在说索引之前，先说说索引是什么？为什么要索引？怎么索引？
先想想看，假如现在有一个文本，我们会怎么去搜索。比如，有一个string = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"，这都是26个字母。现在要看看里面是不是有a，用IndexOf就可以很方便实现。现在数据量大了，在数据库里已经有100多条数据了，当然，利用数据库提供的操作方法，也可以很方便的查找。而这里先抛开数据库，把这100多条记录放到N个文本文件中，现在要在里面搜索含有“Lucene”这个词的记录，那怎么办呢？如果只简单地使用逐个文件逐字扫描的话，那和用Windows内置的搜索，搜索一张图片名，或者文本没什么分别。那么每次搜索都会需要大量时间，而google和baidu为什么能做到那么快呢？既然刚才我们是抛开数据库，是不是使用了数据库就能实现呢？从我长期使用的经验来看，数据库肯定是不行的（这里指关系型数据库，要是出某些专门为搜索做的数据库那就另外说了。）。什么东西在搜索的时候足够快呢?在C#类型里就有这么几个，比如Hashtable,Dictionary。做搜索引擎是否也可以应用这样的思想？显然是可以的！有很多东西在微观（这里指一小个算法或者一个小型的数据结构应用）和宏观（这里指框架级或者系统级）上名字不一样，但是都有很多的相似性和可比性，无疑Lucene.Net就是这样一个框架，实现了Hashtable更加宏观的现象！当然也是有很多差别。
Lucene.Net用的就是倒排索引的一种数据结构，记得以前看过一篇文章，讲在面向对象时代，数据结构的作用被减弱了，我觉得这个观点至少在Lucene.Net上必须被抛弃。回答原先的问题，什么是索引？纵观搜索引擎的发展历史，早期的搜索引擎都是基于关键字和目录的，而现在已经转变成全文搜索。若要问什么是索引，那就是你有一本书，你看到了第八页是写一个故事，你用一张纸把故事名称记录下来，那就是索引。书的目录，是的页数，书的编号等等都可以算是索引。Lucene.Net用的就是倒排索引，那什么是倒排索引？那就是对一段文本就行分析，按分析结果，把分析得到的关键字建立索引。比如“我在用Lucene.Net。”，用StandardAnalyzer分词器索引后，就会存储“我”，“在”，“用”，“Lucene”，“.”，“Net”，“。”这些词，也就是说，索引是以词为单位存储的。同时记录下了这些词出现在了哪个文档中，以及出现的位置和频率。很像在数据库里做冗余不是吗？这些需要计算的数据都已经记录下来，直接读取就可以看了。从理论上说，在定义使用M种语言的情况下，出现词的数量总是有限的。从这里也可以看出分词是如此重要，因为分词让N个字连成了一个整体，用这个整体中的任何一个字是查不到这个整体的，除非以牺牲速度为代价。以前说google水土不服，就是因为google在中文分词上不如baidu，但是这个差距在缩小。
而另外一个问题，为什么要索引，也就不难解答了。至于怎么索引，这又是一个很长的故事了。
1、逻辑存储结构
词在倒排索引中是最小的单位，在Lucene.Net中衡量单位是Term，由N个Term构成了Filed，而又有N个Filed组成了Document，N个Document又会组成一个Segment，N个Segment会被写到Lucene.Net的文件系统。文件系统留到后面再讲，因为Lucene.Net自己实现了自己的文件系统，而这个系统的最小单位由3个文件组成，可以放到一个目录下，也可以放到内存中。总的来说Lucene.Net的文件系统可以理解为一个个的文件，在Windows下就是一个目录，里面包含了三个文件，但是从Lucene.Net的逻辑上来说，这就是一个文件。然后文件里的文本分词N个章节，那就是Segment，每个段落又会有N个段落(Document)，段落里的每句话就是Filed，而Term就是每个字。和我们处理习惯很像不是吗？而其中最重要的就是Term，其他都是为它排版用的。
而这个索引相对于分词，也可以用另外一个类来衡量，那就是——Token，是不是很熟悉？Term和Token的文本是一样的，只是记录的关于这个文本的属性不一样。
前面写到了两次写入索引的操作，代码大同小异。都是先建立一个分词器，然后把分词器交给IndexWriter。接着创建N个Document，往Docuemnt里填充Field，再把Document交给IndexWriter操作，就完成了整个索引过程。关于Segment的处理被黑箱子掉了，而Term的处理也仅仅能从分词器看到个大概。
（PS：不行了，睡觉了。ZZzzzzz~~）