Lucene 简介
Lucene 是一种高性能、可伸缩的信息搜索（IR）库，在 2000 年开源，最初由鼎鼎大名的 Doug Cutting 开发，是基于 Java 实现的高性能的开源项目。
Lucene 采用了基于倒排表的设计原理，可以非常高效地实现文本查找，在底层采用了分段的存储模式，使它在读写时几乎完全避免了锁的出现，大大提升了读写性能。
核心模块
Lucene 的写流程和读流程如下图所示：
其中，虚线箭头（a、b、c、d）表示写索引的主要过程，实线箭头（1-9）表示查询的主要过程。
Lucene 中的主要模块及模块说明如下：
analysis：主要负责词法分析及语言处理，也就是我们常说的分词，通过该模块可最终形成存储或者搜索的最小单元 Term。
index 模块：主要负责索引的创建工作。
store 模块：主要负责索引的读写，主要是对文件的一些操作，其主要目的是抽象出和平台文件系统无关的存储。
queryParser 模块：主要负责语法分析，把我们的查询语句生成 Lucene 底层可以识别的条件。
search 模块：主要负责对索引的搜索工作。
similarity 模块：主要负责相关性打分和排序的实现
核心术语
下面介绍 Lucene 中的核心术语：
Term：是索引里最小的存储和查询单元，对于英文来说一般是指一个单词，对于中文来说一般是指一个分词后的词。
词典（Term Dictionary，也叫作字典）：是 Term 的集合。词典的数据结构可以有很多种，每种都有自己的优缺点。
比如：排序数组通过二分查找来检索数据：HashMap（哈希表）比排序数组的检索速度更快，但是会浪费存储空间。
FST (finite-state transducer) 有更高的数据压缩率和查询效率，因为词典是常驻内存的，而 FST 有很好的压缩率，所以 FST 在 Lucene 的最新版本中有非常多的使用场景，也是默认的词典数据结构。
倒排序（Posting List）：一篇文章通常由多个词组成，倒排表记录的是某个词在哪些文章中出现过。
正向信息：原始的文档信息，可以用来做排序、聚合、展示等。
段（Segment）：索引中最小的独立存储单元。一个索引文件由一个或者多个段组成。在 Luence 中的段有不变性，也就是说段一旦生成，在其上只能有读操作，不能有写操作。
Lucene 的底层存储格式如下图所示，由词典和倒排序两部分组成，其中的词典就是 Term 的集合：
词典中的 Term 指向的文档链表的集合，叫做倒排表。词典和倒排表是 Lucene 中很重要的两种数据结构，是实现快速检索的重要基石。
词典和倒排表是分两部分存储的，在倒排序中不但存储了文档编号，还存储了词频等信息。
在上图所示的词典部分包含三个词条（Term）：Elasticsearch、Lucene 和 Solr。词典数据是查询的入口，所以这部分数据是以 FST 的形式存储在内存中的。
在倒排表中，“Lucene” 指向有序链表 3，7，15，30，35，67，表示字符串 “Lucene” 在文档编号为 3、7、15、30、35、67 的文章中出现过，Elasticsearch 和 Solr 同理。
检索方式
在 Lucene 的查询过程中的主要检索方式有以下四种：
①单个词查询
指对一个 Term 进行查询。比如，若要查找包含字符串 “Lucene” 的文档，则只需在词典中找到 Term “Lucene”，再获得在倒排表中对应的文档链表即可。
②AND
指对多个集合求交集。比如，若要查找既包含字符串 “Lucene” 又包含字符串 “Solr” 的文档，则查找步骤如下：
在词典中找到 Term “Lucene”，得到 “Lucene” 对应的文档链表。
在词典中找到 Term “Solr”，得到 “Solr” 对应的文档链表。
合并链表，对两个文档链表做交集运算，合并后的结果既包含 “Lucene” 也包含 “Solr”。
③OR
指多个集合求并集。比如，若要查找包含字符串 “Luence” 或者包含字符串 “Solr” 的文档，则查找步骤如下：
在词典中找到 Term “Lucene”，得到 “Lucene” 对应的文档链表。
在词典中找到 Term “Solr”，得到 “Solr” 对应的文档链表。
合并链表，对两个文档链表做并集运算，合并后的结果包含 “Lucene” 或者包含 “Solr”。
④NOT
指对多个集合求差集。比如，若要查找包含字符串 “Solr” 但不包含字符串 “Lucene” 的文档，则查找步骤如下：
在词典中找到 Term “Lucene”，得到 “Lucene” 对应的文档链表。
在词典中找到 Term “Solr”，得到 “Solr” 对应的文档链表。
合并链表，对两个文档链表做差集运算，用包含 “Solr” 的文档集减去包含 “Lucene” 的文档集，运算后的结果就是包含 “Solr” 但不包含 “Lucene”。
通过上述四种查询方式，我们不难发现，由于 Lucene 是以倒排表的形式存储的。
所以在 Lucene 的查找过程中只需在词典中找到这些 Term，根据 Term 获得文档链表，然后根据具体的查询条件对链表进行交、并、差等操作，就可以准确地查到我们想要的结果。
相对于在关系型数据库中的 “Like” 查找要做全表扫描来说，这种思路是非常高效的。
虽然在索引创建时要做很多工作，但这种一次生成、多次使用的思路也是非常高明的。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-435389.html
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原文作者：CrazyZard
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