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按先后顺序，查询逻辑可分为如下几步：

 

1． 查询者输入查询条件
条件之间可以通过特定运算符进行运算，比如查询希望查询到与“中国”和“北京”相关的记录，但不希望结果中包括“海淀区中关村”，于是输入条件为“中国+北京-海淀区中关村”；

2． 查询条件被传达到查询分析器中，分析器将将对“中国+北京-海淀区中关村”进行分析，首先分析器解析字符串的连接符，即这里的加号和减号，然后对每个词进行切词，一般最小的词元是两个汉字，则中国和北京两个词不必再切分，但对海淀区中关村需要切分，假设根据切词算法，把该词切分为“海淀区”和“中关村”两部分，则最后得到的查询条件可以表示为：“中国” AND “北京” AND NOT（“海淀区” AND “中关村”）。

3． 查询器根据这个条件遍历索引树，得到查询结果，并返回结果集，返回的结果集类似于JDBC中的ResultSet。

4． 将返回的结果集显示在查询结果页面，当点击某一条内容时，可以链接到原始网页，也可以打开全文检索库中存储的网页内容。

 

这就是查询的逻辑过程，需要说明的是，Lucene默认只支持英文，为了便于说明问题，以上查询过程采用中文举例，事实上，当Lucene被扩充支持中文后就是这么一个查询过程。

 

入库将把内容加载到全文检索库中，按顺序，入库逻辑包括如下过程：

 

1． 入库者定义到库中文档的结构，比如需要把网站内容加载到全文检索库，让用户通过“站内检索”搜索到相关的网页内容。入库文档结构与关系型数据库中的表结构类似，每个入库的文档由多个字段构成，假设这里需要入库的网站内容包括如下字段：文章标题、作者、发布时间、原文链接、正文内容（一般作为网页快照）。

2． 包含N个字段的文档（DOCUMENT）在真正入库前需要经过切词（或分词）索引，切词的规则由语言分析器（ANALYZER）完成。

3． 切分后的“单词”被注册到索引树上，供查询时用，另外也需要也其它不需要索引的内容入库，所有这些是文件操作均由STORAGE完成。

 

以上就是记录加载流程，索引树是一种比较复杂的数据存储结构，将在后续章节陆续介绍，这里就不赘述了，需要说明的一点是，Lucene的索引树结构非常优秀，是Lucene的一大特色。

 

接下来将对Lucene的各个子包的结构进行讨论。

 

 

Analyzer是一个抽象类，司职对文本内容的切分词规则。

 

切分后返回一个TokenStream，TokenStream中有一个非常重要方法next()，即取到下一个词。简单点说，通过切词规则，把一篇文章从头到尾分成一个个的词，这就是org.apache.lucene.analysis的工作。

 

对英文而言，其分词规则很简单，因为每个单词间都有一个空格，按空格取单词即可，当然为了提高英文检索的准确度，也可以把一些短语作为一个整体，其间不切分，这就需要一个词库，对德文、俄文也是类似，稍有不同。

 

对中文而言，文字之间都是相连的，没有空格，但我们同样可以把字切分，即把每个汉字作为一个词切分，这就是所谓的“切字”，但切字方式方式的索引没有意义，准确率太低，要想提高准确度一般都是切词，这就需要一个词库，词库越大准确度将越高，但入库效率越低。

 

若要支持中文切词，则需要扩展Analyzer类，根据词库中的词把文章切分。

 

简单点说，org.apache.lucene.analysis就是完成将文章切分词的任务。

 

 

 

document包相对而言比较简单，该包下面就3个类，Document相对于关系型数据库的记录对象，主要负责字段的管理，字段分两种，一是Field，即文本型字段，另一个是日期型字段DateField。这个包中关键需要理解的是Field中字段存储方式的不同，这在上一篇中已列表提到，下面我们可以参见一下其详细的类图：

 

 

 

索引包是整个系统核心，全文检索的的根本就为每个切出来的词建索引，查询时就只需要遍历索引，而不需要去正文中遍历，从而极大的提高检索效率，索引建设的质量关键整个系统的质量。Lucene的索引树是非常优质高效的，具体的索引树细节，将在后续章节中重要探讨。

 

在这个包中，主要学习IndexWriter和IndexReader这个类。

 

通过上一篇的初步应用可知，全文检索库的初始化和记录加载均需要通过该类来完成。

 

初始化全文库的语句为：

 

记录加载的语句为：indexWriter.addDocument(doc);

 

IndexWriter主要用于写库，当需要读取库内容时，就需要用到IndexReader这个类了。