本文详细介绍了Lucene中域(Field)的元数据信息，包括.fnm文件的作用、物理结构，以及字段的属性，如是否被存储、索引等。通过对.fnm、.fdx和.fdt文件的分析，揭示了域数据文件如何存储和组织，以及如何通过这些文件快速检索和获取文档的域信息。
1. 域(Field)的元数据信息(.fnm)文件分析
1.1 作用
我们在为文档建立索引的时候，会为文档添加不同的域(字段)来进行索引，使得索引结构能满足更多的查询语法。例如一个文档集被索引了author,modifydate字段，那么就能支持 'author:wangzhengnb AND modifydate>20120722' 这种Query语法。
更真实的例子就是搜索引擎普遍支持的site语法，也就是对网页索引时添加了site域，这样用户输入'意甲 site:sports.sina.com.cn' 时，搜索后端就能根据网页的site field来判断这个网页是不是新浪体育的，从而实现针对新浪体育频道域下的搜索。如下图，
而.fnm文件就是索引了这些域的元信息。比如一共有多少个域，某个域是否被存储、是否保存位置信息、是否保存偏移等等。
1.2 .fnm的物理结构分析
.fnm的物理结构如下图，
.fnm文件分为FNMVersion,FieldsCount, <FieldName, FieldBits>FieldsCount
FNMVersion, FieldsCount --> VInt
FieldName --> String
FieldBits --> Byte
FNMVersion对应版本号，对应Lucene-3.0.2为-2。
FieldsCount表示这个段中Field的总数。
<FieldName, FieldBits>元组是一个Field的信息，它一共重复FieldsCount次；其中的FieldName是Field名称，FieldBits表示这个域的属性，具体如下表。
|
1) 最低位如果为0，表示这个域不被索引(Field.Index.NO)；为1，表示被索引(Field.Index.ANALYZED不仅索引而且分词，Field.Index.NOT_ANALYZED仅索引不分词)，加入倒排表。
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| 2) 次低位为0，表示不保存词向量(TermVector)(Field.TermVector.NO)，为1表示保存词向量(Field.TermVector.YES) |
| 3) 倒数第三位如果为1表示在词向量中保存位置信息（Field.TermVector.WITH_POSITIONS） |
| 4) 倒数第四位如果为1表示在词向量中保存偏移量信息(Field.TermVector.WITH_OFFSETS) |
| 5) 倒数第五位如果为1表示不保存偏移量因子(Field.Index.NOT_ANALYZED_NO_NORMS) |
| 6) 倒数第六位如果为1表示保存Payload信息。 |
Notes:
1) 索引域(Indexed)和存储域(Stored)的区别
◦ 一个域为什么会被存储(store)而不被索引(Index)呢？在一个文档中的所有信息中，有这样一部分信息，可能不想被索引从而可以搜索到，但是当这个文档由于其他的信息被搜索到时，可以同其他信息一同返回。
◦ 举个例子，读研究生时，您好不容易写了一篇论文交给您的导师，您的导师却要他所第一作者而您做第二作者，然而您导师不想别人在论文系统中搜索您的名字时找到这篇论文，于是在论文系统中，把第二作者这个Field的Indexed设为false，这样别人搜索您的名字，永远不知道您写过这篇论文，只有在别人搜索您导师的名字从而找到您的文章时，在一个角落表述着第二作者是您 分信息，可能不想被索引从而可以搜索到，但是当这个文档于其他的信息被搜索到时，可以 同其他信息一同返回。
2) payload的使用
◦ 我们知道，索引是以倒排表形式存储的，对于每一个词，都保存了包含这个词的一个链表，当然为了加快查询速度，此链表多用跳跃表进行存储。
◦ Payload信息就是存储在倒排表中的，同文档号一起存放，多用于存储与每篇文档相关的一些信息。当然这部分信息也可以存储域里(stored Field)，两者从功能上基本是一样的，然而当要存储的信息很多的时候，存放在倒排表里，利用跳跃表，有利于大大提高搜索速度。
利用Payload，我们可以为文档附加上一些自定义的信息。比如为文档增加一个自定义的Term "$$$_Internal_ID"以及声明特殊的Field "$$$_Internal_ID"，用以为文档保存一份不同于Lucene生成的ID。这样在倒排里就可以有一个"$$$_Internal_ID"的词项指向有这些域的文档的倒排，从而查找这些文档的自定义的ID。
1.3 深入分析.fnm文件
用UE打开_0.fnm文件，下图是我用不同颜色标注的各个字段的信息。
1) FNMVersion, VInt FEFFFFFF0F, decode出来就是4294967294(126 + 127*128 + 127*128^2 + 127*128^3 + 15*128^4), 也就是-2了。
这和官方文档上叙述的"FNMVersion (added in 2.9) is always -2."是一致的。
不过让我略觉蛋疼的是官方文档上也清楚的写着"VInt - A variable-length format for positive integers ",尼玛这不是正数吗。靠int32溢出来转成-2。。。而且不就 是一个版本号么，搞个定长的int32数就完了呗，反正也就存一次，能耗多少空间嘛。。真是的，蛋疼。。
2) FieldsCount, 也是Vint, 0x03, 解码后就是3，和建索引的代码是一致的。一共加入了'path','modified'和'contents'三个域。
doc.add(new Field( "path", f.getPath(), Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED ));
doc.add(new Field("modified",DateTools. timeToString(f.lastModified(), DateTools.Resolution.MINUTE ),Field.Store. YES,Field.Index. NOT_ANALYZED));
BufferedReader br = new BufferedReader(read);
doc.add(new Field("contents", br));
后面跟着的就是FieldsCount个域。
3) 这里只展示第一个域。首先是FieldName，String类型，String也就是一个VInt表示长度len，后面跟着len个Byte。
这里的长度是04，解码也就是4。后面读出的4个Byte就是这个域的名字，也就是'path'了，从右侧也可以看到。
这之后跟着的就是下一个域，长度为08(也就是8)，名字是'modified'。然后又是下一个。。
2. 域数据文件(.fdx和.fdt)分析
2.1 作用
前面提到的域元数据文件，是从一个整体上来对段中的域进行描述。
然而当你想查找某篇文档都有哪些Field，这篇文档的这些个Field都取些什么值，都有啥属性，那就得依靠域数据文件了。
PS：从上句话也可以看出来，这个域数据索引，也是一个典型的正向索引(文档ID--->文档域信息)。
域数据文件分成域数据索引(Field data index, .fdx)和域数据(Field data, .fdt)两部分，下面将对它们介绍。
2.2 域数据索引及域数据的物理结构分析
.fdx和.fdt文件的物理结构如下图所示：
坑爹的地方来了。这幅图原来在网上找到的时候是没有前面粉红色的Format Version字段的，连和代码一起下下来的官方文档里都没提这俩字段。
尼玛啊，这索引文件可是二进制的啊，用UE打开全是00 01 FF的这种有木有，怎么看都怎么不对，遂上网搜以及跟代码看。终于发现是Lucene2.9之后再.fdx和.fdt最前面加入了一个format version字段。。。可参见http://blog.youkuaiyun.com/a276202460/article/details/5650026。
上述索引和数据的关系大体如下：
段内检索了多少个文档，在.fdx中就有多少个FieldValuePosition，这是一个UInt64的定长数据，指向的是.fdt的一个绝对偏移地址。这个地址上保存的就是这篇文档的域信息。
显而易见，.fdx因为是一个由定长数据组成的记录，所以docID=n的文档的域数据地址，就被保存在索引文件.fdx的4+n*8的位置上，然后读出绝对偏移后，就可以读取.fdt的这个偏移上的数据，就是docID=n文档的域信息了。
一篇文档的域信息包括文档域的个数，域编号(文档内的编号，从0开始)，域属性，域的值。
详细的解释如下：
域数据索引：
1) Format Version: Int32数据，Lucene-3.0.2的这个值对应的是2。
2) 之后就跟的是SegSize个(段的大小，也即文档总数，在segment索引可找到它的身影，见
http://blog.youkuaiyun.com/wangzhengnb/article/details/7771448) FieldValuesPosition，都是UInt64数据。表示.fdt文件中的绝对偏移。
域数据:
1) Format Version: Int32数据，Lucene-3.0.2的这个值对应的是2。
2) 之后跟着SegSize个DocFieldData。DocFieldData可不是定长数据，因为每个文档对应的某个域的取值都是不同的，文档也不都一定有相同数量的域等等。
3) DocField由FieldCount开头，是个Vint变长数据，标志这个文档一共有多少个域。
接下来就是1个Bits段，占1字节，解释见下表。
| 最低位为1表示这个域是分词的（tokenized） |
| 次低位为1表示这个域是二进制数据，否则是文本，也即字符串数据 |
| 倒数第三位为1表示这个域采用了压缩算法(ZLib) |
最后跟着的是Value段，Value可根据域的取值是二进制还是文本，或为BinaryValue类型或为String类型。
这里只讨论String类型的。同样String还是由VInt和Char bytes组成。
2.3 深入分析.fdx和.fdt文件
UE打开它俩，截图如下，因为文件很长，也没必要全部截完图，所以只截了开头的一部分。并把它俩贴到一副图里，方便叙述。
嗯哈？有点乱？不要怕，接下来一步步看，很简单。
首先看看.fdx文件：
1）由一个Format Version开头，占Int32空间，取值为0x02，也即2。
2) 紧跟着的是99个文档的域信息在.fdt中的绝对偏移。这里框取了前3个，它们的偏移分别是0x04,0x3F,0x7C。
看看下方的.fdt文件，3个红色的圈圈圈住的地方，就是这三个文档的域信息的开头的地方。
在看看.fdt文件：
1) 同样由一个Format Version开头，占Int32空间，取值为0x02，也即2。
2）接下来的是文档的域总数FieldCount，为2。等等！不是建立了path,modified和contents三个域嘛？！怎么只有俩！别着急，原来是contents只索引，不保存。如果每篇文档都保存全部的正文部分，那空间开销好大哦。
3) 接着的是这个域在文档中的编号，第一个绿圈里的数是00，第二个绿圈对应的是01，也即0号域和1号域。注意，这个编号是文档内的。到了下一篇文档，域编号又会从0开始啦。
4) 接下来是Bits了，取0。也即这个域不分词、为字符串类型、不压缩，这个和实际的索引建立程序是吻合的。
5) 之后是Value了，这里我把String类型拆成了Vint(紫色)和char bytes(棕色)来画，方便看些:)
可看到文档0的域0的value长度为0x28，也就是40。所以从接下来的0x08到0x2F就是文档0的域0的值，可以从右侧看到是它的路径，E:\lucene\....什么的。
如是分析文档0的域1的信息，都能和实际吻合。当域1的value在0x3E结束后，又开始了文档1的域信息，这印证了.fdx中文档1的偏移地址是0x3F的正确性。
3 Reference
[1] Apache Lucene - Index File Formats
http://lucene.apache.org/core/old_versioned_docs/versions/2_9_0/fileformats.html#File Naming
[2] forfuture1978的专栏
http://blog.youkuaiyun.com/forfuture1978
http://lucene.apache.org/core/old_versioned_docs/versions/2_9_0/fileformats.html#File Naming
[2] forfuture1978的专栏
http://blog.youkuaiyun.com/forfuture1978
[3] a276202460的专栏--边学边记（七） lucene索引结构四（_N.fdx,_N.fdt）
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