Lucene是solr实现的基础，而Lucene的实现基础是全文检索技术
接下就谈谈基础的全文检索技术实现的原理。
检索是指对数据的，所以检索技术是针对于某一种或特有的类型的数据。而针对于不同的数据类型对应有不同的检索方式。
- 数据的分类
结构化数据：具有固定格式或有限长度的数据，数据库、元数据
非结构化数据：长度不定或无固定格式的数据，邮件、Word文档
- 扫描方法
顺序扫描法：如想查找某个文档包含某个字符串，从头到尾扫描整个文件，只要含有想要字符串文档都选取，然后进行下一个文档的扫描。对于非结构化文件，速度极慢、效率极低。
索引：通过对非结构化文件中提取重要的信息然后进行重组的信息。典型的例子——字典检索方式。
对文中使用到的词稍作解释。
- 停词：常用的，常见的，通俗的词，如：is 、the 、this等
- 词元：去除停词以后的关键词。
- 全文检索：先建立索引，然后对索引进行的搜索的过程。
- 反向索引：从字符串到文件的映射与从文件到字符串的映射正好相反，故称为反向索引。
- 倒排表：每个字符串都指向包含次字符串的文档（document）链表
- 索引创建：将现实世界中所有的结构化和非结构化数据提取信息，创建索引的过程。
- 搜索索引：就是得到用户的查询请求，搜索创建的索引，然后返回结果的过程。
全文检索大致分为索引创建和搜索索引两个过程。
索引过程
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获取原文档
得到原文档，通常采用爬虫类工具从互联网、数据库以及文件系统中获取。
开源爬虫工具：Nutch(能够抓取和分辨网络web网站的数据) ，jsoup（java的HTML解析器），heritrix(java开发的，开源的网络爬虫工具，扩展性较好) -
构建文档
1）、将获取的原文档传给分词组件，分词组件将文档切分（split）一个个单词
2）、去除停词（通过与停词集合的比对，存在于分词组件中）
3）、去除标点
4）、最后获取词元
文档（document）包括一个个的域（field），域（field）中存储内容。每个文档中可以有多个域，不同的document中可以有相同的field，一个document中可以有相同的field，但是没个document的ID必须唯一
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分析文档
1）、将词元传递给语言处理组件
2）、变为小写
3）、将词元缩减为词根（如：cars到car、driving到drive）stemming
4）、将词元转变为词根（如：从drove到drive、driving到drive）lemmatization
3）、4）不分顺序也不互斥，还有交叉。两者区别在于转变是根据保存某种字典方式做转变；缩减是采用固定算法做缩减，基本为去除后尾。 -
创建索引
1）、将得到的词元传给索引组件
2）、索引组件将得到的词元创建一个字典，并且按照字母顺序升序排列。
3）、对相同的词元进行合并创建一个文档倒排链表
如下图中解释:
a、Document frequency:既文档频率，有多少个文档出现当前词元（下图中allow在两个文档中出现）b、Frequenry:频率，当前文档中出现几次当前词元（allow在文档1中出现高的频率为2，在文档2中为1）
搜索过程
1）、用户输入查询语句
2）、对查询语句进行词法分析----进行关键字比对，如输入不正确，将关键字做一个普通的词处理（内有关键字库）
3）、对查询语句进行语法分析----将语句根据语法规则形成语法树
4）、对查询语句进行语言处理----同索引语言处理
5）、搜索索引，在反向链表中找到相应的文档链表，并进行合理的差、并操作得到文档链表
6）、对所得文档进行相关性降序排序（涉及排序算法：空间向量模型算法）
- 、计算词的权重
- 、将权重看做向量，查询语句看做向量，每个词是一个维度，进行向量间的余弦值计算，值越大相关性越高，保持两个向量的维度相同，不同则取并集，若不含某词则权重为0。
搜索引擎组件
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Web爬虫 -
数据库：通过web爬虫工具采集的数据存储在数据库中 -
搜索接口：用户与数据库的接口，帮助用户搜索数据库