Lucene Inverted index(倒排索引)原来快速入门

Lucene是一个高性能的JAVA全文检索工具包，它使用的是倒排文件索引结构。该结构及相应的生成算法如下：

设有两篇文章1和2：
文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou, I live in Guangzhou too.
文章2的内容为：He once lived in Shanghai.

 

由于lucene是基于关键词索引和查询的，首先我们要取得这两篇文章的关键词，处理措施如下：
a. 分词处理。英文单词由于用空格分隔，比较好处理。中文单词间是连在一起的需要特殊的分词处理。
b. 文章中的“in”，“once”，“too”等词没有什么实际意义，中文中的“的”，“是”等字通常也无具体含义，这些不代表概念的词可以过滤掉。
c. 所有单词不区分大小写。
d. 用户通常希望查“live”时能把含“lives”，“lived”的文章也找出来，故把“lives”，“lived”还原成“live”。
e. 文章中的标点符号通常不表示某种概念，也可以过滤掉。
在lucene中以上措施由Analyzer类完成。

 

经过上面处理后
文章1的所有关键词为：[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou]
文章2的所有关键词为：[he] [live] [shanghai]

 

有了关键词后，我们就可以建立倒排索引了。上面的对应关系是：“文章号”对应“文章中所有关键词”。倒排索引把这个关系倒过来，变成：“关键词”对应“拥有该关键词的所有文章号”。

 

文章1，2经过倒排后变成：
关键词文章号
Guangzhou        1
    he                 2
    I                  1
    live            1,2
    shanghai        2
    tom              1
通常仅知道关键词在哪些文章中出现还不够，我们还需要知道关键词在文章中出现次数和出现的位置，通常有两种位置：a)字符位置，即记录该词是文章中第几个字符（优点是关键词亮显时定位快）；b)关键词位置，即记录该词是文章中第几个关键词（优点是节约索引空间、词组（phase）查询快），lucene中记录的就是这种位置

 

加上“出现频率”和“出现位置”信息后，我们的索引结构变为：
关键词     文章号[出现频率]       出现位置
Guangzhou       1[2]                       3，6
he          2[1]                                1
I           1[1]                                4
live            1[2],2[1]                     2，5，2
shanghai        2[1]                       3
tom         1[1]                              1

以live这行为例我们说明一下该结构：live在文章1中出现了2次，文章2中出现了一次，它的出现位置为“2,5,2”，这表示什么呢？我们需要结合文章号和出现频率来分析。

 

实现时lucene将上面三列分别作为词典文件（Term Dictionary）、频率文件(Frequencies)、位置文件(Positions)保存。其中词典文件不仅保存有每个关键词，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。
Lucene中使用了field的概念，用于表达信息所在位置（如标题中，文章中，URL中），在建索引时，该field信息也记录在词典文件中，每个关键词都有一个field信息(因为每个关键字一定属于一个或多个field)。

 

为了减小索引文件的大小，Lucene对索引还使用了压缩技术。首先，对词典文件中的关键词进行了压缩，关键词压缩为<前缀长度，后缀>，例如：当前词为“阿拉伯语”，前缀为“阿拉伯”，那么“阿拉伯语”压缩为<3，语>。其次大量用到的是对数字的压缩，数字只保存与上一个值的差值（这样可以减小数字的长度，进而减少保存该数字需要的字节数）。例如当前文章号是16389（不压缩要用3个字节保存），上一文章号是16382，压缩后保存7（只用一个字节）

 

下面我们可以通过对该索引的查询来解释一下为什么要建立索引。
假设要查询单词 “live”，lucene先对词典二元查找、找到该词，通过指向频率文件的指针读出所有文章号，然后返回结果。词典通常非常小，因而，整个过程的时间是毫秒级的。
而用普通的顺序匹配算法，不建索引，而是对所有文章的内容进行字符串匹配，这个过程将会相当缓慢，当文章数目很大时，时间往往是无法忍受的。