原文地址 http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/wa-lucene/
Lucene 是一个基于 Java 的全文检索工具包，你可以利用它来为你的应用程序加入索引和检索功能。Lucene 目前是著名的 Apache Jakarta 家族中的一个开源项目，下面我们即将学习 Lucene 的索引机制以及它的索引文件的结构。
在这篇文章中，我们首先演示如何使用 Lucene 来索引文档，接着讨论如何提高索引的性能。最后我们来分析 Lucene 的索引文件结构。需要记住的是，Lucene 不是一个完整的应用程序，而是一个信息检索包，它方便你为你的应用程序添加索引和搜索功能。
图一显示了 Lucene 的索引机制的架构。Lucene 使用各种解析器对各种不同类型的文档进行解析。比如对于 HTML 文档，HTML 解析器会做一些预处理的工作，比如过滤文档中的 HTML 标签等等。HTML 解析器的输出的是文本内容，接着 Lucene 的分词器(Analyzer)从文本内容中提取出索引项以及相关信息，比如索引项的出现频率。接着 Lucene 的分词器把这些信息写到索引文件中。
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接下来我将一步一步的来演示如何利用 Lucene 为你的文档创建索引。只要你能将要索引的文件转化成文本格式，Lucene 就能为你的文档建立索引。比如，如果你想为 HTML 文档或者 PDF 文档建立索引，那么首先你就需要从这些文档中提取出文本信息，然后把文本信息交给 Lucene 建立索引。我们接下来的例子用来演示如何利用 Lucene 为后缀名为 txt 的文件建立索引。
1． 准备文本文件
首先把一些以 txt 为后缀名的文本文件放到一个目录中，比如在 Windows 平台上，你可以放到 C://files_to_index 下面。
2． 创建索引
清单1是为我们所准备的文档创建索引的代码。
package lucene.index;
import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.Reader;
import java.util.Date;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
/**
* This class demonstrates the process of creating an index with Lucene
* for text files in a directory.
*/
public class TextFileIndexer {
public static void main(String[] args) throws Exception{
//fileDir is the directory that contains the text files to be indexed
File fileDir = new File("C://files_to_index ");
//indexDir is the directory that hosts Lucene's index files
File indexDir = new File("C://luceneIndex");
Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer();
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir,luceneAnalyzer,true);
File[] textFiles = fileDir.listFiles();
long startTime = new Date().getTime();
//Add documents to the index
for(int i = 0; i < textFiles.length; i++){
if(textFiles[i].isFile() >> textFiles[i].getName().endsWith(".txt")){
System.out.println("File " + textFiles[i].getCanonicalPath()
+ " is being indexed");
Reader textReader = new FileReader(textFiles[i]);
Document document = new Document();
document.add(Field.Text("content",textReader));
document.add(Field.Text("path",textFiles[i].getPath()));
indexWriter.addDocument(document);
}
}
indexWriter.optimize();
indexWriter.close();
long endTime = new Date().getTime();
System.out.println("It took " + (endTime - startTime)
+ " milliseconds to create an index for the files in the directory "
+ fileDir.getPath());
}
}
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正如清单1所示，你可以利用 Lucene 非常方便的为文档创建索引。接下来我们分析一下清单1中的比较关键的代码，我们先从下面的一条语句开始看起。
Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer(); |
这条语句创建了类 StandardAnalyzer 的一个实例，这个类是用来从文本中提取出索引项的。它只是抽象类 Analyzer 的其中一个实现。Analyzer 也有一些其它的子类，比如 SimpleAnalyzer 等。
我们接着看另外一条语句：
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir,luceneAnalyzer,true); |
这条语句创建了类 IndexWriter 的一个实例，该类也是 Lucene 索引机制里面的一个关键类。这个类能创建一个新的索引或者打开一个已存在的索引并为该所引添加文档。我们注意到该类的构造函数接受三个参数，第一个参数指定了存储索引文件的路径。第二个参数指定了在索引过程中使用什么样的分词器。最后一个参数是个布尔变量，如果值为真，那么就表示要创建一个新的索引，如果值为假，就表示打开一个已经存在的索引。
接下来的代码演示了如何添加一个文档到索引文件中。
Document document = new Document();
document.add(Field.Text("content",textReader));
document.add(Field.Text("path",textFiles[i].getPath()));
indexWriter.addDocument(document);
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首先第一行创建了类 Document 的一个实例，它由一个或者多个的域(Field)组成。你可以把这个类想象成代表了一个实际的文档，比如一个 HTML 页面，一个 PDF 文档，或者一个文本文件。而类 Document 中的域一般就是实际文档的一些属性。比如对于一个 HTML 页面，它的域可能包括标题，内容，URL 等。我们可以用不同类型的 Field 来控制文档的哪些内容应该索引，哪些内容应该存储。如果想获取更多的关于 Lucene 的域的信息，可以参考 Lucene 的帮助文档。代码的第二行和第三行为文档添加了两个域，每个域包含两个属性，分别是域的名字和域的内容。在我们的例子中两个域的名字分别是"content"和"path"。分别存储了我们需要索引的文本文件的内容和路径。最后一行把准备好的文档添加到了索引当中。
当我们把文档添加到索引中后，不要忘记关闭索引，这样才保证 Lucene 把添加的文档写回到硬盘上。下面的一句代码演示了如何关闭索引。
indexWriter.close(); |
利用清单1中的代码，你就可以成功的将文本文档添加到索引中去。接下来我们看看对索引进行的另外一种重要的操作，从索引中删除文档。
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类IndexReader负责从一个已经存在的索引中删除文档，如清单2所示。
File indexDir = new File("C://luceneIndex");
IndexReader ir = IndexReader.open(indexDir);
ir.delete(1);
ir.delete(new Term("path","C://file_to_index/lucene.txt"));
ir.close();
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在清单2中，第二行用静态方法 IndexReader.open(indexDir) 初始化了类 IndexReader 的一个实例，这个方法的参数指定了索引的存储路径。类 IndexReader 提供了两种方法去删除一个文档，如程序中的第三行和第四行所示。第三行利用文档的编号来删除文档。每个文档都有一个系统自动生成的编号。第四行删除了路径为"C://file_to_index/lucene.txt"的文档。你可以通过指定文件路径来方便的删除一个文档。值得注意的是虽然利用上述代码删除文档使得该文档不能被检索到，但是并没有物理上删除该文档。Lucene 只是通过一个后缀名为 .delete 的文件来标记哪些文档已经被删除。既然没有物理上删除，我们可以方便的把这些标记为删除的文档恢复过来，如清单 3 所示，首先打开一个索引，然后调用方法 ir.undeleteAll() 来完成恢复工作。
File indexDir = new File("C://luceneIndex");
IndexReader ir = IndexReader.open(indexDir);
ir.undeleteAll();
ir.close();
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你现在也许想知道如何物理上删除索引中的文档，方法也非常简单。清单 4 演示了这个过程。
File indexDir = new File("C://luceneIndex");
Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer();
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir,luceneAnalyzer,false);
indexWriter.optimize();
indexWriter.close();
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在清单 4 中，第三行创建了类 IndexWriter 的一个实例，并且打开了一个已经存在的索引。第 4 行对索引进行清理，清理过程中将把所有标记为删除的文档物理删除。
Lucene 没有直接提供方法对文档进行更新，如果你需要更新一个文档，那么你首先需要把这个文档从索引中删除，然后把新版本的文档加入到索引中去。
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利用 Lucene，在创建索引的工程中你可以充分利用机器的硬件资源来提高索引的效率。当你需要索引大量的文件时，你会注意到索引过程的瓶颈是在往磁盘上写索引文件的过程中。为了解决这个问题, Lucene 在内存中持有一块缓冲区。但我们如何控制 Lucene 的缓冲区呢？幸运的是，Lucene 的类 IndexWriter 提供了三个参数用来调整缓冲区的大小以及往磁盘上写索引文件的频率。
1．合并因子（mergeFactor）
这个参数决定了在 Lucene 的一个索引块中可以存放多少文档以及把磁盘上的索引块合并成一个大的索引块的频率。比如，如果合并因子的值是 10，那么当内存中的文档数达到 10 的时候所有的文档都必须写到磁盘上的一个新的索引块中。并且，如果磁盘上的索引块的隔数达到 10 的话，这 10 个索引块会被合并成一个新的索引块。这个参数的默认值是 10，如果需要索引的文档数非常多的话这个值将是非常不合适的。对批处理的索引来讲，为这个参数赋一个比较大的值会得到比较好的索引效果。
2．最小合并文档数
这个参数也会影响索引的性能。它决定了内存中的文档数至少达到多少才能将它们写回磁盘。这个参数的默认值是10，如果你有足够的内存，那么将这个值尽量设的比较大一些将会显著的提高索引性能。
3．最大合并文档数
这个参数决定了一个索引块中的最大的文档数。它的默认值是 Integer.MAX_VALUE，将这个参数设置为比较大的值可以提高索引效率和检索速度，由于该参数的默认值是整型的最大值，所以我们一般不需要改动这个参数。
清单 5 列出了这个三个参数用法，清单 5 和清单 1 非常相似，除了清单 5 中会设置刚才提到的三个参数。
/**
* This class demonstrates how to improve the indexing performance
* by adjusting the parameters provided by IndexWriter.
*/
public class AdvancedTextFileIndexer {
public static void main(String[] args) throws Exception{
//fileDir is the directory that contains the text files to be indexed
File fileDir = new File("C://files_to_index");
//indexDir is the directory that hosts Lucene's index files
File indexDir = new File("C://luceneIndex");
Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer();
File[] textFiles = fileDir.listFiles();
long startTime = new Date().getTime();
int mergeFactor = 10;
int minMergeDocs = 10;
int maxMergeDocs = Integer.MAX_VALUE;
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir,luceneAnalyzer,true);
indexWriter.mergeFactor = mergeFactor;
indexWriter.minMergeDocs = minMergeDocs;
indexWriter.maxMergeDocs = maxMergeDocs;
//Add documents to the index
for(int i = 0; i < textFiles.length; i++){
if(textFiles[i].isFile() >> textFiles[i].getName().endsWith(".txt")){
Reader textReader = new FileReader(textFiles[i]);
Document document = new Document();
document.add(Field.Text("content",textReader));
document.add(Field.Keyword("path",textFiles[i].getPath()));
indexWriter.addDocument(document);
}
}
indexWriter.optimize();
indexWriter.close();
long endTime = new Date().getTime();
System.out.println("MergeFactor: " + indexWriter.mergeFactor);
System.out.println("MinMergeDocs: " + indexWriter.minMergeDocs);
System.out.println("MaxMergeDocs: " + indexWriter.maxMergeDocs);
System.out.println("Document number: " + textFiles.length);
System.out.println("Time consumed: " + (endTime - startTime) + " milliseconds");
}
}
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通过这个例子，我们注意到在调整缓冲区的大小以及写磁盘的频率上面 Lucene 给我们提供了非常大的灵活性。现在我们来看一下代码中的关键语句。如下的代码首先创建了类 IndexWriter 的一个实例，然后对它的三个参数进行赋值。
int mergeFactor = 10; int minMergeDocs = 10; int maxMergeDocs = Integer.MAX_VALUE; IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir,luceneAnalyzer,true); indexWriter.mergeFactor = mergeFactor; indexWriter.minMergeDocs = minMergeDocs; indexWriter.maxMergeDocs = maxMergeDocs; |
下面我们来看一下这三个参数取不同的值对索引时间的影响，注意参数值的不同和索引之间的关系。我们为这个实验准备了 10000 个测试文档。表 1 显示了测试结果。
通过表 1，你可以清楚地看到三个参数对索引时间的影响。在实践中，你会经常的改变合并因子和最小合并文档数的值来提高索引性能。只要你有足够大的内存，你可以为合并因子和最小合并文档数这两个参数赋尽量大的值以提高索引效率，另外我们一般无需更改最大合并文档数这个参数的值，因为系统已经默认将它设置成了最大。
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在分析 Lucene 的索引文件结构之前，我们先要理解反向索引（Inverted index）这个概念，反向索引是一种以索引项为中心来组织文档的方式，每个索引项指向一个文档序列，这个序列中的文档都包含该索引项。相反，在正向索引中，文档占据了中心的位置，每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。你可以利用反向索引轻松的找到那些文档包含了特定的索引项。Lucene正是使用了反向索引作为其基本的索引结构。
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在Lucene 中有索引块的概念，每个索引块包含了一定数目的文档。我们能够对单独的索引块进行检索。图 2 显示了 Lucene 索引结构的逻辑视图。索引块的个数由索引的文档的总数以及每个索引块所能包含的最大文档数来决定。
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下面的部分将会分析Lucene中的主要的索引文件，可能分析有些索引文件的时候没有包含文件的所有的字段，但不会影响到对索引文件的理解。
1．索引块文件
这个文件包含了索引中的索引块信息，这个文件包含了每个索引块的名字以及大小等信息。表 2 显示了这个文件的结构信息。
2．域信息文件
我们知道，索引中的文档由一个或者多个域组成，这个文件包含了每个索引块中的域的信息。表 3 显示了这个文件的结构。
3．索引项信息文件
这是索引文件里面最核心的一个文件，它存储了所有的索引项的值以及相关信息，并且以索引项来排序。表 4 显示了这个文件的结构。
4．频率文件
这个文件包含了包含索引项的文档的列表，以及索引项在每个文档中出现的频率信息。如果Lucene在索引项信息文件中发现有索引项和搜索词相匹配。那么 Lucene 就会在频率文件中找有哪些文件包含了该索引项。表5显示了这个文件的一个大致的结构，并没有包含这个文件的所有字段。
5．位置文件
这个文件包含了索引项在每个文档中出现的位置信息，你可以利用这些信息来参与对索引结果的排序。表 6 显示了这个文件的结构
到目前为止我们介绍了 Lucene 中的主要的索引文件结构，希望能对你理解 Lucene 的物理的存储结构有所帮助。
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目前已经有非常多的知名的组织正在使用 Lucene，比如，Lucene 为 Eclipse 的帮助系统，麻省理工学院的 OpenCourseWare 提供了搜索功能。通过阅读这篇文章，希望你能对 Lucene 的索引机制有所了解，并且你会发现利用 Lucene 创建索引是非常简单的事情。
学习
- 您可以参阅本文在 developerWorks 全球站点上的 英文原文 。
- 实战 Lucene: 初识 Lucene 介绍了 Lucene 的一些基本概念，然后开发了一个应用程序演示了利用 Lucene 建立索引并在该索引上进行搜索的过程。
- Parsing, indexing, and searching XML with Digester and Lucene 是 Otis Gospodnetic 在 developerWorks 上发表的一篇关于利用 Lucene 和 Digester 来操作 XML 文档的文章。
- IBM Search and Index APIs (SIAPI) for WebSphere Information Integrator OmniFind Edition 是 Srinivas Varma Chitiveli 在 developerWorks 上发表的一篇关于如何用 SIAPI 来构建搜索解决方案的文章。
- Lucene的官方网站：上面有大量的 Lucene 帮助文档。
- 一个关于 Lucene 的演讲：是由 Lucene 最初的作者 Doug Cutting 在 Pisa 大学所作。
- 现代信息检索是由 Ricardo Baeza-Yates 和 Berthier Ribeiro-Neto 所写的关于信息检索方面的一本著作。
- developerWorks Web Architecture 专区：上面有很多关于如何构建网站的技术文章。
获得产品和技术
- 下载 Lucene 最新版本。
讨论
- 加入 Lucene 邮件讨论组：Lucene mailing list。
- developerworks 论坛：上面有众多的技术人员在讨论技术问题。
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