Lucene学习总结之二：Lucene的总体架构

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。

在Lucene in action中，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。

让我们更细一些看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。

 

那么如何调用这些组件呢？

下面开始介绍lucene  API的调用过程使用方法：

 

索引过程如下：

◦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。

 

检索过程如下：

◦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。

此图是上一节介绍的全文检索的流程对应的Lucene实现的包结构。(参照http://www.lucene.com.cn/about.htm中文章《开放源代码的全文检索引擎Lucene》)

 

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。

了解了Lucene的整个结构，我们便可以开始Lucene的源码之旅了。