大家都知道 Lucene是Apache软件基金会jakarta项目组的一个子项目。跟Solr 和Nutch一样,它们属于Apache下面的子妹项目。前面好多同学都说过了它们间的一些关系,我在重复一下,首先Solr 和Nutch 都是基于Lucene的, 具体的说就是基于Lucene的Searcher和Indexing。而跟Lucene比Solr提供了一些特性的功能,针对一个企业级解决方案,同时Lucene是Nutch的核心部分,但是单单使用Lucene是不能实现搜索引擎的,它仅仅被称为全文检索工具,并没有实现相关网页爬虫(Crawler)的功能,而这个在Nutch中有体现。当然Lucene提供的索引和检索功能已经非常强大了,Lucene的API接口设计得比较通用,输入输入结构都很像数据库的表、记录和字段,这使得Lucene和数据库的结合也比较紧密(只需要将读文件的过程转化成读数据库的过程就行了)
Lucene的工作流程,如图所示:Lucene系统,功能强大,实现也比较复杂,但从根本上来说,主要包括两个主要功能: 1: 建立索引库(将待索引的纯文本内容经切分词后的索引入库), 2: 检索索引库(这是个Lucene的关键部分,Lucene还提供自己的排名机制,这个排名算法比较值得学习)。下面介绍一下Lucene工作流程中的几个比较重要的概念:
1. Raw Content: 这个就是原始的数据,如:文档中的数据或者数据库中的数据。
2. Acquire Content: 这个过程通常是通过crawler或者spider从原始数据获取一些需要被索引的内容(This process, which involves using a crawler or spider, gathers and scopes the content that needs to be indexed),上面说过Lucene并没有提供类似的功能,下面的一些项目中有提供:Solr、Nutch、Grub、Droids、Aperture、The Google Enterprise Connector Manager Project.
3. Build Document: 一旦获得需要被索引的原始数据后,是时候把这些内容转化成搜索引擎的单元(document)了,一个document一般表示为一个PDF文件或一个网页或者数据库表中的一行记录等。并且一个document会由多个fields组成,例如一篇文章,就有title、body、abstract、author和url等。由于document间的格式可能各不相同,所以有时候需要对document进行过滤,Apache Tika提供了相关功能。
4. Analyze Document:学过编译原理的同学应该都知道token的概念,而这一个阶段就是将document转化成独立的多个tokens过程,Lucene提供了一组集成的analyzers,这样你就可以很好的控制这个分析的流程。
5. Index Document: Lucene建立索引的部分是Lucene中最精华的部分,一般最精华的当然也最难懂了,所以暂时知道这是建立索引的阶段就可以了。
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