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Lucene 使用起来很简单,但是要搞懂它内部的一些算法就很难了。本文将从 Lucene 的架构图来介绍 Lucene 的特点和常用包。
Lucene总的来说是:
- 一个高效的,可扩展的,全文检索库。
- 全部用Java实现,无须配置。
- 仅支持纯文本文件的索引(Indexing)和搜索(Search)。
- 不负责由其他格式的文件抽取纯文本文件,或从网络中抓取文件的过程。
Lucene 的构架和过程如下图:
说明 Lucene 是有索引和搜索的两个过程,包含索引创建,索引,搜索三个要点。
下面是一些 Lucene 的各组件:
- 被索引的文档用Document对象 表示。
- IndexWriter 通过函数addDocument 将文档添加到索引中,实现创建索引的过程。
- Lucene 的索引是应用反向索引。
- 当用户有请求时,Query 代表用户的查询语句。
- IndexSearcher 通过函数search 搜索Lucene Index 。
- IndexSearcher 计算term weight 和score 并且将结果返回给用户。
- 返回给用户的文档集合用TopDocsCollector 表示。
那么如何应用这些组件呢?
看下面详细的 Lucene API 的调用实现索引和搜索过程。
索引过程
- 创建一个IndexWriter 用来写索引文件,它有几个参数,INDEX_DIR 就是索引文件所存放的位置,Analyzer 便是用来对文档进行词法分析和语言处理的。
- 创建一个Document 代表我们要索引的文档。
- 将不同的Field 加入到文档中。我们知道,一篇文档有多种信息,如题目,作者,修改时间,内容等。不同类型的信息用不同的Field 来表示,在本例子中,一共有两类信息进行了索引,一个是文件路径,一个是文件内容。其中FileReader 的SRC_FILE 就表示要索引的源文件。
- IndexWriter 调用函数addDocument 将索引写到索引文件夹中。
搜索过程
- IndexReader 将磁盘上的索引信息读入到内存,INDEX_DIR 就是索引文件存放的位置。
- 创建IndexSearcher 准备进行搜索。
- 创建Analyer 用来对查询语句进行词法分析和语言处理。
- 创建QueryParser 用来对查询语句进行语法分析。
- QueryParser 调用parser 进行语法分析,形成查询语法树,放到Query 中。
- IndexSearcher 调用search 对查询语法树Query 进行搜索,得到结果TopScoreDocCollector 。
以上便是Lucene API函数的简单调用。
然而当进入Lucene的源代码后,发现Lucene有很多包,关系错综复杂。
然而通过下图,我们不难发现,Lucene的各源码模块,都是对普通索引和搜索过程的一种实现。
- org.apache.lucene.document:这个包提供了一些为封装要索引的文档所需要的类,比如 Document, Field。这样,每一个文档最终被封装成了一个 Document 对象。
- org.apache.lucene.analysis:这个包主要功能是对文档进行分词,因为文档在建立索引之前必须要进行分词,所以这个包的作用可以看成是为建立索引做准备工作。
- org.apache.lucene.index:这个包提供了一些类来协助创建索引以及对创建好的索引进行更新。这里面有两个基础的类:IndexWriter 和 IndexReader,其中 IndexWriter 是用来创建索引并添加文档到索引中的,IndexReader 是用来删除索引中的文档的。
- org.apache.lucene.search:这个包提供了对在建立好的索引上进行搜索所需要的类。比如 IndexSearcher 和 Hits, IndexSearcher 定义了在指定的索引上进行搜索的方法,Hits 用来保存搜索得到的结果。
- Lucene 的analysis 模块主要负责词法分析及语言处理而形成Term 。
- Lucene 的index 模块主要负责索引的创建,里面有IndexWriter 。
- Lucene 的store 模块主要负责索引的读写。
- Lucene 的QueryParser 主要负责语法分析。
- Lucene 的search 模块主要负责对索引的搜索。
- Lucene 的similarity 模块主要负责对相关性打分的实现。
以上就是 Lucene 的总体架构。看起来很简单,但是实际上用到的算法很多。这个我们以后再慢慢的学习!
参考资料
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本文原文出处:业余草: » 解剖 Lucene 的总体架构