前言
也算是使用了ElasticSearch一段时间了，但是还是没有仔细看过Lucene相关的内容。今天来系统小结下。
这篇文章主要谈论Lucene的基本架构，倒排索引，分词器，如何使用查询语法查询Lucene以及Lucene和ElasticSearch的区别和联系。
Lucene
基本架构
- 文档：索引和搜索的主要的数据载体，包含多个字段。
- 字段：多个字段组成一个文档。包含具体的信息。
- 词项：由
term翻译而来。可以简单理解为具体的信息中拆分出来的一个个单词。 - 词条：由
token翻译而来。词项在文本中的一次出现。不仅包含词项的内容，而且包含开始的位置，结束的位置等信息。 - 段：由
Segment翻译而来。每个段只会被创建一次，段一但被创建了之后就不会被修改。所以，会存在段合并的过程，减少段的数量，而且搜索的性能也会提升。段中数据的删除只会在段合并的过程中进行。
term和token的区别是什么？
举个例子，有下面一段文本。My brother love ElasticSearch.I love ElasticSearch,too.
token为My,brother,love,ElasticSearch,I,love,ElasticSearch,too
term为My,brother,love,ElasticSearch,I,too
倒排索引
简单来说，倒排索引最主要的一个特点是面向term建立索引的，而不是面向文档建立索引的。
举个例子，假如有下面这几个文档。
doc1:I love ElasticSearch
doc2:I love Java
doc3:I hate sleeping如果使用传统面向文档的方式建立索引，那么当使用love进行搜索的时候，需要先遍历doc1中所有的字段，再遍历doc2中所有的字段，依次遍历，直到最后一个doc，才能够确定存在love这个单词的文档是doc1,doc2。
如果使用的是倒排索引呢？
那么会组成以下的倒排索引。
| Term | Doc |
|---|---|
| I | doc1,doc2,doc3 |
| love | doc1,doc2 |
| elasticsearch | doc1 |
| java | doc2 |
| sleeping | doc3 |
那么，当使用love来搜索的时候，最多只需要遍历一遍就能够查询到结果。直接返回doc1,doc2。优势在于只要匹配到了term，就可以直接返回。无需像传统索引一样遍历所有的文档。
分词器
一段文本在Lucene中被转化为一个一个可用于搜索的词项的过程叫做分析。有时候也会叫做分词。在Lucene中是使用分词器来进行分析(分词)的行为的。
举个例子
I love ElasticSearch -> [I,love,elasticsearch]这里就是原来的文本被分词器转换为多个词项。
文本分析由分析器执行，而分析器又由字符过滤器，分词器和字符映射器组成。
那么这三个组成又分别有什么作用呢？
举个例子。存在下面这样文本。
I love! ElasticSearch.经过了字符过滤器之后
I love! ElasticSearch. -> I lvoe ElasticSearch字符过滤器是去掉在原本文本中存在的一些不合适的字符，比如！，.等。过滤器将原本存在多种不合适的字符流转化为合适的字符流。
接着，会经过分词器。
I love ElasticSearch -> [I,love,ElasticSearch]分词器会原来的字符流转化为多个词项的数组。最终可以通过这些词项搜索。
[I,love,ElasticSearch] -> [I,love,elasticsearch]最后，字符映射器会将最原始的词项统一格式，比如都转化为小写的词项。这个被转化后的词项才会被Lucene存放。
当然，这是默认的标准分析器采用的规则。不同的分析器可以使用不同的字符过滤器，分词器和字符映射器来完成分析的工作。
查询语法
由查询内容和操作符组合而成。
Lucene与ElasticSearch的联系
首先，ElasticSearch正是基于Lucene开发的。相对于Lucene拥有轻量级，独立性的特点来说。ElasticSearch具有的特点就是分布式，可扩展，高可用的特点。
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