我们把所有搜索出的文档向量及查询向量放到一个N维空间中，每个词(term)是一维。

如图：

我们认为两个向量之间的夹角越小，相关性越大。

所以我们计算夹角的余弦值作为相关性的打分，夹角越小，余弦值越大，打分越高，相关性越大。

有人可能会问，查询语句一般是很短的，包含的词(Term)是很少的，因而查询向量的维数很小，而文档很长，包含词(Term)很多，文档向量维数很大。你的图中两者维数怎么都是N呢？

在这里，既然要放到相同的向量空间，自然维数是相同的，不同时，取二者的并集，如果不含某个词(Term)时，则权重(Term Weight)为0。

我们认为两个向量之间的夹角越小，相关性越大。

所以我们计算夹角的余弦值作为相关性的打分，夹角越小，余弦值越大，打分越高，相关性越大。

有人可能会问，查询语句一般是很短的，包含的词(Term)是很少的，因而查询向量的维数很小，而文档很长，包含词(Term)很多，文档向量维数很大。你的图中两者维数怎么都是N呢？

在这里，既然要放到相同的向量空间，自然维数是相同的，不同时，取二者的并集，如果不含某个词(Term)时，则权重(Term Weight)为0。

相关性打分公式如下：

举个例子，查询语句有11个Term，共有三篇文档搜索出来。其中各自的权重(Term weight)，如下表格。

	t1	t2	t3	t4	t5	t6	t7	t8	t9	t10	t11
D1	0	0	.477	0	.477	.176	0	0	0	.176	0
D2	0	.176	0	.477	0	0	0	0	.954	0	.176
D3	0	.176	0	0	0	.176	0	0	0	.176	.176
Q	0	0	0	0	0	.176	0	0	.477	0	.176

于是计算，三篇文档同查询语句的相关性打分分别为：

于是文档二相关性最高，先返回，其次是文档一，最后是文档三。

Lucene学习总结之二：Lucene的总体架构

Lucene学习总结之四：Lucene索引过程分析(1)

推荐大家上网搜一篇文章：《Annotated Lucene》，好像中文名称叫《Lucene源码剖析》是很不错的。

想要真正了解Lucene索引文件过程，最好的办法是跟进代码调试，对着文章看代码，这样不但能够最详细准确的掌握索引过程(描述都是有偏差的，而代码是不会骗你的)，而且还能够学习Lucene的一些优秀的实现，能够在以后的工作中为我所用.

一、索引过程体系结构

Lucene 3.0的搜索要经历一个十分复杂的过程，各种信息分散在不同的对象中分析，处理，写入，为了支持多线程，每个线程都创建了一系列类似结构的对象集，为了提高效率，要复用一些对象集，这使得索引过程更加复杂。

其实索引过程，就是经历下图中所示的索引链的过程，索引链中的每个节点，负责索引文档的不同部分的信息 ，当经历完所有的索引链的时候，文档就处理完毕了。最初的索引链，我们称之基本索引链 。

为了支持多线程，使得多个线程能够并发处理文档，因而每个线程都要建立自己的索引链体系，使得每个线程能够独立工作，在基本索引链基础上建立起来的每个线程独立的索引链体系，我们称之线程索引链 。线程索引链的每个节点是由基本索引链中的相应的节点调用函数addThreads创建的。

为了提高效率，考虑到对相同域的处理有相似的过程，应用的缓存也大致相当，因而不必每个线程在处理每一篇文档的时候都重新创建一系列对象，而是复用这些对象。所以对每个域也建立了自己的索引链体系，我们称之域索引链 。域索引链的每个节点是由线程索引链中的相应的节点调用addFields创建的。

当完成对文档的处理后，各部分信息都要写到索引文件中，写入索引文件的过程是同步的，不是多线程的，也是沿着基本索引链将各部分信息依次写入索引文件的。

创建IndexWriter对象

IndexWriter writer = new IndexWriter(FSDirectory.open(INDEX_DIR), new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT), true, IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED);

有关IndexFileDeleter：

• 其不是用来删除文档的，而是用来管理索引文件的。
• 在对文档的添加，删除，对段的合并的处理过程中，会生成很多新的文件，并需要删除老的文件，因而需要管理。
• 然而要被删除的文件又可能在被用，因而要保存一个引用计数，仅仅当引用计数为零的时候，才执行删除。
• 下面这个例子能很好的说明IndexFileDeleter如何对文件引用计数并进行添加和删除的。

(1) 创建IndexWriter时    

IndexWriter writer = new IndexWriter(FSDirectory.open(indexDir), new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT), true, IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED);
writer.setMergeFactor(3);

有关SimpleFSLock进行JVM之间的同步：

• 有时候，我们写java程序的时候，也需要不同的JVM之间进行同步，来保护一个整个系统中唯一的资源。
• 如果唯一的资源仅仅在一个进程中，则可以使用线程同步的机制
• 然而如果唯一的资源要被多个进程进行访问，则需要进程间同步的机制，无论是Windows和Linux在操作系统层面都有很多的进程间同步的机制。
• 但进程间的同步却不是Java的特长，Lucene的SimpleFSLock给我们提供了一种方式。