lucene搜索引擎技术的分析与整理

1. 引言
编写目的
介绍开源软件搜索引擎——lucene的各个实现的功能，性能，以及代码分析

1.2. 背景
分析的系统名称
Lucene

该开源主页
http://lucene.apache.org/

开发语言
JAVA

该系统的分析者
zzpchina

该系统作者简介
Lucene的贡献者Doug Cutting是一位资深全文索引/检索专家，曾经是V-Twin搜索引擎(Apple的Copland操作系统的成就之一)的主要开发者，后在Excite担任高级系统架构设计师，目前从事于一些INTERNET底层架构的研究。他贡献出的Lucene的目标是为各种中小型应用程序加入全文检索功能。

该系统简介
Lucene不是一个完整的全文索引应用，而是是一个用Java写的全文索引引擎工具包，它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引/检索功能。

1.3. 该项目的使用现状
经过多年的发展，Lucene在全文检索领域已经有了很多的成功案例，并积累了良好的声誉。

基于Lucene的全文检索产品和应用Lucene的项目在世界各地已经非常之多，比较知名的有：

Eclipse：主流Java开发工具，其帮助文档采用Lucene作为检索引擎
Jive：知名论坛系统，其检索功能基于Lucene
Ifinder：出自德国的网站检索系统，基于Lucene（http://ifinder.intrafind.org/）
MIT DSpace Federation：一个文档管理系统（http://www.dspace.org/）
国内外采用Lucene作为网站全文检索引擎的也很多，比较知名的有：

http://www.blogchina.com/weblucene/
http://www.ioffer.com/
http://search.soufun.com/
http://www.taminn.com/
（更多案例，参见http://wiki.apache.org/jakarta-lucene/PoweredBy）

在所有这些案例中，开源应用占了很大一部分，但更多的还是商化业产品和网站。

2. 功能分析
2.1. 与Oracle数据库对比
Lucene的API接口设计的比较通用，输入输出结构都很像数据库的表==>记录==>字段，所以很多传统的应用的文件、数据库等都可以比较方便的映射到Lucene的存储结构/接口中。总体上看：可以先把Lucene当成一个支持全文索引的数据库系统。

全文检索库对关系型数据库对比

对比项
全文检索库（Lucene）
关系型数据库（Oracle）

核心功能
以文本检索为主，插入（insert）、删除（delete）、修改（update）比较麻烦，适合于大文本块的查询。
插入（insert）、删除（delete）、修改（update）十分方便，有专门的SQL命令，但对于大文本块（如CLOB）类型的检索效率低下。

库
与Oracle类似，都可以建多个库，且各个库的存储位置可以不同。
可以建多个库，每个库一般都有控制文件和数据文件等，比较复杂。

表
没有严格的表的概念，比如Lucene的表只是由入库时的定义字段松散组成。
有严格的表结构，有主键，有字段类型等。

记录
由于没有严格表的概念，所以记录体现为一个对象，在Lucene里记录对应的类是Document。
Record，与表结构对应。

字段
字段类型只有文本和日期两种，字段一般不支持运算，更无函数功能。

在Lucene里字段的类是Field，如document（field1,field2…）
字段类型丰富，功能强大。

record（field1,field2…）

查询结果集
在Lucene里表示查询结果集的类是Hits，如hits（doc1,doc2,doc3…）
在JDBC为例， Resultset（record1,record2,record3...）

2.2. Lucene全文搜索相对数据库搜索的优点
全文检索 ≠ like "%keyword%"

通 常比较厚的书籍后面常常附关键词索引表（比如：北京：12, 34页，上海：3,77页……），它能够帮助读者比较快地找到相关内容的页码。而数据库索引能够大大提高查询的速度原理也是一样，想像一下通过书后面的索 引查找的速度要比一页一页地翻内容高多少倍……而索引之所以效率高，另外一个原因是它是排好序的。对于检索系统来说核心是一个排序问题。

由 于数据库索引不是为全文索引设计的，因此，使用like "%keyword%"时，数据库索引是不起作用的，在使用like查询时，搜索过程又变成类似于一页页翻书的遍历过程了，所以对于含有模糊查询的数据库 服务来说，LIKE对性能的危害是极大的。如果是需要对多个关键词进行模糊匹配：like"%keyword1%" and like "%keyword2%" ...其效率也就可想而知了。

所以建立一个高效检索系统的关键是建立一个类似于科技索引一样的反向索引机制，将数据源（比如多篇文章）排序顺序存储的同时，有另外一个排好序的关键词列表，用于存储关键词==>文章映射关系，利用这样的映射关系索引：

关键词==>出现关键词的文章编号、出现次数、起始偏移量、结束偏移量，出现频率

检索过程就是把模糊查询变成多个可以利用索引的精确查询的逻辑组合的过程。从而大大提高了多关键词查询的效率，所以，全文检索问题归结到最后是一个排序问题。

由此可以看出，模糊查询相对数据库的精确查询是一个非常不确定的问题，这也是大部分数据库对全文检索支持有限的原因。Lucene最核心的特征是通过特殊的索引结构实现了传统数据库不擅长的全文索引机制，并提供了扩展接口，以方便针对不同应用的定制。

可以通过一下表格对比一下数据库的模糊查询：

Lucene全文索引引擎
数据库

索引
将数据源中的数据都通过全文索引一一建立反向索引
对于LIKE查询来说，数据传统的索引是根本用不上的。数据需要逐个便利记录进行GREP式的模糊匹配，比有索引的搜索速度要有多个数量级的下降。

匹配效果
通过词元(term)进行匹配，通过语言分析接口的实现，可以实现对中文等非英语的支持。
使用：like "%net%" 会把netherlands也匹配出来，多个关键词的模糊匹配：使用like "%com%net%"：就不能匹配词序颠倒的xxx.net..xxx.com

匹配度
有匹配度算法，将匹配程度（相似度）比较高的结果排在前面。
没有匹配程度的控制：比如有记录中net出现5词和出现1次的，结果是一样的。

结果输出
通过特别的算法，将最匹配度最高的头100条结果输出，结果集是缓冲式的小批量读取的。
返回所有的结果集，在匹配条目非常多的时候（比如上万条）需要大量的内存存放这些临时结果集。

可定制性
通过不同的语言分析接口实现，可以方便的定制出符合应用需要的索引规则（包括对中文的支持）
没有接口或接口复杂，无法定制

结论
高负载的模糊查询应用，需要负责的模糊查询的规则，索引的资料量比较大
使用率低，模糊匹配规则简单或者需要模糊查询的资料量少

全文检索和数据库应用最大的不同在于：让最相关的头100条结果满足98%以上用户的需求

2.3. 相对一般的搜索引擎优点
大部分的搜索（数据库）引擎都是用B树结构来 维护索引，索引的更新会导致大量的IO操作，Lucene在实现中，对此稍微有所改进：不是维护一个索引文件，而是在扩展索引的时候不断创建新的索引文 件，然后定期的把这些新的小索引文件合并到原先的大索引中（针对不同的更新策略，批次的大小可以调整），这样在不影响检索的效率的前提下，提高了索引的效 率。

Lucene和其他一些全文检索系统/应用的比较：

　
Lucene
其他开源全文检索系统

增量索引和批量索引
可以进行增量的索引(Append)，可以对于大量数据进行批量索引，并且接口设计用于优化批量索引和小批量的增量索引。
很多系统只支持批量的索引，有时数据源有一点增加也需要重建索引。

数据源
Lucene没有定义具体的数据源，而是一个文档的结构，因此可以非常灵活的适应各种应用（只要前端有合适的转换器把数据源转换成相应结构），
很多系统只针对网页，缺乏其他格式文档的灵活性。

索引内容抓取
Lucene的文档是由多个字段组成的，甚至可以控制那些字段需要进行索引，那些字段不需要索引，近一步索引的字段也分为需要分词和不需要分词的类型： 需要进行分词的索引，比如：标题，文章内容字段 不需要进行分词的索引，比如：作者/日期字段
缺乏通用性，往往将文档整个索引了

语言分析
通过语言分析器的不同扩展实现：可以过滤掉不需要的词：an the of 等，西文语法分析：将jumps jumped jumper都归结成jump进行索引/检索非英文支持：对亚洲语言，阿拉伯语言的索引支持
缺乏通用接口实现

查询分析
通过查询分析接口的实现，可以定制自己的查询语法规则：比如： 多个关键词之间的 + - and or关系等
　

并发访问
能够支持多用户的使用
　

2.4. 对索引过程优化
索引一般分2种情况，一种是小批量的索引扩展，一种是大批量的索引重建。在索引过程中，并不是每次新的DOC加入进去索引都重新进行一次索引文件的写入操作（文件I/O是一件非常消耗资源的事情）。

Lucene 先在内存中进行索引操作，并根据一定的批量进行文件的写入。这个批次的间隔越大，文件的写入次数越少，但占用内存会很多。反之占用内存少，但文件IO操作 频繁，索引速度会很慢。在IndexWriter中有一个MERGE_FACTOR参数可以帮助你在构造索引器后根据应用环境的情况充分利用内存减少文件 的操作。根据我的使用经验：缺省Indexer是每20条记录索引后写入一次，每将MERGE_FACTOR增加50倍，索引速度可以提高1倍左右。

2.5.对搜索过程优化
lucene支持内存索引：这样的搜索比基于文件的I/O有数量级的速度提升。 http://www.onjava.com/lpt/a/3273，而尽可能减少IndexSearcher的创建和对搜索结果的前台的缓存也是必要的。

Lucene 面向全文检索的优化在于首次索引检索后，并不把所有的记录（Document）具体内容读取出来，而起只将所有结果中匹配度最高的头100条结果 （TopDocs）的ID放到结果集缓存中并返回，这里可以比较一下数据库检索：如果是一个10,000条的数据库检索结果集，数据库是一定要把所有记录 内容都取得以后再开始返回给应用结果集的。

所以即使检索匹配总数很多，Lucene的结果集占用的内存空间也不会很多。对于一般的模糊检索应用是用不到这么多的结果的，头100条已经可以满足90%以上的检索需求。

如 果首批缓存结果数用完后还要读取更后面的结果时Searcher会再次检索并生成一个上次的搜索缓存数大1倍的缓存，并再重新向后抓取。所以如果构造一个 Searcher去查1－120条结果，Searcher其实是进行了2次搜索过程：头100条取完后，缓存结果用完，Searcher重新检索再构造一 个200条的结果缓存，依此类推，400条缓存，800条缓存。由于每次Searcher对象消失后，这些缓存也访问那不到了，你有可能想将结果记录缓存 下来，缓存数尽量保证在100以下以充分利用首次的结果缓存，不让Lucene浪费多次检索，而且可以分级进行结果缓存。

Lucene的另外一个特点是在收集结果的过程中将匹配度低的结果自动过滤掉了，过滤过程我们可以通过设置最低的匹配度来进行过滤。这也是和数据库应用需要将搜索的结果全部返回不同之处。

3. 特性分析
Lucene核心部分——索引排序
Lucene 的索引排序是使用了倒排序原理。

该结构及相应的生成算法如下： 设有两篇文章1和2 文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too. 文章2的内容为：He once lived in Shanghai.

1. 由于lucene是基于关键词索引和查询的，首先我们要取得这两篇文章的关键词，通常我们需要如下处理措施

a. 我们现在有的是文章内容，即一个字符串，我们先要找出字符串中的所有单词，即分词。英文单词由于用空格分隔，比较好处理。中文单词间是连在一起的需要特殊的分词处理。

b. 文章中的”in”, “once” “too”等词没有什么实际意义，中文中的“的”“是”等字通常也无具体含义， 这些不代表概念的词可以过滤掉，这个也就是在《Lucene详细分析》中所讲的StopTokens

c. 用户通常希望查“He”时能把含“he”，“HE”的文章也找出来，所以所有单词需要统一大小写。

d. 用户通常希望查“live”时能把含“lives”，“lived”的文章也找出来，所以需要把“lives”，“lived”还原成“live”

e. 文章中的标点符号通常不表示某种概念，也可以过滤掉,在lucene中以上措施由Analyzer类完成,经过上面处理后:

文章1的所有关键词为：[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou] 文章2的所有关键词为：[he] [live] [shanghai]

2.有了关键词后，我们就可以建立倒排索引了

上面的对应关系是：“文章号”对“文章中所有关键词”。倒排索引把这个关系倒过来，变成：“关键词”对“拥有该关键词的所有文章号”。文章1，2经过倒排后变成

关键词
文章号

guangzhou
1

he
2

i
1

live
1,2

shanghai
2

tom
1

通 常仅知道关键词在哪些文章中出现还不够，我们还需要知道关键词在文章中出现次数和出现的位置，通常有两种位置：a)字符位置，即记录该词是文章中第几个字 符（优点是关键词亮显时定位快）；b)关键词位置，即记录该词是文章中第几个关键词（优点是节约索引空间、词组（phase）查询快），lucene中记 录的就是这种位置。 加上“出现频率”和“出现位置”信息后，我们的索引结构变为：

关键词
文章号[出现频率]
出现位置

guangzhou
1[2]
3，6

he
2[1]
1

i
1[1]
4

live
1[2],2[1]
2，5，2

shanghai
2[1]
3

tom
1[1]
1

以live 这行为例我们说明一下该结构：live在文章1中出现了2次，文章2中出现了一次，它的出现位置为“2,5,2”这表示什么呢？我们需要结合文章号和出现 频率来分析，文章1中出现了2次，那么“2,5”就表示live在文章1中出现的两个位置，文章2中出现了一次，剩下的“2”就表示live是文章2中第 2个关键字。 以上就是lucene索引结构中最核心的部分。我们注意到关键字是按字符顺序排列的（lucene没有使用B树结构），因此lucene可以用二元搜索算法快速定位关键词。 实现时 lucene将上面三列分别作为词典文件（Term Dictionary）、频率文件(frequencies)、位置文件 (positions)保存。其中词典文件不仅保存有每个关键词，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信 息。 Lucene中使用了field的概念，用于表达信息所在位置（如标题中，文章中，url中），在建索引中，该field信息也记录在词典文件中，每个关键词都有一个field信息(因为每个关键字一定属于一个或多个field)。 为了减小索引文件的大小，Lucene对索引还使用了压缩技术。首先，对词典文件中的关键词进行了压缩，关键词压缩为<前缀长度，后缀>， 例如：当前词为“阿拉伯语”，上一个词为“阿拉伯”，那么“阿拉伯语”压缩为<3，语>。其次大量用到的是对数字的压缩，数字只保存与上一个 值的差值（这样可以减小数字的长度，进而减少保存该数字需要的字节数）。例如当前文章号是16389（不压缩要用3个字节保存），上一文章号是 16382，压缩后保存7（只用一个字节）。 下面我们可以通过对该索引的查询来解释一下为什么要建立索引。 假设要查询单词 “live”，lucene先对词典二元查找、找到该词，通过指向频率文件的指针读出所有文章号，然后返回结果。词典通常非常小，因而，整个过程的时间是毫秒级的。而用普通的顺序匹配算法，不建索引，而是对所有文章的内容进行字符串匹配，这个过程将会相当缓慢，当文章数目很大时，时间往往是无法忍受的。

3.2. Lucene的相关度积分公式
score_d = sum_t(tf_q * idf_t / norm_q * tf_d * idf_t / norm_d_t * boost_t) * coord_q_d

注解：

score_d : 该文档d的得分

sum_t : 所有项得分的总和

tf_q : 查询串q中，某个项出项的次数的平方根

tf_d : 文档d中 ，出现某个项的次数的平方根

numDocs : 在这个索引里，找到分数大于0的文档的总数

docFreq_t : 包含项t的文档总数

idf_t : log(numDocs/docFreq+1)+1.0

norm_q : sqrt(sum_t((tf_q*idf_t)^2))

norm_d_t : 在文档d中，与项t相同的域中，所有的项总数的平方根

boost_t : 项t的提升因子，一般为 1.0

coord_q_d : 在文档d中，命中的项数量除以查询q的项总数

3.3. Lucene的其他特性
3.3.1.Boosting特性
luncene对Document和Field提供了一个可以设置的Boosting参数， 这个参数的用处是告诉lucene， 某些记录更重要，在搜索的时候优先考虑他们 比如在搜索的时候你可能觉得几个门户的网页要比垃圾小站更优先考虑

lucene 默认的boosting参数是1.0, 如果你觉得这个field重要,你可以把boosting设置为1.5, 1.2....等, 对Document设置boosting相当设定了它的每个Field的基准boosting，到时候实际Field的boosting就是 (Document-boosting*Field-boosting)设置了一遍相同的boosting.

似乎在lucene的记分公式里面有boosting参数,不过我估计一般人是不会去研究他的公式的（复杂）,而且公式也无法给出最佳值，所以我们所能做的只能是一点一点的改变boosting, 然后在实际检测中观察它对搜索结果起到多大的作用来调整

一般的情况下是没有必要使用boosting的, 因为搞不好你就把搜索给搞乱了, 另外如果是单独对Field来做Bossting, 也可以通过将这个Field提前来起到近似的效果

3.3.2. Indexing Date
日 期是lucene需要特殊考虑的地方之一, 因为我们可能需要对日期进行范围搜索, Field.keyword(string,Date)提供了这样的方法,lucene会把这个日期转换为string, 值得注意的是这里的日期是精确到毫秒的,可能会有不必要的性能损失, 所以我们也可以把日期自行转化为YYYYMMDD这样的形势,就不用精确到具体时间了,通过File.keyword(Stirng,String) 来index, 使用PrefixQuery 的YYYY一样能起到简化版的日期范围搜索(小技巧), lucene提到他不能处理1970年以前的时间,似乎是上一代电脑系统遗留下来的毛病

3.3.3. Indexing 数字
如果数字只是简单的数据, 比如中国有56个民族. 那么可以简单的把它当字符处理

如 果数字还包含数值的意义,比如价格, 我们会有范围搜索的需要(20元到30元之间的商品),那么我们必须做点小技巧, 比如把3,34,100 这三个数字转化为003,034,100 ,因为这样处理以后, 按照字符排序和按照数值排序是一样的,而lucene内部按照字符排序,003->034->100 NOT(100->3->34)

3.3.4. 排序
Lucene默认按照相关度(score)排序,为了能支持其他的排序方式,比如日期,我们在add Field的时候,必须保证field被Index且不能被tokenized(分词),并且排序的只能是数字,日期,字符三种类型之一

3.3.5. Lucene的IndexWriter调整
IndexWriter提供了一些参数可供设置，列表如下

属性
默认值
说明

mergeFactor
org.apache.lucene.mergeFactor
10
控制index的大小和频率,两个作用

maxMergeDocs
org.apache.lucene.maxMergeDocs
Integer.MAX_VALUE
限制一个段中的document数目

minMergeDocs
org.apache.lucene.minMergeDocs
10
缓存在内存中的document数目，超过他以后会写入到磁盘

maxFieldLength

1000
一个Field中最大Term数目，超过部分忽略，不会index到field中，所以自然也就搜索不到

这些参数的的详细说明比较复杂：mergeFactor有双重作用

设置每mergeFactor个document写入一个段，比如每10个document写入一个段

设置每mergeFacotr个小段合并到一个大段，比如10个document的时候合并为1小段，以后有10个小段以后合并到一个大段，有10个大段以后再合并，实际的document数目会是mergeFactor的指数

简 单的来说mergeFactor 越大，系统会用更多的内存，更少磁盘处理，如果要打批量的作index，那么把mergeFactor设置大没错， mergeFactor 小了以后， index数目也会增多，searhing的效率会降低， 但是mergeFactor增大一点一点，内存消耗会增大很多(指数关系),所以要留意不要"out of memory" 把maxMergeDocs设置小，可以强制让达到一定数量的document写为一个段，这样可以抵消部分mergeFactor的作用. minMergeDocs相当于设置一个小的cache,第一个这个数目的document会留在内存里面，不写入磁盘。这些参数同样是没有最佳值的， 必须根据实际情况一点点调整。 maxFieldLength可以在任何时刻设置， 设置后，接下来的index的Field会按照新的length截取，之前已经index的部分不会改变。可以设置为Integer.MAX_VALUE

3.3.6. RAMDirectory 和 FSDirectory 转化
RAMDirectory(RAMD) 在效率上比FSDirectyr(FSD)高不少, 所以我们可以手动的把RAMD当作FSD的buffer,这样就不用去很费劲的调优FSD那么多参数了,完全可以先用RAM跑好了index， 周期性（或者是别的什么算法）来回写道FSD中。 RAMD完全可以做FSD的buffer。

3.3.7. 为查询优化索引(index)
Indexwriter.optimize() 方法可以为查询优化索引（index），之前提到的参数调优是为indexing过程本身优化，而这里是为查询优化，优化主要是减少index文件数，这 样让查询的时候少打开文件，优化过程中，lucene会拷贝旧的index再合并，合并完成以后删除旧的index，所以在此期间，磁盘占用增加， IO符合也会增加，在优化完成瞬间，磁盘占用会是优化前的2倍,在optimize过程中可以同时作search。

3.3.8. 并发操作Lucene和locking机制
所有只读操作都可以并发
在index被修改期间，所有只读操作都可以并发
对index修改操作不能并发，一个index只能被一个线程占用
index的优化，合并，添加都是修改操作
IndexWriter和IndexReader的实例可以被多线程共享，他们内部是实现了同步，所以外面使用不需要同步
3.3.9. Locing
lucence 内部使用文件来locking， 默认的locking文件放在java.io.tmpdir,可以通过-Dorg.apache.lucene.lockDir=xxx指定新的dir， 有write.lock commit.lock两个文件，lock文件用来防止并行操作index，如果并行操作， lucene会抛出异常，可以通过设置-DdisableLuceneLocks=true来禁止locking，这样做一般来说很危险，除非你有操作系 统或者物理级别的只读保证，比如把index文件刻盘到CDROM上。

4. Lucene文档结构
Lucene中最基础的概念是索引（index），文档（document．，域（field）和项（term）。索引包含了一个文档的序列。 · 文档是一些域的序列。 · 域是一些项的序列。 · 项就是一个字串。存在于不同域中的同一个字串被认为是不同的项。因此项实际是用一对字串表示的，第一个字串是域名，第二个是域中的字串。

4.1. Lucene概念详细介绍
4.1.1. 域的类型
Lucene中，域的文本可能以逐字的非倒排的方式存储在索引中。而倒排过的域称为被索引过了。域也可能同时被存储和被索引。 域的文本可能被分解许多项目而被索引，或者就被用作一个项目而被索引。大多数的域是被分解过的，但是有些时候某些标识符域被当做一个项目索引是很有用的。

4.1.2. 段（Segment）
Lucene索引可能由多个子索引组成，这些子索引成为段。每一段都是完整独立的索引，能被搜索。索引是这样作成的： 1. 为新加入的文档创建新段。 2. 合并已经存在的段。搜索时需要涉及到多个段和/或者多个索引，每一个索引又可能由一些段组成。

4.1.3. 文档号（document．nbspNumber）
内部的来说，Lucene用一个整形（interger）的文档号来指示文档。第一个被加入到索引中的文档就是0号，顺序加入的文档将得到一个由前一个号码递增而来的号码。

注意文档号是可能改变的，所以在Lucene外部存储这些号码时必须小心。特别的，号码的改变的情况如下： · 只 有段内的号码是相同的，不同段之间不同，因而在一个比段广泛的上下文环境中使用这些号码时，就必须改变它们。标准的技术是根据每一段号码多少为每一段分配 一个段号。将段内文档号转换到段外时，加上段号。将某段外的文档号转换到段内时，根据每段中可能的转换后号码范围来判断文档属于那一段，并减调这一段的段 号。例如有两个含5个文档的段合并，那么第一段的段号就是0，第二段段号5。第二段中的第三个文档，在段外的号码就是8。 · 文档删除后，连续的号码就出现了间断。这可以通过合并索引来解决，段合并时删除的文档相应也删掉了，新合并而成的段并没有号码间断。

4.1.4. 索引信息
索引段维护着以下的信息： · 域集合。包含了索引中用到的所有的域。 · 域值存储表。每一个文档都含有一个“属性－值”对的列表，属性即为域名。这个列表用来存储文档的一些附加信息，如标题，url或者访问数据库的一个ID。在搜索时存储域的集合可以被返回。这个表以文档号标识。 · 项字典。这个字典含有所有文档的所有域中使用过的的项，同时含有使用过它的文档的文档号，以及指向使用频数信息和位置信息的指针。 · 项频数信息。对于项字典中的每个项，这些信息包含含有这个项的文档的总数，以及每个文档中使用的次数。 · 项位置信息。对于项字典中的每个项，都存有在每个文档中出现的各个位置。 · 标准化因子。对于文档中的每一个域，存有一个值，用来以后乘以这个这个域的命中数（hits）。 · 被删除的文档信息。这是一个可选文件，用来表明那些文档已经删除了。接下来的各部分部分详细描述这些信息。

4.1.5. 文件的命名（File Naming）
同属于一个段的文件拥有相同的文件名，不同的扩展名。扩展名由以下讨论的各种文件格式确定。 一般来说，一个索引存放一个目录，其所有段都存放在这个目录里，不这样作，也是可以的，在性能方面较低。

4.2. Lucene基本数据类型（Primitive Types）
4.2.1. 字节Byte
最基本的数据类型就是字节（byte，8位）。文件就是按字节顺序访问的。其它的一些数据类型也定义为字节的序列，文件的格式具有字节意义上的独立性。 UInt32 ：32位无符号整数，由四个字节组成，高位优先。UInt32 --> <Byte>4 Uint64 ： 64位无符号整数，由八字节组成，高位优先。UInt64 --> <Byte>8 VInt ： 可变长的正整数类型，每字节的最高位表明还剩多少字节。每字节的低七位表明整数的值。因此单字节的值从0到127，两字节值从128到16,383，等等。 VInt 编码示例 value First byte Second byte Third byte 0 00000000 1 00000001 2 00000010 ... 127 01111111 128 10000000 00000001 129 10000001 00000001 130 10000010 00000001 ... 16,383 11111111 01111111 16,384 10000000 10000000 00000001 16,385 10000001 10000000 00000001 ... 这种编码提供了一种在高效率解码时压缩数据的方法。

4.2.2. 字符串Chars
Lucene输出UNICODE字符序列，使用标准UTF-8编码。 String ：Lucene输出由VINT和字符串组成的字串，VINT表示字串长，字符串紧接其后。 String --> VInt, Chars

4.3. 索引包含的文件（Per-Index Files）
4.3.1. Segments文件
索引中活动的段存储在Segments文件中。每个索引只能含有一个这样的文件，名为"segments".这个文件依次列出每个段的名字和每个段的大小。 Segments --> SegCount, <SegName, SegSize>SegCount SegCount, SegSize --> UInt32 SegName --> String SegName表示该segment的名字，同时作为索引其他文件的前缀。 SegSize是段索引中含有的文档数。

4.3.2.Lock文件
有一些文件用来表示另一个进程在使用索引。 · 如 果存在"commit.lock"文件，表示有进程在写"segments"文件和删除无用的段索引文件，或者表示有进程在读"segments"文件和 打开某些段的文件。在一个进程在读取"segments"文件段信息后，还没来得及打开所有该段的文件前，这个Lock文件可以防止另一个进程删除这些文 件。 · 如果存在"index.lock"文件，表示有进程在向索引中加入文档，或者是从索引中删除文档。这个文件防止很多文件同时修改一个索引。

4.3.3.Deleteable文件
名为"deletetable"的文件包含了索引不再使用的文件的名字，这些文件可能并没有被实际的删除。这种情况只存在与Win32平台下，因为Win32下文件仍打开时并不能删除。 Deleteable --> DelableCount, <DelableName>DelableCount DelableCount --> UInt32 DelableName --> String

4.3.4. 段包含的文件（Per-Segment Files）
剩下的文件是每段中包含的文件，因此由后缀来区分。域（Field）域集合信息（Field Info） 所有域名都存储在这个文件的域集合信息中，这个文件以后缀.fnm结尾。 FieldInfos (.fnm) --> FieldsCount, <FieldName, FieldBits>FieldsCount FieldsCount --> VInt FieldName --> String FieldBits --> Byte 目前情况下，FieldBits只有使用低位，对于已索引的域值为1，对未索引的域值为0。文件中的域根据它们的次序编号。因此域0是文件中的第一个域，域1是接下来的，等等。这个和文档号的编号方式相同。

4.3.5. 域值存储表（Stored Fields）
域值存储表使用两个文件表示： 1. 域索引（.fdx文件）。如下，对于每个文档这个文件包含指向域值的指针： FieldIndex (.fdx) --> <FieldvaluesPosition>SegSize FieldvaluesPosition --> Uint64 FieldvaluesPosition 指示的是某一文档的某域的域值在域值文件中的位置。因为域值文件含有定长的数据信息，因而很容易随机访问。在域值文件中，文档n的域值信息就存在n*8位 置处 （The position of document．nbspn's field data is the Uint64 at n*8 in this file.）。 2. 域值（.fdt文件）。如下，每个文档的域值信息包含： FieldData (.fdt) --> <DocFieldData>SegSize DocFieldData --> FieldCount, <FieldNum, Bits, value>FieldCount FieldCount --> VInt FieldNum --> VInt Bits --> Byte value --> String 目前情况下，Bits只有低位被使用，值为1表示域名被分解过，值为0表示未分解过。÷

4.3.6.项字典（Term Dictionary）
项字典用以下两个文件表示： 1. 项信息（.tis文件）。

TermInfoFile (.tis)--> TermCount, TermInfos TermCount --> UInt32 TermInfos --> <TermInfo>TermCount TermInfo --> <Term, DocFreq, FreqDelta, ProxDelta> Term --> <PrefixLength, Suffix, FieldNum> Suffix --> String PrefixLength, DocFreq, FreqDelta, ProxDelta --> VInt

项信息按项排序。项信息排序时先按项所属的域的文字顺序排序，然后按照项的字串的文字顺序排序。 项的字前缀往往是共同的，与字的后缀组成字。PrefixLength变量就是表示与前一项相同的前缀的字数。因此，如果前一个项的字是"bone"，后一个是"boy"的话，PrefixLength值为2，Suffix值为"y"。

FieldNum指明了项属于的域号，而域名存储在.fdt文件中。

DocFreg表示的是含有该项的文档的数量。

FreqDelta指明了项所属TermFreq变量在.frq文件中的位置。详细的说，就是指相对于前一个项的数据的位置偏移量（或者是0，表示文件中第一个项）。

ProxDelta指明了项所属的TermPosition变量在.prx文件中的位置。详细的说，就是指相对于前一个项的数据的位置偏移量（或者是0，表示文件中第一个项）。

2. 项信息索引（.tii文件）。

每个项信息索引文件包含.tis文件中的128个条目，依照条目在.tis文件中的顺序。这样设计是为了一次将索引信息读入内存能，然后使用它来随机的访问.tis文件。这个文件的结构和.tis文件非常类似，只在每个条目记录上增加了一个变量IndexDelta。 TermInfoIndex (.tii)--> IndexTermCount, TermIndices IndexTermCount --> UInt32 TermIndices --> <TermInfo, IndexDelta>IndexTermCount IndexDelta --> VInt IndexDelta表示该项的TermInfo变量值在.tis文件中的位置。详细的讲，就是指相对于前一个条目的偏移量（或者是0，对于文件中第一个项）。

4.3.7. 项频数（Frequencies）
.frq文件包含每一项的文档的列表，还有该项在对应文档中出现的频数。 FreqFile (.frq) --> <TermFreqs>TermCount TermFreqs --> <TermFreq>DocFreq TermFreq --> DocDelta, Freq? DocDelta,Freq --> VInt TermFreqs序列按照项来排序（依据于.tis文件中的项，即项是隐含存在的）。 TermFreq元组按照文档号升序排列。 DocDelta 决定了文档号和频数。详细的说，DocDelta/2表示相对于前一文档号的偏移量（或者是0，表示这是TermFreqs里面的第一项）。当 DocDelta是奇数时表示在该文档中频数为1，当DocDelta是偶数时，另一个VInt（Freq）就表示在该文档中出现的频数。例如，假设某一项在文档7中出现一次，在文档11中出现了3次，在TermFreqs中就存在如下的VInts序列： 15, 22, 3

4.3.8. 项位置（Position）
.prx文件包含了某文档中某项出现的位置信息的列表。 ProxFile (.prx) --> <TermPositions>TermCount TermPositions --> <Positions>DocFreq Positions --> <PositionDelta>Freq PositionDelta --> VInt TermPositions按照项来排序（依据于.tis文件中的项，即项是隐含存在的）。 Positions元组按照文档号升序排列。 PositionDelta是相对于前一个出现位置的偏移位置（或者为0，表示这是第一次在这个文档中出现）。例如，假设某一项在某文档第4项出现，在另一个文档中第5项和第9项出现，将存在如下的VInt序列： 4, 5, 4

4.3.9. 标准化因子（Normalization Factor）
.nrm文件包含了每个文档的标准化因子，标准化因子用来以后乘以这个这个域的命中数。 Norms (.nrm) --> <Byte>SegSize 每个字节记录一个浮点数。位0-2包含了3位的尾数部分，位3-8包含了5位的指数部分。按如下规则可将这些字节转换为IEEE标准单精度浮点数： 1. 如果该字节是0，就是浮点0； 2. 否则，设置新浮点数的标志位为0； 3. 将字节中的指数加上48后作为新的浮点数的指数； 4. 将字节中的尾数映射到新浮点数尾数的高3位；并且 5. 设置新浮点数尾数的低21位为0。

4.3.10. 被删除的文档（Deleted document）
.del文件是可选的，只有在某段中存在删除操作后才存在： Deletions (.del) --> ByteCount,BitCount,Bits ByteSize,BitCount --> Uint32 Bits --> <Byte>ByteCount ByteCount表示的是Bits列表中Byte的数量。典型的，它等于（SegSize/8）+1。 BitCount表示Bits列表中多少个已经被设置过了。 Bits列表包含了一些位（bit），顺序表示一个文档。当对应于文档号的位被设置了，就标志着这个文档已经被删除了。位的顺序是从低到高。因此，如果Bits包含两个字节，0x00和0x02，那么表示文档9已经删除了。

4.3.11. 局限性（Limitations）
在以上的文件格式中，好几处都有限制项和文档的最大个数为32位数的极限，即接近于40亿。今天看来，这不会造成问题，但是，长远的看，可能造成问题。因此，这些极限应该或者换为UInt64类型的值，或者更好的，换为VInt类型的值（VInt值没有上限）。

有两处地方的代码要求必须是定长的值，他们是：

1. FieldvaluesPosition变量（存储于域索引文件中，.fdx文件）。它已经是一个UInt64型，所以不会有问题。 2. TermCount 变量（存储于项信息文件中，.tis文件）。这是最后输出到文件中的，但是最先被读取，因此是存储于文件的最前端 。索引代码先在这里写入一个0值，然后 在其他文件输出完毕后覆盖这个值。所以无论它存储在什么地方，它都必须是一个定长的值，它应该被变成UInt64型。 除此之外，所有的UInt值都可以换成VInt型以去掉限制。

5. Lucene代码分析
应用情景分析

Query query = parser.parse(queries[j]);
获得布尔查询

hits = searcher.search(query);


return new Hits(this, query, filter);

getMoreDocs(50)

TopDocs topDocs = searcher.search(query, filter, n)

IndexSearcher:public TopDocs search(Query query, Filter filter, final int nDocs)

2 IndexSearcher 开始时已经打开了该目录

2 IndexSearcher 中初始化了IndexReader

2 IndexReader中读取了SegmentInfos

2 IndexReader ＝ SegmentReader

2 SegmentReader ::initialize(SegmentInfo si)

n 1。读入域信息，只有域的名字

n 2. 打开保存域、保存域索引的文件

Scorer scorer = query.weight(this).scorer(reader)

u 这里query = PhraseQuery

u query.weight(this) 获得PhraseWeight（IndexSearcher）

u PhraseWeight：：scorer(IndexReader reader)

u PhraseQuery：：TermPositions p = reader.termPositions((Term)terms.elementAt(i));

u public TermPositions termPositions(Term term) throws IOException {

IndexReader：：TermPositions termPositions = termPositions();

SegmentTermDocs：：SegmentTermDocs(SegmentReader parent)

throws IOException {

this.parent = parent;

this.freqStream = (InputStream) parent.freqStream.clone();//频率文件

this.deletedDocs = parent.deletedDocs;

this.skipInterval = parent.tis.getSkipInterval();

}

SegmentTermPositions：：SegmentTermPositions(SegmentReader p) throws IOException {

super(p);

this.proxStream = (InputStream)parent.proxStream.clone();//位置文件

}

IndexReader = SegmentReader, IndexSearcher

termPositions.seek(term);

SegmentTermDocs：：public void seek(Term term) throws IOException {

TermInfo ti = parent.tis.get(term);// parent ＝SegmentReader

// tis ＝TermInfosReader

// 在初始化SegmentTermDocs的时候读取文件并创建了

// tis = new TermInfosReader(cfsDir, segment, fieldInfos);

/**

* 1。从.tis文件中读取相关的信息 到 项的迭代对象

* 2。得到项的迭代对象

* 3。该项读取器 的 size ＝ 该项迭代对象的 size

* 4。读取索引，初始化了 索引指针，索引

* */

seek(ti);

}

return termPositions;

2 SegmentReader. termPositions()：：return SegmentTermPositions(this)`

<p>一个权重由query创建，并给查询器({@link Query#createWeight(Searcher)})使用，方法 {@link #sumOfSquaredWeights()}，然后被最高级的查询api调用

用来计算查询规范化因子 (@link Similarity#queryNorm(float)})，然后该因子传给{@link #normalize(float)} 然后被{@link #scorer(IndexReader)}调用

应用情景分析

6. 测试的主程序
规则：

加粗体的黑色代码，表示将作深入分析

try {

Directory directory = new RAMDirectory();

Analyzer analyzer = new SimpleAnalyzer();

IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, analyzer, true);

String[] docs = {

"a b c d e",

"a b c d e a b c d e",

"a b c d e f g h i j",

"a c e",

"e c a",

"a c e a c e",

"a c e a b c"

};

for (int j = 0; j < docs.length; j++) {

Document d = new Document();

d.add(Field.Text("contents", docs[j]));

writer.addDocument(d);

}

writer.close();

以上代码是准备工作，生成索引

Searcher searcher = new IndexSearcher(directory);

以上代码，初始化查询，分析编号1。1

String[] queries = {"\"a c e\"",

};

Hits hits = null;

QueryParser parser = new QueryParser("contents", analyzer);

parser.setPhraseSlop(0);

for (int j = 0; j < queries.length; j++) {

Query query = parser.parse(queries[j]);

该Query ＝ PhraseQuery

System.out.println("Query: " + query.toString("contents"));

hits = searcher.search(query);

以上代码，初始化查询，分析编号1。2

System.out.println(hits.length() + " total results");

for (int i = 0 ; i < hits.length() && i < 10; i++) {

Document d = hits.doc(i);

System.out.println(i + " " + hits.score(i)

// + " " + DateField.stringToDate(d.get("modified"))

+ " " + d.get("contents"));

}

}

searcher.close();

} catch (Exception e) {

System.out.println(" caught a " + e.getClass() +

"\n with message: " + e.getMessage());

}

查询结果：

Query: "a c e"

3 total results

0 1.0 a c e a c e

1 0.9428091 a c e

2 0.7071068 a c e a b c

1.1. Searcher searcher = new IndexSearcher(directory)
1.1.1. 初始化
通过目录，创建一个索引搜索器，

调用类

IndexSearcher ：：public IndexSearcher(Directory directory) throws IOException {

this(IndexReader.open(directory), true);

}

调用

private IndexSearcher(IndexReader r, boolean closeReader) {

reader = r;

this.closeReader = closeReader;

}

调用

private static IndexReader open(final Directory directory, final boolean closeDirectory) throws IOException {

synchronized (directory) { // in- & inter-process sync

return (IndexReader)new Lock.With(

directory.makeLock(IndexWriter.COMMIT_LOCK_NAME),

IndexWriter.COMMIT_LOCK_TIMEOUT) {

public Object doBody() throws IOException {

SegmentInfos infos = new SegmentInfos();

从目录中读取SegmentInfos

infos.read(directory);

if (infos.size() == 1) { // index is optimized

return new SegmentReader(infos, infos.info(0), closeDirectory);

} else {

IndexReader[] readers = new IndexReader[infos.size()];

for (int i = 0; i < infos.size(); i++)

readers[i] = new SegmentReader(infos.info(i));

return new MultiReader(directory, infos, closeDirectory, readers);

}

}

}.run();

}

}

代码到这里，已经读取了文件segments文件，获得段信息，该测试只有一个段，所以执行了return new SegmentReader(infos, infos.info(0), closeDirectory);，记住IndexReader = SegmentReader

infos.read(directory):

/** 读取输入参数的目录，下的segments文件

* 代码分析：

* 1。读取格式，小于0表示该文件有隐含的格式信息，小于－1就表示该格式是未知的，因为最小的格式是－1

* 2。小于0时，再读取版本信息以及段的计数

* 3。大于0，表示segments文件开头部分没有版本信息，只有段的计数

* 4。读取段的数量

* 5。循环读取段信息，然后构建段信息对象，最后把这些对象都加入到段集合中

* 6。大于0时，判断是否文件最后有版本信息，有的话就赋值version，没有的话，version ＝0 */，该段代码比较简单，读者可以从看src中代码

return new SegmentReader(infos, infos.info(0), closeDirectory);

SegmentReader(SegmentInfos sis, SegmentInfo si, boolean closeDir)

throws IOException {

super(si.dir, sis, closeDir);

initialize(si);

}

super(si.dir, sis, closeDir);

IndexReader ：：IndexReader(Directory directory, SegmentInfos segmentInfos, boolean closeDirectory) {

this.directory = directory;

this.segmentInfos = segmentInfos;

directoryOwner = true;

this.closeDirectory = closeDirectory;

stale = false;

hasChanges = false;

writeLock = null;

}

SegmentReader ：：initialize(si);

/** 初始化这个段信息

该段代码是初始化了

* 1。读入域信息，只有域的名字

* 2. 打开保存域、保存域索引的文件

*/

private void initialize(SegmentInfo si) throws IOException

{

segment = si.name;

// Use compound file directory for some files, if it exists

Directory cfsDir = directory();// 就是保存该段的目录

// CompoundFileReader（组合文件读取器）也是(目录)的子类

if (directory().fileExists(segment + ".cfs")) {

cfsReader = new CompoundFileReader(directory(), segment + ".cfs");

cfsDir = cfsReader;

}

// 1。读入域信息，只有域的名字

fieldInfos = new FieldInfos(cfsDir, segment + ".fnm"); // 这个过程读入所有的域信息了

// 2。打开保存域、保存域索引的文件

fieldsReader = new FieldsReader(cfsDir, segment, fieldInfos);

tis = new TermInfosReader(cfsDir, segment, fieldInfos);

if (hasDeletions(si))

deletedDocs = new BitVector(directory(), segment + ".del");// 读入删除表

freqStream = cfsDir.openFile(segment + ".frq");// 读入频率文件

proxStream = cfsDir.openFile(segment + ".prx");// 读入位置文件

openNorms(cfsDir);// 读入文件segment.f1,segment.f2……，建立hashtable

if (fieldInfos.hasVectors()) { // open term vector files only as needed

termVectorsReader = new TermVectorsReader(cfsDir, segment, fieldInfos);

}

}

1.2. hits = searcher.search(query);
这时，searcher ＝ IndexSearcher,对该代码的跟踪如下：

调用：return search(query, (Filter)null)

调用：return new Hits(this, query, filter);

调用：Hit：：Hits(Searcher s, Query q, Filter f) throws IOException {

query = q;

searcher = s;

filter = f;

getMoreDocs(50); // retrieve 100 initially

}

getMoreDocs(int min)调用：：TopDocs topDocs = searcher.search(query, filter, n)

searcher.search(query, filter, n) 调用Scorer scorer = query.weight(this).scorer(reader);

IndexSearcher：：public TopDocs search(Query query, Filter filter, final int nDocs)

throws IOException {

Scorer scorer = query.weight(this).scorer(reader);

if (scorer == null)

return new TopDocs(0, new ScoreDoc[0]);

final BitSet bits = filter != null ? filter.bits(reader) : null;

final HitQueue hq = new HitQueue(nDocs);

final int[] totalHits = new int[1];

scorer.score(new HitCollector() {

private float minScore = 0.0f;

public final void collect(int doc, float score) {

if (score > 0.0f && // ignore zeroed buckets

(bits==null || bits.get(doc))) { // skip docs not in bits

totalHits[0]++;

if (hq.size() < nDocs || score >= minScore) {

hq.insert(new ScoreDoc(doc, score));

minScore = ((ScoreDoc)hq.top()).score; // maintain minScore

}

}

}

});

ScoreDoc[] scoreDocs = new ScoreDoc[hq.size()];

for (int i = hq.size()-1; i >= 0; i--) // put docs in array

scoreDocs[i] = (ScoreDoc)hq.pop();

return new TopDocs(totalHits[0], scoreDocs);

}

1.2.1. Scorer scorer = query.weight(this).scorer(reader);
参数分析：query ＝ PhraseQuery （该参数由主测试程序中的Query query = parser.parse(queries[j]);初始化）

this ＝ IndexSearcher（该参数初始化，已经初始化了主要的文件，具体可参考1.1）

由代码

1 PhraseQuery：：

protected Weight createWeight(Searcher searcher) {

if (terms.size() == 1) { // optimize one-term case

Term term = (Term)terms.elementAt(0);

Query termQuery = new TermQuery(term);

termQuery.setBoost(getBoost());

return termQuery.createWeight(searcher);

}

return new PhraseWeight(searcher);

}

query.weight(this) 创建了PhraseWeight(searcher)

Scorer scorer = query.weight(this).scorer(reader) 就相当于PhraseWeight(searcher). .scorer(reader),即调用以下代码：

2 PhraseQuery：：

public Scorer scorer(IndexReader reader) throws IOException {

if (terms.size() == 0) // optimize zero-term case

return null;

// 读取项的 位置信息

TermPositions[] tps = new TermPositions[terms.size()];

for (int i = 0; i < terms.size(); i++) {

TermPositions p = reader.termPositions((Term)terms.elementAt(i));

if (p == null)

return null;

tps[i] = p;

}

得到所有项的项信息，TermPositions[ ] ＝SegmentTermPositions[ ]

if (slop == 0) // optimize exact case

return new ExactPhraseScorer(this, tps, getPositions(), getSimilarity(searcher),

reader.norms(field));

}

TermPositions p = reader.termPositions((Term)terms.elementAt(i));

这时Term文本为查询里的项

public TermPositions termPositions(Term term) throws IOException { TermPositions termPositions = termPositions(); termPositions.seek(term); return termPositions; } termPositions()：： SegmentReader ：：public final TermPositions termPositions() throws IOException { return new SegmentTermPositions(this); } parent ＝SegmentReader,即刚才的段读取器 tis = new TermInfosReader(cfsDir, segment, fieldInfos); 即项信息读取器 SegmentTermPositions(this)：： SegmentTermPositions ：：SegmentTermPositions(SegmentReader p) throws IOException { super(p); this.proxStream = (InputStream)parent.proxStream.clone(); } super(p)：： SegmentTermDocs(SegmentReader parent) throws IOException { this.parent = parent; this.freqStream = (InputStream) parent.freqStream.clone(); this.deletedDocs = parent.deletedDocs; this.skipInterval = parent.tis.getSkipInterval(); }

termPositions.seek(term);

public void seek(Term term) throws IOException { //根据项，从项信息读取器中读取对应的项信息，该方法是线程安全的 TermInfo ti = parent.tis.get(term); seek(ti); }

seek(TermInfo ti)

SegmentTermDocs的项信息转变为现在读入的项的信息

void seek(TermInfo ti) throws IOException { count = 0; if (ti == null) { df = 0; } else { df = ti.docFreq; doc = 0; skipDoc = 0; skipCount = 0; numSkips = df / skipInterval; freqPointer = ti.freqPointer; proxPointer = ti.proxPointer; skipPointer = freqPointer + ti.skipOffset; freqStream.seek(freqPointer); haveSkipped = false; } }

new ExactPhraseScorer(this, tps, getPositions(), getSimilarity(searcher)，reader.norms(field));

调用构造器

ExactPhraseScorer(Weight weight, TermPositions[] tps, int[] positions, Similarity similarity, byte[] norms) throws IOException { super(weight, tps, positions, similarity, norms);

调用超类构造器，获得短语位置的频繁度信息和位置信息，并构造一个优先队列

PhraseScorer(Weight weight, TermPositions[] tps, int[] positions, Similarity similarity, byte[] norms) { super(similarity); this.norms = norms; this.weight = weight; this.value = weight.getValue(); // convert tps to a list // 把 PhrasePositions 放在一个一般的队列里面（以链表形式） for (int i = 0; i < tps.length; i++) { PhrasePositions pp = new PhrasePositions(tps[i], positions[i]); if (last != null) { // add next to end of list last.next = pp; } else first = pp; last = pp; } pq = new PhraseQueue(tps.length); // construct empty pq }

使用该记分器记分，并收集

scorer.score(new HitCollector() public void score(HitCollector hc) throws IOException { while (next()) { hc.collect(doc(), score()); } } hc.collect(doc(), score()); score()调用，value为权值 PhraseScorer：：public float score() throws IOException { //System.out.println("scoring " + first.doc); float raw = getSimilarity().tf(freq) * value; // raw score return raw * Similarity.decodeNorm(norms[first.doc]); // normalize }

把各个位置的文档和得分收集

public final void collect(int doc, float score) { if (score > 0.0f && // ignore zeroed buckets (bits==null || bits.get(doc))) { // skip docs not in bits totalHits[0]++; if (hq.size() < nDocs || score >= minScore) { hq.insert(new ScoreDoc(doc, score)); minScore = ((ScoreDoc)hq.top()).score; // maintain minScore } } }

到这里就出来了查询的文档和分数，并且这些文档和分数经过了指定的排序和过滤

本文来自CSDN博客，转载请标明出处：http://blog.csdn.net/lenolong/archive/2008/12/20/3562217.aspx