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本文是bilibili-《超系统学习Lucene全文检索技术》的学习笔记。
数据查询方法
顺序扫描法
数据表中查询包含某个字符串的文档，逐行逐字对比，对于每一个文档，需从头开始扫描待匹配的字段，直到找到目标字符串或扫描到文档末尾。
顺序扫描法，查询准确率高，但查询速度随着数据量增大，越来越慢。具体应用如数据库正则和like关键字模糊查询，又或者文档编辑器的ctrl+f查询。
倒排索引（全文检索过程使用倒排索引）
提前处理正文内容，如过滤特殊符号和特殊标签，进行切分词、去停词等，得到每一个文档的词、词位置、词频等信息，组成文档索引（相当于书本目录）。查询前先查询文档索引/目录，再获取对应文档。
索引不含重复词，中文检索系统中，索引大小有限，CPU可以通过索引定位到指定文档，查询速度非常快，查询速度基本不会随数据量的增加而增加。
倒排索引技术常用于海量数据模糊检索，如百度贴吧、百度搜索引擎等。
什么是Lucene
Lucene是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，由apache软件基金会支持和提供，它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构。
Lucene的目的是为开发人员提供简单易用的全文检索工具，方便实现全文检索功能，或以此为基础建立起完整的全文检索引擎。
Lucene全文检索流程
绿色为索引过程，对要搜索的原始内容构建索引库，包括：获得文档、创建文档、分析文档和索引文档。 红色为搜索过程，从索引库中搜索内容，包括：查询接口、创建查询、执行查询和渲染结果。
索引流程
获得文档
爬虫获取互联网数据、JDBC获取数据库数据、IO流读取文档文件。
创建文档
建立索引前，需将原始内容创建成文档（Document），每一个文档有自己唯一标识ID，通过这个ID建立起词到文档的索引，所有文档组成文档集合。每个文档包括一个一个域/字段（Field），域中存储内容，key-value形式。
分析文档
将域中的内容进行分析，包括过滤、切分词、去停词、去特殊字符等，提取文档信息。
vivo X23 8GB+128GB 幻夜蓝 全网通4G手机
如elasticsearch的ik_max_word分词器：
vivo，x23，8GB，128GB，幻夜，幻夜蓝，全网，全网通，网通，4G，手机
索引文档
对所有文档分析得到的词汇单元汇总进行索引（有序排列），建立词汇到文档的索引关系。通过词汇查找文档，这种索引结构叫倒排索引结构。同一个词可能对应对个文档，多个文档有序存放在倒排表。
搜索流程
用户输入查询关键字执行搜索之前需要先构建一个查询对象，查询对象指定查询要查询的关键字、要搜索的Field文档域，查询对象生成具体地查询语法。
如搜索“华为手机”，创建查询对象 “name:华为 AND 手机”：表示搜索name中同时包含“华为”和“手机”的文档集合。
Lucene演示
索引过程
索引包括采集数据（从Mysql数据库读取数据），创建文档对象（原始数据转变为document对象），创建分词器、索引目录对象和输出流对象（使用标准分词器，中文按字分词），写入索引库。
由分词集合建立索引的过程在lucene底层实现。
索引演示
中文按字分词，建立每个文档包含字的索引。
OR的形式查询“华为手机”，返回包含任意四个字的并集。
搜索过程
Field域类型
文档域包含域名和域值，Field值即为要索引的内容，也就是要搜索的内容。
| Field类 | 数据类型 | 是否分词 | 是否索引 | 是否存储 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|
| StringField(FieldName, FieldValue, Store.Yes) | 字符串 | N | Y | Y或N | 字符串域不分词，整个字符串作为索引，如订单号、身份证号等 |
| FloatPoint(FieldName, FieldValue) | Float型 | Y | Y | N | 浮点域分词且索引，不存储 |
| IntPoint(FieldName, FieldValue) | Interger型 | Y | Y | N | 整数域分词且索引，不存储 |
| StoredField(FieldName, FieldValue) | 重载方法，支持多种类型 | N | N | Y | 用于构建不同类型Field，不分析、不索引，但要Field存储在文档中 |
| TextField(FieldName, FieldValue, Store.NO)或TextField(FieldName, reader) | 字符串或流 | Y | Y | Y或N | 如果是Reader，lucene猜测内容较多，会采用Unstored策略 |
只有一个默认选项的类型不能选择，含或的类型才能选择。
是否分词（tokenized）
- 是：对Field值分词，分词的目的是为了索引，索引的目的是为了查询，比如商品名称、商品描述等搜索内容丰富的域，用户需要通过关键字搜索，通过分词将语单元建立索引；
- 否：不对Field值分词，比如商品id、订单号、身份证号等；
是否索引（indexed）
- 是：进行索引，将Field分词后的词或整个Field值进行索引，存储到索引域，索引的目的是为了搜索，比如商品名称、商品描述需分析/分词后索引，订单号、身份证号不用分词也要索引，索引域将来都可以作为查询条件；
- 否：不索引。如图片路径，文件路径等，不用索引的域不支持查询；
是否存储（stored）
- 是：将Field值存储在文档域中，存储在文档域中的Field才能从document中获取，比如商品名称、订单号等，凡是需要从document中获取的field都需要存储，此外如商品链接、商品图片不需要索引和分词的域，如果需要从document中获取，也需要存储；
- 否：不存储，如商品描述比较大的域，如果需要返回不存储的字段，可以其他数据库获取；
对商品的字段进行具体分析：
- 商品id： StringField类型（不支持分词、默认索引），不分词、索引、存储（用于到其他数据库查询详细）；
- 商品名称： TextFieldle类型，分词、索引、存储；
- 商品价格： IntPoint类型，分词（范围查询必须分词，底层算法实现）、索引、存储（配合StoredField实现存储）；
- 商品地址： StoredField类型，不分词、不索引、存储；
- 商品分类： StringField类型，不分词（专有名词，可不分词）、索引、存储；
- 商品品牌名： StringField类型，不分词（专有名词，可不分词）索引、存储
索引维护
主文档存储在关系型数据库，索引库用于索引文档，文档的修改操作发生在关系型数据库，比如修改商品价格。为同步关系型数据库修改的信息到索引库，需进行索引库的维护。 索引维护主要包含索引的增、删、改、查。
分析器（Analyzer）
分词，将document中指定域的value切分为一个一个的词；过滤，去除特殊字符、停词等，大写转小写，词形还原（复数转单数、过去式转现在式等）等。同一域在索引和搜索时需使用相同的分词器。
Lucene原生分析器
1. StandardAnalyzer
标准分词器，包括分词（中文按字分词）、标准过滤、大小写过滤、停词过滤等。TokenFilter是分词过滤器，负责对雨汇单元进行过滤。
2. WhitespaceAnalyzer
仅仅按空格切分，不支持中文。
3. SimpleAnalyzer
将除字母以外的符号全部去除，并且将所有字母变为小写，会把数字去除，不支持中文。
4. CJKAnalyzer（中日韩分词器）
对中文执行二分法（2-gram）分词，去掉空格、去掉标点符号。
第三方中文分词器
IK-analyzer，该分词器支持Lucene 4.10，支持用户扩展词典（专有名词）、停词词典（不建立索引的词）。
Lucene高级搜索
// 创建查询对象，默认查询name域
Analyzer analyzer = new StandrdAnalyzer();
QueryParser queryParser = new QueryParser("name", analyser);
// 并列查询，默认OR查询
Query query = queryParser .parse("华为 AND 手机");
// 价格范围查询
Query query = queryParser .parse("price:[1 TO 99999]");
// 组合查询，省略。。。
Lucene底层储存结构（高级）
存储结构（倒排索引）包含：索引和文档集合。索引相当于字典目录，文档集合相当于字典正文。
一个索引由多个Segment组成，多个段可以合并，以减少磁盘IO。段有写锁，避免多线程同时写。段的修改是将原数据删除，在段尾添加新数据。
词典的构建
倒排索引中的词典位于内存，数据结构有很多种，Lucene 3.0之前使用跳跃表结构，后换成了FST，各数据结构对比
| 数据结构 | 优缺点 |
|---|---|
| 跳跃表 | 占用内存小，对模糊查询支持不好 |
| 排列列表 | 使用二分法查找，查询效率不平衡 |
| 字典树 | 查询效率和字符长度有关，只适合英文字典 |
| 哈希表 | 性能高，内存消耗大，几乎是原始数据的三倍 |
| 双数组字典树 | 适合中文词典，内存占用小，很多分词工具均采用此种算法 |
| 有限状态转换器（Finite State Transducers, FST） | Lucene 4有开源实现，并大量使用 |
| B树 | 磁盘索引，更新方便，但检索速度慢，多用于速度库 |
跳跃表原理
跳跃表是一种近似支持二分查找的有序链表，查询效率与跳表的级数有关，理想情况下查询平均时间复杂度为O(log n)。为什么不用红黑树而用跳表？ 红黑树区间搜索性能低，跳表完美支持区间检索。
天下没有免费的午餐，跳跃是使用空间换时间，跳表的空间复杂度是O(2n)。
FST原理
Lucene现在采用的数据结构为FST，它的特点：
- 优点： 它内存占用低（公用前缀），压缩率一般在3倍至20倍之间，模糊查询的支持率好，查询快；
- 缺点： 结构复杂，输入要求有序，不易更新；
具体实现细节后面再研究。
Lucene优化（高级）
主要考虑优化索引创建效率和搜索效率。
解决大量磁盘IO
缓存区文档数：控制写入一个新的Segment前内存中保存的document的数目，设置较大数目可以加快建索引速度（批量写Segment），缓存文档数越多，对内存的消耗越大。
段文档数：设置N个文档合并为一个段。数值越大，建索引速度越快，搜索速度越慢，反之亦然。程序可利用并发机制在搜索时完成段的合并，因此段文档数越小，可利用的并发数可能越多。 实际应用过程中，应对程序进行不同值测试，选择最优的分段文档数。
选择合适的分词器
如IKAnalyzer分析器对中文支持好，但建索引速度和搜索速度都必StandardAnalyzer慢，因为需使用分词算法，而且得到的语汇数也会更多。
选择合适的位置存放索引库
文件系统、内存映射系统
Lucene相关度排序
Lucene对查询关键字和文档的相关度打分，得分高的就排在前面。具体地说，通过TF-IDF对搜索结果文档打分，假如查询语句被切分为5个词，以或的形式查询得到100篇文档，将每篇文档对5个词的TF-IDF值累加作为查询相关度得分，按分数逆序返回最终结果。
Lucene在多域检索时，可设定不同域的权重，影响最终的分数。