Lucene 工作原理

怼烎@ 2022-03-16 14:27 172阅读 0赞

# [Lucene 工作原理][Lucene] #

Lucene是一个高性能的java全文检索工具包，它使用的是倒排文件索引结构。该结构及相应的生成算法如下：  
　　  
　　0）设有两篇文章1和2  
　　文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too.  
　　文章2的内容为：He once lived in Shanghai.  
　　  
　　1)由于lucene是基于关键词索引和查询的，首先我们要取得这两篇文章的关键词，通常我们需要如下处理措施  
　　a.我们现在有的是文章内容，即一个字符串，我们先要找出字符串中的所有单词，即分词。英文单词由于用空格分隔，比较好处理。中文单词间是连在一起的需要特殊的分词处理。  
　　b.文章中的”in”, “once” “too”等词没有什么实际意义，中文中的“的”“是”等字通常也无具体含义，这些不代表概念的词可以过滤掉  
　　c.用户通常希望查“He”时能把含“he”，“HE”的文章也找出来，所以所有单词需要统一大小写。  
　　d.用户通常希望查“live”时能把含“lives”，“lived”的文章也找出来，所以需要把“lives”，“lived”还原成“live”  
　　e.文章中的标点符号通常不表示某种概念，也可以过滤掉  
　　在lucene中以上措施由Analyzer类完成  
　　  
　　经过上面处理后  
　　 文章1的所有关键词为：\[tom\] \[live\] \[guangzhou\] \[live\] \[guangzhou\]  
　　 文章2的所有关键词为：\[he\] \[live\] \[shanghai\]  
　　  
　　2) 有了关键词后，我们就可以建立倒排索引了。上面的对应关系是：“文章号”对“文章中所有关键词”。倒排索引把这个关系倒过来，变成：“关键词”对“拥有该关键词的所有文章号”。文章1，2经过倒排后变成  
　　关键词 文章号  
　　guangzhou 1  
　　he 2  
　　i 1  
　　live 1,2  
　　shanghai 2  
　　tom 1  
　　  
　　通常仅知道关键词在哪些文章中出现还不够，我们还需要知道关键词在文章中出现次数和出现的位置，通常有两种位置：a)字符位置，即记录该词是文章中第几个字符（优点是关键词亮显时定位快）；b)关键词位置，即记录该词是文章中第几个关键词（优点是节约索引空间、词组（phase）查询快），lucene 中记录的就是这种位置。  
　　  
　　加上“出现频率”和“出现位置”信息后，我们的索引结构变为：  
  
  
　　关键词 文章号\[出现频率\] 出现位置  
　　guangzhou 1\[2\] 3，6  
　　he 2\[1\] 1  
　　i 1\[1\] 4  
　　live 1\[2\],2\[1\] 2，5，2  
　　shanghai 2\[1\] 3  
　　tom 1\[1\] 1  
　　  
　　以live 这行为例我们说明一下该结构：live在文章1中出现了2次，文章2中出现了一次，它的出现位置为“2,5,2”这表示什么呢？我们需要结合文章号和出现频率来分析，文章1中出现了2次，那么“2,5”就表示live在文章1中出现的两个位置，文章2中出现了一次，剩下的“2”就表示live是文章2中第 2个关键字。  
　　  
　　以上就是lucene索引结构中最核心的部分。我们注意到关键字是按字符顺序排列的（lucene没有使用B树结构），因此lucene可以用二元搜索算法快速定位关键词。  
　　  
　　实现时 lucene将上面三列分别作为词典文件（Term Dictionary）、频率文件(frequencies)、位置文件 (positions)保存。其中词典文件不仅保存有每个关键词，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。  
　　  
　　 Lucene中使用了field的概念，用于表达信息所在位置（如标题中，文章中，url中），在建索引中，该field信息也记录在词典文件中，每个关键词都有一个field信息(因为每个关键字一定属于一个或多个field)。  
　　  
　　为了减小索引文件的大小，Lucene对索引还使用了压缩技术。首先，对词典文件中的关键词进行了压缩，关键词压缩为<堉?缀长度，后缀>，例如：当前词为“阿拉伯语”，上一个词为“阿拉伯”，那么“阿拉伯语”压缩为<3，语>。其次大量用到的是对数字的压缩，数字只保存与上一个值的差值（这样可以减小数字的长度，进而减少保存该数字需要的字节数）。例如当前文章号是16389（不压缩要用3个字节保存），上一文章号是16382，压缩后保存7（只用一个字节）。  
　　  
　　 下面我们可以通过对该索引的查询来解释一下为什么要建立索引。  
　　假设要查询单词 “live”，lucene先对词典二元查找、找到该词，通过指向频率文件的指针读出所有文章号，然后返回结果。词典通常非常小，因而，整个过程的时间是毫秒级的。  
　　而用普通的顺序匹配算法，不建索引，而是对所有文章的内容进行字符串匹配，这个过程将会相当缓慢，当文章数目很大时，时间往往是无法忍受的。  
  
  
  
  
本文来自CSDN博客，转载请标明出处：http://blog.csdn.net/geekwang/archive/2008/11/29/3410187.aspx是一个高性能的java全文检索工具包，它使用的是倒排文件索引结构。该结构及相应的生成算法如下：  
　　现在也是c\#的全文检索工具包了，所以都一样的。  
　　0）设有两篇文章1和2  
　　文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too.  
　　文章2的内容为：He once lived in Shanghai.  
　　  
　　1)由于lucene是基于关键词索引和查询的，首先我们要取得这两篇文章的关键词，通常我们需要如下处理措施  
　　a.我们现在有的是文章内容，即一个字符串，我们先要找出字符串中的所有单词，即分词。英文单词由于用空格分隔，比较好处理。中文单词间是连在一起的需要特殊的分词处理。  
　　b.文章中的”in”, “once” “too”等词没有什么实际意义，中文中的“的”“是”等字通常也无具体含义，这些不代表概念的词可以过滤掉  
　　c.用户通常希望查“He”时能把含“he”，“HE”的文章也找出来，所以所有单词需要统一大小写。  
　　d.用户通常希望查“live”时能把含“lives”，“lived”的文章也找出来，所以需要把“lives”，“lived”还原成“live”  
　　e.文章中的标点符号通常不表示某种概念，也可以过滤掉  
　　在lucene中以上措施由Analyzer类完成  
　　  
　　经过上面处理后  
　　 文章1的所有关键词为：\[tom\] \[live\] \[guangzhou\] \[live\] \[guangzhou\]  
　　 文章2的所有关键词为：\[he\] \[live\] \[shanghai\]  
　　  
　　2) 有了关键词后，我们就可以建立倒排索引了。上面的对应关系是：“文章号”对“文章中所有关键词”。倒排索引把这个关系倒过来，变成：“关键词”对“拥有该关键词的所有文章号”。文章1，2经过倒排后变成  
　　关键词 文章号  
　　guangzhou 1  
　　he 2  
　　i 1  
　　live 1,2  
　　shanghai 2  
　　tom 1  
　　  
　　通常仅知道关键词在哪些文章中出现还不够，我们还需要知道关键词在文章中出现次数和出现的位置，通常有两种位置：a)字符位置，即记录该词是文章中第几个字符（优点是关键词亮显时定位快）；b)关键词位置，即记录该词是文章中第几个关键词（优点是节约索引空间、词组（phase）查询快），lucene 中记录的就是这种位置。  
　　  
　　加上“出现频率”和“出现位置”信息后，我们的索引结构变为：  
  
  
　　关键词 文章号\[出现频率\] 出现位置  
　　guangzhou 1\[2\] 3，6  
　　he 2\[1\] 1  
　　i 1\[1\] 4  
　　live 1\[2\],2\[1\] 2，5，2  
　　shanghai 2\[1\] 3  
　　tom 1\[1\] 1  
　　  
　　以live 这行为例我们说明一下该结构：live在文章1中出现了2次，文章2中出现了一次，它的出现位置为“2,5,2”这表示什么呢？我们需要结合文章号和出现频率来分析，文章1中出现了2次，那么“2,5”就表示live在文章1中出现的两个位置，文章2中出现了一次，剩下的“2”就表示live是文章2中第 2个关键字。  
　　  
　　以上就是lucene索引结构中最核心的部分。我们注意到关键字是按字符顺序排列的（lucene没有使用B树结构），因此lucene可以用二元搜索算法快速定位关键词。  
　　  
　　实现时 lucene将上面三列分别作为词典文件（Term Dictionary）、频率文件(frequencies)、位置文件 (positions)保存。其中词典文件不仅保存有每个关键词，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。  
　　  
　　 Lucene中使用了field的概念，用于表达信息所在位置（如标题中，文章中，url中），在建索引中，该field信息也记录在词典文件中，每个关键词都有一个field信息(因为每个关键字一定属于一个或多个field)。  
　　  
　　为了减小索引文件的大小，Lucene对索引还使用了压缩技术。首先，对词典文件中的关键词进行了压缩，关键词压缩为<堉?缀长度，后缀>，例如：当前词为“阿拉伯语”，上一个词为“阿拉伯”，那么“阿拉伯语”压缩为<3，语>。其次大量用到的是对数字的压缩，数字只保存与上一个值的差值（这样可以减小数字的长度，进而减少保存该数字需要的字节数）。例如当前文章号是16389（不压缩要用3个字节保存），上一文章号是16382，压缩后保存7（只用一个字节）。  
　　  
　　 下面我们可以通过对该索引的查询来解释一下为什么要建立索引。  
　　假设要查询单词 “live”，lucene先对词典二元查找、找到该词，通过指向频率文件的指针读出所有文章号，然后返回结果。词典通常非常小，因而，整个过程的时间是毫秒级的。  
　　而用普通的顺序匹配算法，不建索引，而是对所有文章的内容进行字符串匹配，这个过程将会相当缓慢，当文章数目很大时，时间往往是无法忍受的。

[Lucene]: http://www.cnblogs.com/dewin/archive/2009/11/24/1609905.html