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Lucene学习总结之二:Lucene的总体架构

2012年05月07日 ⁄ 综合 ⁄ 共 1533字 ⁄ 字号 评论关闭

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,

[图]Lucene的构架和过程


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:

[图]Lucene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。

 

那么如何应用这些组件呢?

让我们再详细到对Lucene API 的调用实现索引和搜索过程。

[图]Lucene API的调用

 

  • 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。
  • 搜索过程如下:
    • 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》)

[图]Lucene包结构

 

  • 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。

 

另:

博客园此文链接为:http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2009/12/14/1623596.html

Javaeye此文链接为:http://forfuture1978.javaeye.com/blog/546808

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