Lucene原理个人总结

传统数据库无法满足的痛点
在mysql中，我们根据关键字去搜索一般都是like %~~%,但是这样搜索的性能是很低的，因为没有走索引。
相关性搜索，电商网站中的根据浏览记录做的商品推荐，在海量数据下直接查询数据库也是无法做到快速反应

倒排索引
引出倒排索引之前先说下HashMap，经典的key-value数据结构，搜索效率非常高，如果说HashMap是正向索引的话，那么倒排索引的数据结构跟HashMap恰好相反，它是由value指向key的。
比如说有2篇文档：1：我是中国人，2：我是程序员
首先会对文档进行分词，建立相应的字典树，

类似这样的数据结构，它是把值作为索引，比如说搜索“我”的时候，在字典树中先找到“我”，然后再查找到id=1跟id=2的所有记录，那么这两篇文档就找到了，搜索“程序员”，得到id=2，然后再查找id=2的所有记录，那么“我是程序员”这篇文档就找到了。
基于Lucene的搜索引擎有elasticsearch跟solr，实际上就是对文档进行分词实现快速查找功能，在实际应用中可以通过定时器把文档从mysql同步到elasticsearch或者solr，然后查找的时候就直接查询elasticsearch或者solr