我最近一直在与开源搜索引擎Lucene合作 。 我不是专家，但是由于我只是浏览了一些相当稀疏的文档并将应用程序从Lucene的很旧的版本迁移到了最新版本的2.4，所以我在总体上很清楚。 Lucene的文档有点让人想像不到，因此我想趁此机会在我脑海中崭露头角时，对Lucene进行高层次的概述。

如果您发现此页面正在寻找Lucene的入门资料，那么对您有好处！ 这就是它的目的。 不要期望找到最佳实践，代码示例或高级主题。 您将对Lucene的概念体系结构有一个清晰的介绍，通过它您可以高效地访问项目网站上的FAQ和教程。 我正在使用Lucene的Java实现，但是所有这些高级内容都将同样适用于任何其他Lucene风格。

您应该了解的第一件事是Lucene的实际作用。 Lucene实际上只做两件事。

1. 它创建搜索索引。
2. 它在那些索引中搜索内容。

索引是您需要进行搜索的任何数据的有效导航表示。 您的数据可能与内容管理系统中的一组Word文档一样简单，也可能是来自数据库，HTML页面或系统中任何类型的数据对象的记录。 由您决定要使哪些实体可搜索。 对于我们的讨论，我们假设我们正在处理一组Word文档。

创建索引

因此，第一步是为我们的Word文档集创建索引。 为此，我们需要编写一些代码，以从Word文档中获取信息并将其转换为可搜索的索引。 唯一的方法就是蛮力。 我们将必须遍历每个Word文档，检查每个文档并将其转换为Lucene创建索引时需要处理的部分。

Lucene创建索引需要哪些部分？ 那里有两个。

1. 文件资料
2. 领域

这两个抽象是Lucene的关键，Lucene用两个顶级Java类Document和Field来表示它们。 不要将我们的实际Word文档与文档混淆，它是一个Java类，表示Lucene中的可搜索项目。 所谓可搜索项，是指文档是您在搜索时发现的东西。 创建这些文档由您决定。

对于我们来说幸运的是，这是从实际的Word文档到Lucene文档的非常清晰的一步。 我想有人会同意，这将是我们的用户在进行搜索时希望找到的Word文档。 这使我们的处理变得相当简单，我们将为每个实际的Word文档简单地创建一个Lucene文档。

创建文档及其字段

但是我们该怎么做呢？ 实际上很容易。 首先，我们使用new运算符创建Document对象-仅此而已。 但是在这一点上，该文件是没有意义的。 现在，我们必须确定要添加到文档中的字段。 这是我们必须思考的部分。 文档由任意数量的字段组成，每个字段都有一个名称和一个值。 这里的所有都是它的。

创建Lucene索引的开发人员几乎普遍创建了两个字段。 最重要的字段将是“内容”字段。 这个字段保存了我们要为其创建Lucene文档的Word文档的内容。 请记住，字段的名称完全是任意的，但是大多数人将字段之一称为“内容”，并且他们将现实世界中可搜索对象（在我们的情况下为Word文档）的实际内容粘贴到该字段的值中。 本质上，字段只是一个名称：值对。

开发人员创建的另一个非常常见的字段是“标题”字段。 该字段的值将是Word文档的标题。 我们可能希望将有关Word文档的其他信息保留在索引中。 其他常见字段是诸如“作者”，“ creation_date”，“关键字”等之类的内容。对所需字段的标识完全取决于业务需求。

因此，对于我们要使其可搜索的每个Word文档，我们都必须创建一个Lucene文档，其中包含上面概述的字段。 使用这些字段创建文档后，我们将其添加到Lucene索引编写器中，并要求它编写索引。 而已！ 现在，我们有了一个可搜索的索引。 的确如此，但是我们可能已经忽略了几个Field细节。 让我们仔细看看Fields。

字段详细信息：存储还是索引？

字段可以以多种方式保留在索引中。 您最初可能怀疑存在的最明显的方法，也许是唯一的方法是可搜索的方法。 在我们的示例中，我们完全希望，如果用户键入一个Word文档内容中存在的单词，则搜索将在搜索结果中返回该Word文档。 为此，Lucene必须索引该字段。 首先，该术语有点让人困惑，但是请注意，完全有可能在不使其可搜索的情况下将“字段”“存储”在索引中。 换句话说，可以“存储”一个字段，但不能“索引”它。 为什么？ 您很快就会看到。

Lucene在将Field保留在索引中的方式之间的第一个区别是存储还是索引。 如果我们期望某个字段的值匹配从而导致该文档被搜索击中，那么我们必须对该字段建立索引。 如果仅存储字段，则搜索查询无法达到其值。 为什么要存储一个字段？ 很简单，当我们通过索引字段之一命中Document时，Lucene将向我们返回整个Document对象。 所有存储的字段将在该Document对象上可用； 被索引的字段将不在该对象上。 索引字段是用于查找文档的信息，存储的字段是与文档一起返回的信息。 两件事。

这意味着尽管我们可能无法基于给定字段的内容进行搜索，但是当搜索返回文档时，我们仍然可以利用该字段的值。 我能想到的最明显的用例是基于Web的文档的“ url”字段。 搜索aURL的值没有任何意义，但是您肯定希望知道搜索返回的文档的URL。 您的结果页面还可以如何将用户引导到点击页面？ 这是非常重要的一点：存储的字段的值将在搜索返回的文档上可用，但是实际上只有索引的字段的值可以用作搜索的目标。

从技术上讲，存储的字段保留在Lucene索引内。 但是，我们必须跟踪索引的字段与存储的字段不同的事实。 不幸的术语。 这就是单词重要的原因。 它们可以避免很多混乱。

索引字段：已分析还是未分析？

对于下一个皱纹，我们必须指出，可以以两种不同的方式对索引字段进行索引。 首先，我们可以在单个块中索引字段的值。 换句话说，我们可能有一个“电话号码”字段。 当搜索电话号码时，我们需要匹配整个值或什么都不匹配。 这是很合理的。 因此，对于像电话号码这样的字段，我们将整个值ATOMICALLY索引到Lucene索引中。

但是，让我们考虑一下Word文档的“内容”字段。 我们是否希望用户必须匹配整个字段？ 当然不是。 我们希望将Word文档的内容分解为可搜索的标记。 此过程称为分析。 我们可以从丢弃所有不重要的词开始，例如“ a”，“ the”，“ and”等。我们可以进行许多其他优化，但最重要的是，字段的内容如“ contents” ”应该由Lucene分析。 这将产生目标轻量级索引。 这就是搜索变得有效和强大的方式。

在API中，这归结为以下事实：创建字段时，我们必须指定

1. 是否存储
2. 是否索引

• 如果建立索引，是否进行分析

现在，您应该清楚字段的详细信息。 重要的是，我们可以存储和索引给定的字段。 这不是一个选择。

创建索引

将所有文档添加到索引后，我们只需告诉索引编写者即可创建索引。 从现在开始，我们可以根据索引的字段搜索任何文档。 寻找即将到来的条目，以对在Lucene索引中搜索事物有一个高层次的概述。

分手笔记

回想一下，我们曾说过，假设目标数据是一组Word文档会更简单。 现在我们已经完成了，请考虑您的目标数据可以是任何数据。 实际上，搜索的是Lucene文档。 您可以根据需要创建任何内容。 它们可以并且经常来自现实世界中数据对象的集合。 同样，将哪些数据输入到您的Lucene文档中取决于您的业务需求。 它可以像Word文档到Lucene文档的一对一映射一样简单，或者每个Lucene文档可以是各种数据库查询以及您可能会发现的其他内容的集合。

索引愉快！

参考： Lucene概述第一部分：由我们的W4G合作伙伴 Chad Davis在zeroInsertionForce博客上创建索引 。