為了使用Lucene來索引數(shù)據(jù),首先你得把它轉(zhuǎn)換成一個純文本(plain-text)tokens的數(shù)據(jù)流(stream),并通過它創(chuàng)建出Document對象,其包含的Fields成員容納這些文本數(shù)據(jù)。一旦你準備好些Document對象,你就可以調(diào)用IndexWriter類的addDocument(Document)方法來傳遞這些對象到Lucene并寫入索引中。當你做這些的時候,Lucene首先分析(analyzer)這些數(shù)據(jù)來使得它們更適合索引。詳見《Lucene In Action》
下面先了解一下索引結(jié)構(gòu)的一些術(shù)語。
Lucene中基本的概念(fundamental concepts)是index、Document、Field和term。
1 一條索引(index)包含(contains)了一連串(a sequence of)文檔(documents)。
2 一個文檔(document)是由一連串fields組成。
3 一個field是由一連串命名了(a named sequence of)的terms組成。
4 一個term是一個string(字符串)。
相同的字符串(same string)但是在兩個不同的fields中被認為(considered)是不同的term。因此(thus)term被描述為(represent as)一對字符串(a pair of strings),第一個string取名(naming)為該field的名字,第二個string取名為包含在該field中的文本(text within the field)。
索引(index)存儲terms的統(tǒng)計數(shù)據(jù)(statistics about terms),為了使得基于term的檢索(term-based search)效率更高(more efficient)。Lucene的索引分成(fall into)被廣為熟悉的(known as)索引種類(family of indexex)叫做倒排索引(inverted index)。這是因為它可以列舉(list),對一個term來說,所有包含它的文檔(documents that contain it)。這與自然關(guān)聯(lián)規(guī)則(natural relationship)是相反,即由documents列舉它所包含的terms。
在Lucene中,fields可以被存儲(stored),在這種情況(in which case)下它們的文本被逐字地(literally)以一種非倒排的方式(in non-inverted manner)存儲進index中。那些被倒排的fields(that are inverted)稱為(called)被索引(indexed)。一個field可以都被存儲(stored)并且被索引(indexed)。
一個field的文本可以被分解為(be tokenized into)terms以便被索引(indexed),或者field的文本可以被逐字地使用為(used literally as)一個term來被索引(be indexed)。大多數(shù)fields被分解(be tokenized),但是有時候?qū)δ撤N唯一性(certain identifier)的field來逐字地索引(be indexed literally)又是非常有用的,如url。
Lucene的索引可以由多個復(fù)合的子索引(multiple sub-indexes)或者片斷(segments)組成(be composed of)。每一個segment都是一個完全獨立的索引(fully independent index),它能夠被分離地進行檢索(be searched seperately)。索引按如下方式進行演化(evolve):
1. 為新添加的文檔(newly added documents)創(chuàng)建新的片斷(segments)。
2. 合并已存在的片斷(merging existing segments)。
檢索可以涉及(involve)多個復(fù)合(multiple)的segments,并且/或者多個復(fù)合(multiple)的indexes。每一個index潛在地(potentially)包含(composed of)一套(a set of)segments。
在內(nèi)部(internally),Lucene通過一個整數(shù)的(interger)文檔編號(document number)來表示文檔。第一篇被添加到索引中的文檔編號為0(be numbered zero),每一篇隨后(subsequent)被添加的document獲得一個比前一篇更大的數(shù)字(a number one greater than the previous)。
需要注意的是一篇文檔的編號(document’s number)可以更改,所以在Lucene之外(outside of)存儲這些編號時需要特別小心(caution should be taken)。詳細地說(in particular),編號在如下的情況(following situations)可以更改:
1 存儲在每個segment中的編號僅僅是在所在的segment中是唯一的(unique),在它能夠被使用在(be used in)一個更大的上下文(a larger context)中前必須被轉(zhuǎn)變(converted)。標準的技術(shù)(standard technique)是給每一個segment分配(allocate)一個范圍的值(a range of values),基于該segment所使用的編號的范圍(the range of numbers)。為了將一篇文檔的編號從一個segment轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€擴展的值(an external value),該片斷的基礎(chǔ)的文檔編號(base document number)被添加(is added)。為了將一個擴展的值(external value)轉(zhuǎn)變回一個segment的特定的值(specific value),該segment將該擴展的值所在的范圍標識出來(be indentified),并且該segment的基礎(chǔ)值(base value)將被減少(substracted)。例如,兩個包含5篇文檔的segments可能會被合并(combined),所以第一個segment有一個基礎(chǔ)的值(base value)為0,第二個segment則為5。在第二個segment中的第3篇文檔(document three from the second segment)將有一個擴展的值為8。
2 當文檔被刪除的時候,在編號序列中(in the numbering)將產(chǎn)生(created)間隔段(gaps)。這些最后(eventually)在索引通過合并演進時(index evolves through merging)將會被清除(removed)。當segments被合并后(merged),已刪除的文檔將會被丟棄(dropped),一個剛被合并的(freshly-merged)segment因此在它的編號序列中(in its numbering)不再有間隔段(gaps)。
1.1.6 索引結(jié)構(gòu)概述
每一個片斷的索引(segment index)管理(maintains)如下的數(shù)據(jù):
1 Fields名稱:這包含了(contains)在索引中使用的一系列fields的名稱(the set of field names)。
2 已存儲的field的值:它包含了,對每篇文檔來說,一個屬性-值數(shù)據(jù)對(attribute-value pairs)的清單(a list of),其中屬性即為field的名字。這些被用來存儲關(guān)于文檔的備用信息(auxiliary information),比如它的標題(title)、url、或者一個訪問一個數(shù)據(jù)庫(database)的唯一標識(identifier)。這套存儲的fields就是那些在檢索時對每一個命中的(hits)文檔所返回的(returned)信息。這些是通過文檔編號(document number)來做為key得到的。
3 Term字典(dictionary):一個包含(contains)所有terms的字典,被使用在所有文檔中所有被索引的fields中。它還包含了該term所在的文檔的數(shù)目(the number of documents which contains the term),并且指向了(pointer to)term的頻率(frequency)和接近度(proximity)的數(shù)據(jù)(data)。
4 Term頻率數(shù)據(jù)(frequency data):對字典中的每一個term來說,所有包含該term(contains the term)的文檔的編號(numbers of all documents),以及該term出現(xiàn)在該文檔中的頻率(frequency)。
5 Term接近度數(shù)據(jù)(proximity data):對字典中的每一個term來說,該term出現(xiàn)在(occur)每一篇文檔中的位置(positions)。
6 調(diào)整因子(normalization factors):對每一篇文檔的每一個field來說,為一個存儲的值(a value is stored)用來加入到(multiply into)命中該field的分數(shù)(score for hits on that field)中。
7 Term向量(vectors):對每一篇文檔的每一個field來說,term向量(有時候被稱做文檔向量)可以被存儲。一個term向量由term文本和term的頻率(frequency)組成(consists of)。怎么添加term向量到你的索引中請參考Field類的構(gòu)造方法(constructors)。
8 刪除的文檔(deleted documents):一個可選的(optional)文件標示(indicating)哪一篇文檔被刪除。
關(guān)于這些項的詳細信息在隨后的章節(jié)(subsequent sections)中逐一介紹。
1.1.7 索引文件中定義的數(shù)據(jù)類型
數(shù)據(jù)類型
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所占字節(jié)長度(字節(jié))
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說明
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Byte
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1
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基本數(shù)據(jù)類型,其他數(shù)據(jù)類型以此為基礎(chǔ)定義
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UInt32
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4
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32位無符號整數(shù),高位優(yōu)先
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UInt64
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8
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64位無符號整數(shù),高位優(yōu)先
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VInt
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不定,最少1字節(jié)
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動態(tài)長度整數(shù),每字節(jié)的最高位表明還剩多少字節(jié),每字節(jié)的低七位表明整數(shù)的值,高位優(yōu)先。可以認為值可以為無限大。其示例如下
值
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字節(jié)1
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字節(jié)2
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字節(jié)3
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0
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00000000
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|
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1
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00000001
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|
|
2
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00000010
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|
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127
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01111111
|
|
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128
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10000000
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00000001
|
|
129
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10000001
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00000001
|
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130
|
10000010
|
00000001
|
|
16383
|
10000000
|
10000000
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00000001
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16384
|
10000001
|
10000000
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00000001
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16385
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10000010
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10000000
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00000001
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Chars
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不定,最少1字節(jié)
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采用UTF-8編碼[20]的Unicode字符序列
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String
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不定,最少2字節(jié)
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由VInt和Chars組成的字符串類型,VInt表示Chars的長度,Chars則表示了String的值
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1.1.8 每個索引所包含的文件
本節(jié)介紹的文件存在于每個索引中(exist one-per-index),下圖描述索引中的文件及組成結(jié)構(gòu):
1.1.8.1 Segments文件
索引中活動(active)的Segments被存儲在segment info文件中,segments_N,在索引中可能會包含一個或多個segments_N文件。然而,最大一代的那個文件(the one with largest generation)是活動的片斷文件(這時更舊的segments_N文件依然存在(are present)是因為它們暫時(temporarily)還不能被刪除,或者,一個writer正在處理提交請求(in the process of committing),或者一個用戶定義的(custom)IndexDeletionPolicy正被使用)。這個文件按照名稱列舉每一個片斷(lists each segment by name),詳細描述分離的標準(seperate norm)和要刪除的文件(deletion files),并且還包含了每一個片斷的大小。
對2.1版本來說,還有一個文件segments.gen。這個文件包含了該索引中當前生成的代(current generation)(segments_N中的_N)。這個文件僅用于一個后退處理(fallback)以防止(in case)當前代(current generation)不能被準確地(accurately)通過單獨地目錄文件列舉(by directory listing alone)來確定(determened)(由于某些NFS客戶端因為基于時間的目錄(time-based directory)的緩存終止(cache expiration)而引起)。這個文件簡單地包含了一個int32的版本頭(version header)(SegmentInfos.FORMAT_LOCKLESS=-2),遵照代的記錄(followed by the generation recorded)規(guī)則,對int64來說會寫兩次(write twice)。
版本
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Segments包含的項
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數(shù)目
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類型
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描述
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2.1之前版本
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Format
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1
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Int32
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在Lucene1.4中為-1,而在Lucene 2.1中為-3(SegmentsInfos.FORMAT_SINGLE_NORM_FILE)
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Version
|
1
|
Int64
|
統(tǒng)計在刪除和添加文檔時,索引被更改了多少次。
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NameCounter
|
1
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Int32
|
用于為新的片斷文件生成新的名字。
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SegCount
|
1
|
Int32
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片斷的數(shù)目
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SegName
|
SegCount
|
String
|
片斷的名字,用于所有構(gòu)成片斷索引的文件的文件名前綴。
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SegSize
|
SegCount
|
Int32
|
包含在片斷索引中的文檔的數(shù)目。
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2.1及之后版本
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Format
|
1
|
Int32
|
同上
|
Version
|
1
|
Int64
|
同上
|
NameCounter
|
1
|
Int32
|
同上
|
SegCount
|
1
|
Int32
|
同上
|
SegName
|
SegCount
|
String
|
同上
|
SegSize
|
SegCount
|
Int32
|
同上
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DelGen
|
SegCount
|
Int64
|
為分離的刪除文件的代的數(shù)目(generation count of the separate deletes file),如果值為-1,表示沒有分離的刪除文件。如果值為0,表示這是一個2.1版本之前的片斷,這時你必須檢查文件是否存在_X.del這樣的文件。任意大于0的值,表示有分離的刪除文件,文件名為_X_N.del。
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HasSingleNormFile
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SegCount
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Int8
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該值如果為1,表示Norm域(field)被寫為一個單一連接的文件(single joined file)中(擴展名為.nrm),如果值為0,表示每一個field的norms被存儲為分離的.fN文件中,參考下面的“標準化因素(Normalization Factors)”
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NumField
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SegCount
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Int32
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表示NormGen數(shù)組的大小,如果為-1表示沒有NormGen被存儲。
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NormGen
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SegCount * NumField
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Int64
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記錄分離的標準文件(separate norm file)的代(generation),如果值為-1,表示沒有normGens被存儲,并且當片斷文件是2.1之前版本生成的時,它們?nèi)勘患僭O(shè)為0(assumed to be 0)。而當片斷文件是2.1及更高版本生成的時,它們?nèi)勘患僭O(shè)為-1。這時這個代(generation)的意義與上面DelGen的意義一樣。
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IsCompoundFile
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SegCount
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Int8
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記錄是否該片斷文件被寫為一個復(fù)合的文件,如果值為-1表示它不是一個復(fù)合文件(compound file),如果為1則為一個復(fù)合文件。另外如果值為0,表示我們需要檢查文件系統(tǒng)是否存在_X.cfs。
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1.1.8.2 Lock文件
寫鎖(write lock)文件名為“write.lock”,它缺省存儲在索引目錄中。如果鎖目錄(lock directory)與索引目錄不一致,寫鎖將被命名為“XXXX-write.lock”,其中“XXXX”是一個唯一的前綴(unique prefix),來源于(derived from)索引目錄的全路徑(full path)。當這個寫鎖出現(xiàn)時,一個writer當前正在修改索引(添加或者清除文檔)。這個寫鎖確保在一個時刻只有一個writer修改索引。
需要注意的是在2.1版本之前(prior to),Lucene還使用一個commit lock,這個鎖在2.1版本里被刪除了。
1.1.8.3 Deletable文件
在Lucene 2.1版本之前,有一個“deletable”文件,包含了那些需要被刪除文檔的詳細資料。在2.1版本后,一個writer會動態(tài)地(dynamically)計算哪些文件需要刪除,因此,沒有文件被寫入文件系統(tǒng)。