2.1 Lucene概述
2.1.1 Lucene简介
Lucene是一个开源的全文检索引擎工具包，最初由Doug Cutting开发。早在1997年，资深全文检索专家Doug Cutting用一个周末的时间，使用Java语言创作了一个文本搜索的开源函数库，目的是为各种中小型应用软件加入全文检索功能。不久之后，Lucene诞生了，2000年Lucene成为Apache开源社区的一个子项目。随着Lucene被人们熟知，越来越多的用户和研发人员加入其中，完善并壮大项目的发展，Lucene已成为最受欢迎的具有完整的查询引擎和索引引擎的全文检索库。
2.1.2 Lucene特点
Lucene从问世之后，引发了开源社区的巨大反响，程序员们不仅使用它构建全文检索应用，而且将之集成到各种系统软件中去，除此之外还用来构建Web应用。维基百科用Lucene建立了一个站内的强大搜索功能，用以检索站内数以千万的词条。IBM的商业软件Web Sphere也采用了Lucene作为全文索引引擎。Lucene以其开放源代码的特性、优异的索引结构、良好的系统架构获得了越来越多的应用。Lucene的优点主要有以下3点：
1．稳定，索引性能高
● 现代硬盘上每小时能够索引150GB以上的数据。
● 对内存的要求小——只需要1MB的堆内存。
● 增量索引和批量索引一样快。
● 索引的大小约为索引文本大小的20%～30%。
2．高效、准确、高性能的搜索算法
● 搜索排名——最好的结果显示在最前面。
● 许多强大的查询类型：短语查询、通配符查询、近似查询、范围查询等。
● 对字段级别搜索（如标题，作者，内容）。
● 可以对任意字段排序。
● 支持搜索多个索引并合并搜索结果。
● 支持更新操作和查询操作同时进行。
● 灵活的切面、高亮、join和group by功能。
● 速度快，内存效率高，容错性好。
● 可选排序模型，包括向量空间模型和BM25模型。
● 可配置存储引擎。
3．跨平台解决方案
● 作为Apache开源许可，在商业软件和开放程序中都可以使用Lucene。
● 100%纯Java编写。
● 对多种语言提供接口。
2.1.3 Lucene架构
先从整体上看一下Lucene的架构设计。图2-1是Lucene的整体架构图，是对Lucene精髓的概括，理解了这张图就从整体上把握住了Lucene。
图2-1 Lucene架构图
先看上层应用，首先是信息采集的过程，文件系统、数据库、万维网以及手工输入的文件都可以作为信息采集的对象，也是要搜索的文档的来源，采集万维网上的信息一般使用网络爬虫。完成信息采集之后到Lucene层面主要有两大任务：索引文档和搜索文档，索引文档的过程完成由原始文档到倒排索引的构建过程，搜索文档用以处理用户查询。应用层的第三部分就是用户接口，用户输入查询关键词，Lucene完成文档搜索任务，经过分词、匹配、评分、排序等一系列过程之后返回用户想要的文档。
一次完整的搜索从用户输入要查询的关键词开始，比如想查找Lucene的相关学习资料，我们都会在Google或百度等搜索引擎中输入关键词，比如输入“Lucene，全文检索框架”，之后系统根据用户输入的关键词返回相关信息。一次检索大致可分为4步：
第一步：查询分析
正常情况下用户输入正确的查询，比如搜索“里约奥运会”这个关键词，用户输入正确完成一次搜索，但是搜索需求通常都是全开放的，任何的用户需求都是有可能的，很大一部分还是非常口语化和个性化的，有时候还会存在拼写错误，如图2-2所示，用户不小心把“淘宝”打成“涛宝”，这时候需要用自然语言处理技术来做拼写纠错等处理，以正确理解用户需求。
图2-2 搜索引擎拼写纠正
第二步：分词技术
这一步利用自然语言处理技术将用户输入的查询语句进行分词，如标准分词会把“lucene，全文检索框架”分成：lucene|全|文|检|索|框|架|，空格分词会分成：lucene,|全文检索框架|，二分法会分成：lucene|全文|文检|检索|索框|框架|，还有简单分词等多种分词方法。
第三步：关键词检索
提交关键词后在倒排索引库中进行匹配，倒排索引就是关键词和文档之间的对应关系，就像给文档贴上标签。比如在文档集中含有lucene关键词的有文档1、文档6、文档9，含有全文检索的有文档1、文档6，那么做与运算，同时含有lucene和全文检索的文档就是1和6，在实际的搜索中会有更复杂的文档匹配模型。
第四步：搜索排序
对多个相关文档进行相关度计算、排序，返回给用户检索结果。