Lucene学习总结之一

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1、Lucene学习总结之一：全文检索的基本原理一、总论根据http://lucene.apache.org/java/docs/index.html定义：Lucene是一个高效的，基于Java的全文检索库。所以在了解Lucene之前要费一番工夫了解一下全文检索。那么什么叫做全文检索呢？这要从我们生活中的数据说起。我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据和非结构化数据。·结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。·非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等。当然有的地方还会提

2、到第三种，半结构化数据，如XML，HTML等，当根据需要可按结构化数据来处理，也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。非结构化数据又一种叫法叫全文数据。按照数据的分类，搜索也分为两种：·对结构化数据的搜索：如对数据库的搜索，用SQL语句。再如对元数据的搜索，如利用windows搜索对文件名，类型，修改时间进行搜索等。·对非结构化数据的搜索：如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，Linux下的grep命令，再如用Google和百度可以搜索大量内容数据。对非结构化数据也即对全文数据的搜索主要有两种方法：一种是顺序

3、扫描法(SerialScanning)：所谓顺序扫描，比如要找内容包含某一个字符串的文件，就是一个文档一个文档的看，对于每一个文档，从头看到尾，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下一个文件，直到扫描完所有的文件。如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，只是相当的慢。如果你有一个80G硬盘，如果想在上面找到一个内容包含某字符串的文件，不花他几个小时，怕是做不到。Linux下的grep命令也是这一种方式。大家可能觉得这种方法比较原始，但对于小数据量的文件，这种方法还是最直接，最方便的。但是对

4、于大量的文件，这种方法就很慢了。有人可能会说，对非结构化数据顺序扫描很慢，对结构化数据的搜索却相对较快（由于结构化数据有一定的结构可以采取一定的搜索算法加快速度），那么把我们的非结构化数据想办法弄得有一定结构不就行了吗？这种想法很天然，却构成了全文检索的基本思路，也即将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，我们称之索引。这种说法比较抽象，举几个例子就很容易明白，比如字典，字典的

5、拼音表和部首检字表就相当于字典的索引，对每一个字的解释是非结构化的，如果字典没有音节表和部首检字表，在茫茫辞海中找一个字只能顺序扫描。然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理，比如读音，就比较结构化，分声母和韵母，分别只有几种可以一一列举，于是将读音拿出来按一定的顺序排列，每一项读音都指向此字的详细解释的页数。我们搜索时按结构化的拼音搜到读音，然后按其指向的页数，便可找到我们的非结构化数据——也即对字的解释。这种先建立索引，再对索引进行搜索的过程就叫全文检索(Full-textSearch)。下面这幅图来自《Lu

6、ceneinaction》，但却不仅仅描述了Lucene的检索过程，而是描述了全文检索的一般过程。 全文检索大体分两个过程，索引创建(Indexing)和搜索索引(Search)。·索引创建：将现实世界中所有的结构化和非结构化数据提取信息，创建索引的过程。·搜索索引：就是得到用户的查询请求，搜索创建的索引，然后返回结果的过程。于是全文检索就存在三个重要问题：1.索引里面究竟存些什么？(Index)2.如何创建索引？(Indexing)3.如何对索引进行搜索？(Search)下面我们顺序对每个个问题进行研究。 二、索

7、引里面究竟存些什么索引里面究竟需要存些什么呢？首先我们来看为什么顺序扫描的速度慢：其实是由于我们想要搜索的信息和非结构化数据中所存储的信息不一致造成的。非结构化数据中所存储的信息是每个文件包含哪些字符串，也即已知文件，欲求字符串相对容易，也即是从文件到字符串的映射。而我们想搜索的信息是哪些文件包含此字符串，也即已知字符串，欲求文件，也即从字符串到文件的映射。两者恰恰相反。于是如果索引总能够保存从字符串到文件的映射，则会大大提高搜索速度。由于从字符串到文件的映射是文件到字符串映射的反向过程，于是保存这种信息的索引称为

8、反向索引。反向索引的所保存的信息一般如下：假设我的文档集合里面有100篇文档，为了方便表示，我们为文档编号从1到100，得到下面的结构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(PostingList)。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。比如说，我们要