forfuture1978
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springdata_spring：
apache lucene开源框架demo使用实例教程源代码下 ...
有关Lucene的问题(6)：Lucene的事务性 -
jaychang：
必须要感谢作者的分享，对理解Lucene的工作原理帮助很大
Lucene学习总结之一：全文检索的基本原理 -
yin_kaihua：
...
Lucene学习总结之三：Lucene的索引文件格式 (1) -
djh122：
...
Lucene 原理与代码分析完整版 -
wayne0830：
多谢楼主分享！
Lucene 原理与代码分析完整版
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二、Lucene搜索详细过程
为了解析Lucene对索引文件搜索的过程，预先写入索引了如下几个文件：
file01.txt: apple apples cat dog
file02.txt: apple boy cat category
file03.txt: apply dog eat etc
file04.txt: apply cat foods
2.1、打开IndexReader指向索引文件夹
代码为：
IndexReader reader = IndexReader.open(FSDirectory.open(indexDir));
其实是调用了DirectoryRea ...
一、Lucene搜索过程总论
搜索的过程总的来说就是将词典及倒排表信息从索引中读出来，根据用户输入的查询语句合并倒排表，得到结果文档集并对文档进行打分的过程。
其可用如下图示：
总共包括以下几个过程：
IndexReader打开索引文件，读取并打开指向索引文件的流。
用户输入查询语句
将查询语句转换为查询对象Query对象树
构造Weight对象树，用于计算词的权重Term Weight，也即计算打分公式中与仅与搜索语句相关与文档无关的部分(红色部分)。
构造Scorer对象树，用于计算打分(TermScorer.score())。
在构造Scorer对象 ...
一、HDFS的基本概念
1.1、数据块(block)
HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。
和普通文件系统相同的是，HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。
不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。
1.2、元数据节点(Namenode)和数据节点(datanode)
元数据节点用来管理文件系统的命名空间
其将所有的文件和文件夹的元数据保存在一个文件系统树中。
这些信息也会在硬盘上保存成以下文件：命名空间镜像(names ...
在进行Lucene的搜索过程解析之前，有必要单独的一张把Lucene score公式的推导，各部分的意义阐述一下。因为Lucene的搜索过程，很重要的一个步骤就是逐步的计算各部分的分数。
Lucene的打分公式非常复杂，如下：
在推导之前，先逐个介绍每部分的意义：
t：Term，这里的Term是指包含域信息的Term，也即title:hello和content:hello是不同的Term
coord(q,d)：一次搜索可能包含多个搜索词，而一篇文档中也可能包含多个搜索词，此项表示，当一篇文档中包含的搜索词越多，则此文档则打分越高。
queryNorm(q)： ...
一、段合并过程总论
IndexWriter中与段合并有关的成员变量有：
HashSet<SegmentInfo> mergingSegments = new HashSet<SegmentInfo>(); //保存正在合并的段，以防止合并期间再次选中被合并。
MergePolicy mergePolicy = new LogByteSizeMergePolicy(this);//合并策略，也即选取哪些段来进行合并。
MergeScheduler mergeScheduler = new ConcurrentMergeScheduler();//段合并器 ...
本系列文章将详细描述几乎最新版本的Lucene的基本原理和代码分析。
其中总体架构和索引文件格式是Lucene 2.9的，索引过程分析是Lucene 3.0的。
鉴于索引文件格式没有太大变化，因而原文没有更新，原理和架构的文章中引用了前辈的一些图，可能属于早期的Lucene，但不影响对原理和架构的理解。
本系列文章尚在撰写之中，将会有分词器，段合并，QueryParser，查询语句与查询对象，搜索过程，打分公式的推导等章节。
提前给大家分享，希望大家批评指正。
Lucene学习总结之一：全文检索的基本原理
在索引阶段设置Document Boost和Field Boost，存储在(.nrm)文件中。
如果希望某些文档和某些域比其他的域更重要，如果此文档和此域包含所要查询的词则应该得分较高，则可以在索引阶段设定文档的boost和域的boost值。
这些值是在索引阶段就写入索引文件的，存储在标准化因子(.nrm)文件中，一旦设定，除非删除此文档，否则无法改变。
如果不进行设定，则Document Boost和Field Boost默认为1。
Document Boost及FieldBoost的设定方式如下：
Document doc = new Document();
Field f ...
问题：
在你的文章中提到了：
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 ...
问题：
我试验了一下文章中提到的 stemming 和 lemmatization
将单词缩减为词根形式，如“cars”到“car”等。这种操作称为：stemming。
将单词转变为词根形式，如“drove”到“drive”等。这种操作称为：lemmatization。
试验没有成 ...
问题：
使用中科院的中文分词对“中华人民共和国” 进行索引，它被分词为"中华", "人民", "共和国"，用“人民共和国”进行搜索，可以搜到，而搜索"中华共和国"却搜索不到，用“中华 AND 共和国”却可以搜出来，为什么？
回答：
我下载了http://ictclas.org/Download.html中科院的词做了简单的分析，如果索引的时候“中华人民共和国”被分成了“中华”“人民”“共和国”，而搜索的时候，搜“中华共和国”，则被分为了“中华 共和国”，然而构建Query Parser构建Query Objec ...
6、关闭IndexWriter对象
代码：
writer.close();
--> IndexWriter.closeInternal(boolean)
--> (1) 将索引信息由内存写入磁盘: flush(waitForMerges, true, true); --> (2) 进行段合并: mergeScheduler.merge(this);
对段的合并将在后面的章节进行讨论，此处仅仅讨论将索引信息由写入磁盘的过程。
代码：
IndexWriter.flush(boolean triggerMerge, boo ...
5、DocumentsWriter对CharBlockPool，ByteBlockPool，IntBlockPool的缓存管理
在索引的过程中，DocumentsWriter将词信息(term)存储在CharBlockPool中，将文档号(doc ID)，词频(freq)和位置(prox)信息存储在ByteBlockPool中。
在ByteBlockPool中，缓存是分块(slice)分配的，块(slice)是分层次的，层次越高，此层的块越大，每一层的块大小事相同的。
nextLevelArray表示的是当前层的下一层是第几层，可见第9层的下一层还是第9层，也就是说最高有9层。
...
3、将文档加入IndexWriter
代码：
writer.addDocument(doc); -->IndexWriter.addDocument(Document doc, Analyzer analyzer) -->doFlush = docWriter.addDocument(doc, analyzer); --> DocumentsWriter.updateDocument(Document, Analyzer, Term) 注：--> 代表一级函数调用
IndexWriter继而调用DocumentsWriter.ad ...
对于Lucene的索引过程，除了将词(Term)写入倒排表并最终写入Lucene的索引文件外，还包括分词(Analyzer)和合并段(merge segments)的过程，本次不包括这两部分，将在以后的文章中进行分析。
Lucene的索引过程，很多的博客，文章都有介绍，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 ...
本文在csdn中的位置http://blog.csdn.net/forfuture1978/archive/2009/12/10/4976794.aspx
四、具体格式
4.2. 反向信息
反向信息是索引文件的核心，也即反向索引。
反向索引包括两部分，左面是词典(Term Dictionary)，右面是倒排表(Posting List)。
在Lucene中，这两部分是分文件存储的，词典是存储在tii，tis中的，倒排表又包括两部分，一部分是文档号及词频，保存在frq中，一部分是词的位置信息，保存在prx中。
Term Dictionary (tii, tis)
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