Lucene 是一款高性能的、可扩展的信息检索（IR）工具库。信息检索是指文档搜索、文档内信息搜索或者文档相关的元数据搜索等操作。
索引过程
获取内容
建立文档
获取原始内容后，就需要对这些内容进行索引，必须首先将这些内容转换成部件（通常称为文档），以供搜索引擎使用。文档主要包括几个带值的域，比如标题、正文、摘要、作者和链接。
文档分析
搜索引擎不能直接对文本进行索引：确切地说，必须将文本分割成一系列被称为语汇单元的独立的原子元素。每一个语汇单元大致与语言中的“单词”对应起来。
文档索引
在索引步骤中，文档被加入到索引列表。
搜索组件
搜索处理过程就是从索引中查找单词，从而找到包含该单词的文档。搜索质量主要由查准率和查全率来衡量。查全率用来衡量搜索系统查找相关文档的能力；而查准率用来衡量搜索系统过滤非相关文档的能力。
索引过程的核心类
IndexWriter Directory
Analyzer
Document
Field
IndexWriter
索引过程的核心组件。这个类负责创建新索引或者打开已有索引，以及向索引中添加、删除或更新被索引文档的信息。可以把 IndexWriter 看作这样一个对象：它为你提供针对索引文件的写入操作，但不能用于读取或搜索索引。IndexWriter 需要开辟一定空间来存储索引，该功能可以由 Directory 完成。
Directory
该类描述了 Lucene 索引的存放位置。它是一个抽象类，它的子类负责具体指定索引的存储路径。用 FSDirectory.open 方法来获取真实文件在文件系统的存储路径，然后将它们一次传递给 IndexWriter 类构造方法。IndexWriter 不能直接索引文本，这需要先由 Analyzer 将文本分割成独立的单词才行。
Analyzer
文本文件在被索引之前，需要经过 Analyzer（分析器）处理。Analyzer 是由 IndexWriter 的构造方法来指定的，它负责从被索引文本文件中提取语汇单元，并提出剩下的无用信息。如果被索引内容不是纯文本文件，那就需要先将其转换为文本文档。对于要将 Lucene 集成到应用程序的开发人员来说，选择什么样 Analyzer 是程序设计中非常关键的一步。分析器的分析对象为文档，该文档包含一些分离的能被索引的域。
Document
Document 对象代表一些域（Field）的集合。文档的域代表文档或者文档相关的一些元数据。元数据（如作者、标题、主题和修改日期等）都作为文档的不同域单独存储并被索引。Document 对象的结构比较简单，为一个包含多个 Filed 对象容器；Field 是指包含能被索引的文本内容的类。
Field
索引中的每个文档都包含一个或多个不同命名的域，这些域包含在 Field 类中。每个域都有一个域名和对应的域值，以及一组选项来精确控制 Lucene 索引操作各个域值。
搜索过程中的核心类
IndexSearcher
Term
Query
TermQuery
TopDocs
IndexSearcher
该类用于搜索由 IndexWriter 类创建的索引，它是连接索引的中心环节。可以将 IndexSearcher 类看作是一个以只读方式打开索引的类。它需要利用 Directory 实例来掌控前期创建的索引，然后才能提供大量的搜索方法。
Term
Term 对象是搜索功能的基本单元。Term 对象包含一对字符串元素：域名和单词（或域名文本值）。
Query
包含了一些非常有用的方法，TermQuery 是它的一个子类。
TermQuery
该类提供最基本的查询，用来匹配指定域中包含特定项的文档。
TopDocs
该类是一个简单的指针容器，指针一般指向前 N 个排名的搜索结果，搜索结果即匹配查询条件的文档。
Lucene 如何对搜索内容进行建模
文档和域
文档是 Lucene 索引和搜索的原子单位。文档为包含一个或多个域的容器，而域则依次包含“真正的”被搜索内容。每个域都有一个标识名称，该名称为一个文本值或二进制值。如：用户在输入搜索内容“title:lucene”时，搜索结果则为标题域值包含单词“lucene”的所有文档。
Lucene 可以针对域进行 3 种操作：
域值可以被索引。如果需要搜索一个域，则必须首先对它进行索引。被索引的域值必须是文本格式的（二进制格式的域值只能被存储而不能被索引）。在索引一个域时，需要首先使用分析过程将域值转换为语汇单元，然后将语汇单元加入到索引中。
域被索引后，还可以选择性地存储项向量，后者可以看作该域的一个小型反向索引集合，通过该向量能够检索该域的所有语汇单元。这个机制有助于实现一些高级功能，比如搜索与当前文档相似的文档。
域值可以被单独存储，即是说被分析前的域值备份也可以写进索引中，以便后续的检索。这个机制可以使你将原始值展现给用户，比如文档的标题或摘要。
灵活的架构 与数据库不同的是，Lucene 没有一个确定的全局模式；Lucene 要求在进行索引操作时简单化或反向规格化原始数据。
理解索引过程
在索引操作期间，文本首先从原始数据中提取出来，并用于创建对应的 Document 实例，该实例包含多个 Field 实例，它们都用来保存原始数据信息。随后的分析过程将域文本处理成大量语汇单元。最后将语汇单元加入到段结构中。
提取文本和创建文档
使用 Lucene 索引数据时，必须先从数据中提取纯文本格式信息，以便 Lucene 识别该文本并建立对应的 Lucene 文档。
分析文档
一旦建立其 Lucene 文档和域，就可以调用 IndexWriter 对象的 addDocument 方法将数据传递给 Lucene 进行索引操作了。在索引操作时，Lucene 首先分析文本，将文本数据分割成语汇单元串，然后对它们执行一些可选操作。
向索引添加文档
对输入数据分析完毕后，就可以将分析结果写入索引文件中。Lucene 将输入数据以一种倒排索引的数据结构进行存储。在进行关键字快速查找时，这种数据结构能够有效利用磁盘空间。Lucene 使用倒排数据结构的原因是：把文档中提取出的语汇单元作为查询关键字，而不是将文档作为中心实体，这种思想很像书籍的索引与页码的对应关系。
索引段
Lucene 索引都包含一个或多个段。每个段都是一个独立的索引，它包含整个文档索引的一个子集。每当 writer 刷新缓冲区增加的文档，以及挂起目录删除操作时，索引文件都会建立一个新段。在搜索索引时，每个段都是单独访问的，但搜索结果是合并后返回的。