一、总论
Lucene是一个高效的、基于Java的全文检索库。
所以在了解Lucene之前要了解一下全文检索的概念。
在存入数据库中的数据我们分为两类：结构化数据和非结构化数据。
· 结构化数据 ：指有具体的格式或者有限长度的数据，如数据库，元数据等。
· 非结构化数据 ：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等。
还有的是第三种数据格式：半结构化数据、如xml，html等，当根据需求可按结构化数据来处理、也可以抽出纯文本按非结构数据来处理。
对非结构化数据的叫法又叫全文数据。
按照对数据的分类，搜索也有两种：
对结构化数据搜索：如对数据库的搜索，用sql语句。再如对数据源的搜索，如利用windows搜索对文件名、类型、修改时间进行搜索等等。
对非结构化数据的搜索：如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，linux下的grep命令、再如Google或者百度对大量数据的搜索。
对非机构化数据也即对全文数据的搜索主要有两种方法：
1.顺序扫描法：从字面上理解就是把要搜索的所有数据全部进行比较，找到需要的内容。
特点：算法简单，流程简单。
缺点：对于大量数据操作时效率极低。
2.全文检索：通过对非结构化数据的部分信息进行提取，然后进行组织，使其获得一定的结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索速度的提高。而从非结构化数据提取的信息我们就叫做索引。
理解全文检索：比如字典，字典的拼音就是索引，我们可以通过索引查找相应的汉字，从而不需要对字典的所有汉字进行一个一个的查找。
那么建立索引就对非结构化查询来说至关重要。
二：初识索引
Lucene检索过程
图中过程分为两部分：一部分是收集数据另一部分是提供搜索服务。
但是它们都会用到一个东西Index索引库。
过程一：收集数据建立索引库
将现实中的结构化数据和非结构化数据进行提取信息，创建索引的过程。
那么索引如何创建呢？
首先我们要知道索引是什么，才能创建索引。
索引使我们解决顺序扫描效率慢的一个解决方法，因为顺序扫描需要对文件依次进行检索，从第一个到最后一个，那么我们有什么办法让它去找有该内容的文件呢？所以索引是我们标记该文件存储内容的一个东西。
我们现在要检索一个文件夹内的文件包含指定字符串，即已知字符串求文件，这个是比较复杂的，我们不知道哪个文件包含此字符串，需要检索所有的文件。那么反过来我们要找该文件包含哪些字符串，即已知文件求字符串，就简单些，因为我们知道指定的文件，扫描该文件即可找到所有字符串。
那么我们就将索引建立为字符串到文件的映射，就可以大大提高检索效率。由于从字符串到文件的映射是文件到字符串的反向过程，于是保存这种信息的索引被称为反向索引。
反向索引的保存信息一般如下：
假如我的文档集合里面有100篇文档，为了方便表示，我们为文档做编号，从1-100，得到下面的结构。
左边保存的是一系列字符串，称为词典。
每个字符串都是指向包含此字符串的文档链表，此文档链表称为倒排表。
有了索引，便使保存的信息和要索引的信息一致，可以大大加快索引的速度。
过程二：获取查询信息对索引库进行检索
比如说，我们要寻找既包含字符串“Lucene”又包含字符串“solr”的文档，我们只需要以下几步：
1.取出包含字符串“Lucene”的文档链表。
2.取出包含字符串“solr”的文档链表。
3.通过合并链表，找出既包含“Lucene”又包含“solr”的文件。
这就是全文检索的过程。
索引有一个好处就是创建索引只需要一次，重复检索不需要每次创建。
三：创建索引
第一步：需要索引的文档(Document)。
文件一：Students should be allowed to go out with their friends,but not allowed to drink beer.
文件二：My friend Jerry went to school to see his students but found them drunk which is not allowed .
第二步：将原文档传给分词组件(Tokenizer);
分词组件：
1.将文档分成一个一个单独的单词。
2.去除标点符号。
3.去除停词(Stop word)。
所谓的停词就是一种语言中最普通的一些单词，由于没有特别的意义，因而大多数情况下不能作为搜索的关键字，因而创建索引时会被去掉，而减小索引的大小。（this,a,the等）
对于每一种语言都有一个停词集合。
经历过分词（Tokenizer）后得到的结果称为词元（Token）。
在我们的例子中，便得到以下词元： “Students”，“allowed”，“go”，“their”，“friends”，“allowed”，“drink”，“beer”，“My”，“friend”，“Jerry”，“went”，“school”，“see”，“his”，“students”，“found”，“them”，“drunk”，“allowed”。
第三步：将得到的词元传给语言处理组件(Linguistic Processor)。
语言处理组件主要是对词元做一些同语言相关的处理。
1.变为小写。
2.将单词缩减为词根。如“cars”到“car”等。这种过程称为：stemming。
3.将单词缩减为词根形式。如“drove”到“drive”等。这种操作被称为：lemmatization。
两者从方式和算法上是不同的。stemming多为替换删减，而lemmatization则需要依赖单独的词典。
语言处理组件得到的结果称为词（Term）。
在我们的例子中，经过语言处理，得到的词(Term)如下：
“student”，“allow”，“go”，“their”，“friend”，“allow”，“drink”，“beer”，“my”，“friend”，“jerry”，“go”，“school”，“see”，“his”，“student”，“find”，“them”，“drink”，“allow”。
第四步：将得到的词（Term）传给索引组件。
1.利用得到的词创建一个字典。
2.对字典进行排序
3.合并相同的词成为文档倒排链表。
在表中，有 几个定义：
Document Frequency 即文档频次，表示总共有多少文件包含此词（Term）。
Frequency即词频率，表示此文件中包含了几个此词（Term）。
到此索引创建成功。
四、检索索引
接下来就是用户输入查询条件进行对索引的检索了，然后将文件返回给用户。
比如使用Google进行数据检索时，通常我们能的到几亿份文件，那么如何才能得到我们想要的数据呢？
这时一个词就可以解决：相关性。
相关性越高的文件对我们来说越重要，那么如何判断相关性就是把数据检出的关键。
检出数据的步骤：
第一步：用户输入查询语句。
查询语句一般都是有格式的，比如sql语句。
而查询语句也是有一定的规则。比如AND，OR，NOT等。
举个例子，用户输入语句：Lucene AND solr NOT hadoop。
就是说用户想要查询一个包含Lucene和solr但是不包含hadoop的文件。
第二步：对查询语句进行词法分析，语句分析，及语言处理。
1.词法分析主要是用来识别关键字和单词。
2.语法分析主要是分局查询语句的语法规则来形成一颗语法树。
通过树形结构排除不包含的信息。
3.语言处理跟索引建立的过程基本一样。
第三步：搜索索引，得到符合语法树的文档。
此步骤有分几小步：
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首先，在反向索引表中，分别找出包含lucene，learn，hadoop的文档链表。
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其次，对包含lucene，learn的链表进行合并操作，得到既包含lucene又包含learn的文档链表。
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然后，将此链表与hadoop的文档链表进行差操作，去除包含hadoop的文档，从而得到既包含lucene又包含learn而且不包含hadoop的文档链表。
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此文档链表就是我们要找的文档。
第四步：根据得到的文档和查询语句的相关性，对结果进行排序。
虽然在上一步，我们得到了想要的文档，然而对于查询结果应该按照与查询语句的相关性进行排序，越相关者越靠前。
如何计算文档和查询语句的相关性呢？
这个我就不会了。。。你们看看原作者写的吧！
http://mp.weixin.qq.com/s/3z8qZeg_sTVw2_6hLkUdUw
请关注Java团长，从他那里学到了很多，这篇文章手打的基本都看会了。