理解Lucene系统结构的另一个方式是去探讨其中数据流的走向，并以此摸清楚Lucene系统内部的调用时序。
在此基础上，我们能够更加深入的理解Lucene的系统结构组织，以方便以后在Lucene系统上的开发工作。这部分的分析，是深入Lucene系统的钥匙，也是进行重写的基础。
我们来看看在Lucene系统中的主要的数据流以及它们之间的关系图
上图很好的表明了Lucene在内部的数据流组织情况，并且沿着数据流的方向我们也可以对与Lucene内部的执行时序有一个清楚的了解。
现在将图中的涉及到的流的类型与各个逻辑对应系统的相关部分的关系说明一下。
图中共存在4种数据流，分别是文本流、token流、字节流与查询语句对象流。文本流表示了对于索引目标和交互控制的抽象，即用文本流表示了将要索引的文件，用文本流向用户输出信息；在实际的实现中，Lucene中的文本流采用了UCS-2作为编码，以达到适应多种语言文字的处理的目的。
Token流是Lucene内部所使用的概念，是对传统文字中的词的概念的抽象，也是Lucene在建立索引时直接处理的最小单位；简单的讲Token就是一个词和所在域值的组合，后面在叙述文件格式时也将继续涉及到token，这里不详细展开。
字节流则是对文件抽象的直接操作的体现，通过固定长度的字节（Lucene定义为8比特位长，后面文件格式将详细叙述）流的处理，将文件操作解脱出来，也做到了与平台文件系统的无关性。
查询语句对象流则是仅仅在查询语句解析时用到的概念，它对查询语句抽象，通过类的继承结构反映查询语句的结构，将之传送到查找逻辑来进行查找的操作。
图中的涉及到了多种逻辑，基本上直接对应于系统某一模块，但是也有跨模块调用的问题发生，这是因为Lucene的重用程度非常好，因此很多实现直接调用了以前的工作成果，这在某种程度上其实是加强了模块耦合性，但是也是为了避免系统的过于庞大和不必要的重复设计的一种折衷体现。
词法分析逻辑对应于org.apache.lucene.analysis部分。
查询语句语法分析逻辑对应于org.apache.lucene.queryParser部分，并且调用了org.apache.lucene.analysis的代码。查询结束之后向评分排序逻辑输出token流，继而由评分排序逻辑处理之后给出文本流的结果，这一部分的实现也包含在了org.apache.lucene.search中。
索引构建逻辑对应于org.apache.lucene.index部分。
索引查找逻辑则主要是org.apache.lucene.search，但是也大量的使用了org.apache.lucene.index部分的代码和接口定义。存储抽象对应于org.apache.lucene.store。
没有提到的模块则是做为系统公共基础设施存在。
Lucene 数据流分析
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