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这篇文章介绍下这个 Lucene，下篇写写 ElasticSearch , 然后再继续填 Spring 的坑 🕳

内容的话就很基础啦🐖，希望能帮你快速入门，了解下它

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为啥要介绍这个 Lucene 呢？毕竟它是搜索引擎核心中的核心

其实是因为我想体验下这个工具包，试着感受下 ElasticSearch 为啥要封装它？以及他们之间的联系~ 等🐖

Lucene

Lucene 是一个开源的，全文索引工具包。有 索引，搜索，分词 等功能

是 ElasticSearch 和 Apache Solr 的核心。

在 MySQL 中，Innodb 和 MyISAM 的索引结构都是 B+树， 而到了 Lucene , 就不得不说下这个倒排索引了。

倒排索引

这个就是通过  value ——> Key ，感觉有点像 MySQL 的回表操作🐖，但是这里还有 分词，文档 等概念。

比如我们平时在 百度，Google ，电商平台等中进行搜索时，就是通过这个 关键字 找到相应的 文档 内容出来

概念

下面会介绍下这些概念 👇

他们之间的关系就用这个来表示啦，这个也是本文的重点🐖

下面开始一一介绍啦😄

文档

对应 Document 对象 👇

文档 是 Lucene 内部的数据结构，索引文档时，会按照一定规则去创建索引，生成倒排索引文件。

查询时就直接搜索到对应的索引文件，获取数据，效率非常高！

它是搜索和索引的单位，也是字段的集合。

字段

对应 Field 对象 👇 ，由三部分组成 ：name，type，value

• name ： 字段域名， 可以看作我们创建的 Model 的属性名称，如 name，age，id 等等，在同个索引库中是唯一的
• value  :   字段值， 存储文档的部分内容，如 name：Java4ye 这个 Field 中的值   Java4ye
• type   :   字段类型，如 是否分词，索引，存储 等

词汇

对应 Term 对象 👇 ，由两部分组成 ：name，value

• name ： Field 的名称 ，即 字段域名
• value  :   Field 中文档的部分内容 ，即 字段值

如果还不清楚，那么再看看下面这里你就懂啦~

分词

这个是超级核心！ 🐖

分词的目的是为了索引，索引的目的是为了搜索，就像查字典一样🐖

分词的过程是先分词，再过滤（过滤掉标点符号，停用，重复的词，大写转成小写等）

比如这个标准分词器 ：StandardAnalyzer 👇

通过注释可以发现它会进行 停用词，大写转成小写 的过滤操作。

中文分词器推荐 IK-Analyzer

小结

那么到了这里，咱们再把上面的知识点串一串~ 😄

通过咱们这个分词器，会对字段域中的 value 进行分词，当然你也可以根据需求选择不分词。

不分词就一个 Term ，分词后会产生很多 Term，Term 的 name 就是这个 字段域的名称， Value 就是分出来的词。

比如 对 desc:nice to meet you 的字段域进行过分词。会出现这四个单词：nice，to，meet，you

索引库

差点漏了这个~

可以看到里面有 段的概念 Segment 和 锁🔒 等

把整个文件夹看成一个 Index，Segment  就是里面的 sub-index。

当创建索引时，不是立刻就刷到磁盘的，需要先写入缓冲区，然后等满了，或者关闭了，手动 flush 等操作才一起写入磁盘，这也是它为什么是 近实时而非实时查询 的原因 🐖

查询时其实就是在 Segment  中查找，需要对多个 Segment 进行合并，搜索，找到相应的 docID ，再去存放数据的文件中获取并返回。

Luke

https://github.com/DmitryKey/luke

这里用这个 Luke 工具演示下 👇

可以看到 desc 字段域分词后有四个 Term 。

上面介绍完了这些概念，这里就来开始实践啦，将这些概念串联起来，代码同样可以在 Github  上获取 👇

https://github.com/Java4ye/springboot-demo-4ye

全文检索流程

这里就两个操作👉  创建索引 和 查询索引 ，操作步骤写代码里啦，就不多说了🐖

创建索引

查询索引

奇怪的收获

由于项目中引入了 ElasticSearch , 它的底层核心又是 Lucene ，所以这里我没有再去引入 Lucene , 而是直接使用，结果却成了踩坑的开始🐖

这里可以看到 Lucene 是8.5.1 版本的，这样 Luke 工具是运行不了的 ，会报错，但是 Lucene8.0 版本可以运行，所以得重新引包。

为啥报错呢？

可以看到作者在说这个工具不维护了🐖

而 Lucene 也早就捐献给 Apache 了

同时我还发现了  Luke 工具使用到这个 JavaSPI 机制。

还有 Lucene 底层关键字的数据结构是 跳跃表 ( Redis 也用到了）， FST 状态机。

FST, 全称Finite State Transducer, 中文翻译: 有限状态转换器或有限状态传感器。FST 最重要的功能是可以实现 Key 到 Value 的映射，相当于 HashMap<Key,Value>。FST 的内存消耗要比HashMap 少很多，但 FST 的查询速度比 HashMap 要慢。FST 在 Lucene 中被大量使用，例如：倒排索引的存储，同义词词典的存储，搜索关键字建议等

跳跃表 不支持模糊查询  ，FST 支持模糊查询

搜索过程

大概就是这样，通过这个词，去找到对应的文档id，再获取文档出来，依据权重啥的排序。

词典数据结构有这么多种👇

最后

本文就分享到这里啦🐖

往细了看，可以发现这里涉及到很多 IO原理，以及底层数据结构的知识，编码上目前就粗略认识到这个 JavaSPI 的使用。

快去敲下代码，了解这些概念吧，这样是不是也能有个基础版的搜索引擎了 哈哈😝

👉 https://github.com/Java4ye/springboot-demo-4ye

我是4ye 咱们下期应该……很快再见！！ 😆