lucene 创建索引步骤

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索引是现代搜索引擎的核心，建立索引的过程就是把源数据处理成非常方便查询的索引文件的过程。为什么索引这么重要呢，试想你现在要在大量的文档中搜索含有某个关键词的文档，那么如果不建立索引的话你就需要把这些文档顺序的读入内存，然后检查这个文章中是不是含有要查找的关键词，这样的话就会耗费非常多的时间，想想搜索引擎可是在毫秒级的时间内查找出要搜索的结果的。这就是由于建立了索引的原因，你可以把索引想象成这样一种数据结构，他能够使你快速的随机访问存储在索引中的关键词，进而找到该关键词所关联的文档。Lucene 采用的是一种称为反向索引（inverted index）的机制。反向索引就是说我们维护了一个词 / 短语表，对于这个表中的每个词 / 短语，都有一个链表描述了有哪些文档包含了这个词 / 短语。这样在用户输入查询条件的时候，就能非常快的得到搜索结果。

那么 Lucene 是如何创建索引的呢？本文将通过具体的案例来进行说明。

创建索引

全文检索的索引创建过程一般有以下几步：

第一步：一些要索引的原文档(Document)。

为了方便说明索引创建过程，这里特意用两个文件为例：

文件一：Students should be allowed to Go out with their friends, but not allowed to drink beer.
文件二：My friend Jerry went to school to see his students but found them drunk which is not allowed.

第二步：将原文档传给分词组件(Tokenizer)。

分词组件(Tokenizer)会做以下几件事情( 此过程称为Tokenize) ：

1. 将文档分成一个一个单独的单词。
2. 去除标点符号。
3. 去除停词(Stop word)。

所谓停词(Stop word)就是一种语言中最普通的一些单词，由于没有特别的意义，因而大多数情况下不能成为搜索的关键词，因而创建索引时，这种词会被去掉而减少索引的大小。
英语中挺词(Stop word)如：“the”,“a”，“this”等。

对于每一种语言的分词组件(Tokenizer)，都有一个停词(stop word)集合。

经过分词(Tokenizer) 后得到的结果称为词元(Token) 。

在我们的例子中，便得到以下词元(Token)：

“Students”，“allowed”，“go”，“their”，“friends”，“allowed”，“drink”，
“beer”，“My”，“friend”，“Jerry”，“went”，“school”，
“see”，“his”，“students”，“found”，“them”，“drunk”，“allowed”。

第三步：将得到的词元(Token)传给语言处理组件(Linguistic Processor)。

语言处理组件(linguistic processor)主要是对得到的词元(Token)做一些同语言相关的处理。

对于英语，语言处理组件(Linguistic Processor) 一般做以下几点：

1. 变为小写(Lowercase) 。
2. 将单词缩减为词根形式，如“cars ”到“car ”等。这种操作称为：stemming 。
3. 将单词转变为词根形式，如“drove ”到“drive ”等。这种操作称为：lemmatization 。

Stemming 和 lemmatization的异同：

• 相同之处：Stemming和lemmatization都要使词汇成为词根形式。
• 两者的方式不同：Stemming采用的是“缩减”的方式：“cars”到“car”，“driving”到“drive”。Lemmatization采用的是“转变”的方式：“drove”到“drove”，“driving”到“drive”。
• 两者的算法不同：Stemming主要是采取某种固定的算法来做这种缩减，如去除“s”，去除“ing”加“e”，将“ational”变为“ate”，将“tional”变为“tion”。Lemmatization主要是采用保存某种字典的方式做这种转变。比如字典中有“driving”到“drive”，“drove”到“drive”，“am, is, are”到“be”的映射，做转变时，只要查字典就可以了。

语言处理组件(linguistic processor)的结果称为词(Term) 。

在我们的例子中，经过语言处理，得到的词(Term)如下：

“student”，“allow”，“go”，“their”，“friend”，“allow”，
“drink”，“beer”，“my”，“friend”，“jerry”，“go”，“school”，
“see”，“his”，“student”，“find”，“them”，“drink”，“allow”。

也正是因为有语言处理的步骤，才能使搜索drove，而drive也能被搜索出来。

第四步：将得到的词(Term)传给索引组件(Indexer)。

索引 组件(Indexer)主要做以下几件事情：

利用得到的词(Term)创建一个字典。

对字典按字母顺序进行排序。

合并相同的词(Term) 成为文档倒排(Posting List) 链表。

在此表中，有几个定义：

• Document Frequency 即文档频次，表示总共有多少文件包含此词(Term)。
• Frequency 即词频率，表示此文件中包含了几个此词(Term)。

所以对词(Term) “allow”来讲，总共有两篇文档包含此词(Term)，从而词(Term)后面的文档链表总共有两项，第一项表示包含“allow”的第一篇文档，即1号文档，此文档中，“allow”出现了2次，第二项表示包含“allow”的第二个文档，是2号文档，此文档中，“allow”出现了1次。

到此为止，索引已经创建好了，我们可以通过它很快的找到我们想要的文档。

而且在此过程中，我们惊喜地发现，搜索“drive”，“driving”，“drove”，“driven”也能够被搜到。因为在我们的索引中，“driving”，“drove”，“driven”都会经过语言处理而变成“drive”，在搜索时，如果您输入“driving”，输入的查询语句同样经过我们这里的一到三步，从而变为查询“drive”，从而可以搜索到想要的文档。

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