Lucene是一款高性能的、可扩展的信息检索（IR）工具库。信息检索是指文档搜索、文档内信息搜索或者文档相关的元数据搜索等操作。
索引过程
获取内容
建立文档
获取原始内容后，就需要对这些内容进行索引，必须首先将这些内容转换成部件（通常称为文档），以供搜索引擎使用。文档主要包括几个带值的域，比如标题、正文、摘要、作者和链接。
文档分析
搜索引擎不能直接对文本进行索引：确切地说，必须将文本分割成一系列被称为语汇单元的独立的原子元素。每一个语汇单元大致与语言中的“单词”对应起来。
文档索引
在索引步骤中，文档被加入到索引列表。
搜索组件
搜索处理过程就是从索引中查找单词，从而找到包含该单词的文档。搜索质量主要由查准率和查全率来衡量。查全率用来衡量搜索系统查找相关文档的能力；而查准率用来衡量搜索系统过滤非相关文档的能力。
索引过程的核心类
IndexWriter Directory
Analyzer
Document
Field
IndexWriter
索引过程的核心组件。这个类负责创建新索引或者打开已有索引，以及向索引中添加、删除或更新被索引文档的信息。可以把IndexWriter看作这样一个对象：它为你提供针对索引文件的写入操作，但不能用于读取或搜索索引。IndexWriter需要开辟一定空间来存储索引，该功能可以由Directory完成。
Directory
该类描述了Lucene索引的存放位置。它是一个抽象类，它的子类负责具体指定索引的存储路径。用FSDirectory.open方法来获取真实文件在文件系统的存储路径，然后将它们一次传递给IndexWriter类构造方法。IndexWriter不能直接索引文本，这需要先由Analyzer将文本分割成独立的单词才行。
Analyzer
文本文件在被索引之前，需要经过Analyzer（分析器）处理。Analyzer是由IndexWriter的构造方法来指定的，它负责从被索引文本文件中提取语汇单元，并提出剩下的无用信息。如果被索引内容不是纯文本文件，那就需要先将其转换为文本文档。对于要将Lucene集成到应用程序的开发人员来说，选择什么样Analyzer是程序设计中非常关键的一步。分析器的分析对象为文档，该文档包含一些分离的能被索引的域。
Document
Document对象代表一些域（Field）的集合。文档的域代表文档或者文档相关的一些元数据。元数据（如作者、标题、主题和修改日期等）都作为文档的不同域单独存储并被索引。Document对象的结构比较简单，为一个包含多个Filed对象容器；Field是指包含能被索引的文本内容的类。
Field
索引中的每个文档都包含一个或多个不同命名的域，这些域包含在Field类中。每个域都有一个域名和对应的域值，以及一组选项来精确控制Lucene索引操作各个域值。
搜索过程中的核心类
IndexSearcher
Term
Query
TermQuery
TopDocs
IndexSearcher
该类用于搜索由IndexWriter类创建的索引，它是连接索引的中心环节。可以将IndexSearcher类看作是一个以只读方式打开索引的类。它需要利用Directory实例来掌控前期创建的索引，然后才能提供大量的搜索方法。
Term
Term对象是搜索功能的基本单元。Term对象包含一对字符串元素：域名和单词（或域名文本值）。
Query
包含了一些非常有用的方法，TermQuery是它的一个子类。
TermQuery
该类提供最基本的查询，用来匹配指定域中包含特定项的文档。
TopDocs
该类是一个简单的指针容器，指针一般指向前N个排名的搜索结果，搜索结果即匹配查询条件的文档。
Lucene如何对搜索内容进行建模
文档和域
文档是Lucene索引和搜索的原子单位。文档为包含一个或多个域的容器，而域则依次包含“真正的”被搜索内容。每个域都有一个标识名称，该名称为一个文本值或二进制值。如：用户在输入搜索内容“title:lucene”时，搜索结果则为标题域值包含单词“lucene”的所有文档。
Lucene可以针对域进行3种操作：
域值可以被索引。如果需要搜索一个域，则必须首先对它进行索引。被索引的域值必须是文本格式的（二进制格式的域值只能被存储而不能被索引）。在索引一个域时，需要首先使用分析过程将域值转换为语汇单元，然后将语汇单元加入到索引中。
域被索引后，还可以选择性地存储项向量，后者可以看作该域的一个小型反向索引集合，通过该向量能够检索该域的所有语汇单元。这个机制有助于实现一些高级功能，比如搜索与当前文档相似的文档。
域值可以被单独存储，即是说被分析前的域值备份也可以写进索引中，以便后续的检索。这个机制可以使你将原始值展现给用户，比如文档的标题或摘要。
灵活的架构 与数据库不同的是，Lucene没有一个确定的全局模式；Lucene要求在进行索引操作时简单化或反向规格化原始数据。
理解索引过程
在索引操作期间，文本首先从原始数据中提取出来，并用于创建对应的Document实例，该实例包含多个Field实例，它们都用来保存原始数据信息。随后的分析过程将域文本处理成大量语汇单元。最后将语汇单元加入到段结构中。
提取文本和创建文档
使用Lucene索引数据时，必须先从数据中提取纯文本格式信息，以便Lucene识别该文本并建立对应的Lucene文档。
分析文档
一旦建立其Lucene文档和域，就可以调用IndexWriter对象的addDocument方法将数据传递给Lucene进行索引操作了。在索引操作时，Lucene首先分析文本，将文本数据分割成语汇单元串，然后对它们执行一些可选操作。
向索引添加文档
对输入数据分析完毕后，就可以将分析结果写入索引文件中。Lucene将输入数据以一种倒排索引的数据结构进行存储。在进行关键字快速查找时，这种数据结构能够有效利用磁盘空间。Lucene使用倒排数据结构的原因是：把文档中提取出的语汇单元作为查询关键字，而不是将文档作为中心实体，这种思想很像书籍的索引与页码的对应关系。
索引段
Lucene索引都包含一个或多个段。每个段都是一个独立的索引，它包含整个文档索引的一个子集。每当writer刷新缓冲区增加的文档，以及挂起目录删除操作时，索引文件都会建立一个新段。在搜索索引时，每个段都是单独访问的，但搜索结果是合并后返回的。