正排索引、倒排索引
1. 正排索引：文檔ID為Key，表中記錄了，關鍵詞出現的次數，出現的位置。優點：易維護。缺點：搜索的耗時太長。
2. 倒排索引：關鍵詞為Key，表中記錄了，文檔的ID，出現的頻率，出現的位置。優點：搜索耗時短。缺點：不易維護。
實現：
1. Lucene中Analyzer分詞器將有效的關鍵詞分解出來。
2. 關鍵詞：是按字符順序排列的，可以用二元搜索算法快速定位到關鍵詞。
3. 實現時：詞典文件、頻率文件、位置文件。詞典文件通過指針指向了頻率文件和位置文件。
4. 壓縮算法：保存數字時，只保存與上一個值的差值。節省字節數。
數據庫索引（B+tree）
B樹：
一顆m階的B樹；
1. 每個節點最多含有m個孩子；
2. 每個節點至少有【ceil(m/2)】個孩子，ceil(x)是一個取上限的函數。
B-樹的插入
滿足：左小右大；節點個數；
節點未滿：插入即可。節點已滿：需要分裂，上移到父節點。
B-樹的刪除
滿足：左小右大；節點個數；
若有左右孩子：需要上移，若沒有，直接刪除。
B+樹：
mysql的InnoDB引擎使用的B+樹；數據庫的索引機制；
B+樹的插入
滿足：左小右大；節點個數；
節點未滿：插入即可。節點已滿：需要分裂，上移到父節點。
B+樹的刪除
滿足：左小右大；節點個數；
直接刪除，或者從鄰近兄弟借元素，或者合並。
B-樹和B+樹的區別
1. B+樹的非葉子節點沒有指向關鍵字指針或數據；它們存放在同一塊盤中，一次加載進內存，有很好的空間局部性，IO次數可以降低。
2. B+樹所有的數據都在葉子節點。每次訪問路徑長度相同，若訪問的元素離根節點很近，則B樹訪問更迅速。
3. 數據庫索引采用B+樹的主要原因是B樹在提高了IO性能的同時並沒有解決元素遍歷效率低下的問題。B+tree葉子節點中增加了一個鏈指針，B+樹只需要取遍歷葉子節點可以實現整棵樹的遍歷。而且數據庫中基於范圍的查詢是非常頻繁的，B樹對基於范圍的查詢效率太低。
Lucene思路圖
1. 首先搜集數據
數據可以是文件系統，數據庫，網絡上，手工輸入的，或者像本例直接寫在內存上的
2. 通過數據創建索引
3. 用戶輸入關鍵字
4. 通過關鍵字創建查詢器
5. 根據查詢器到索引里獲取數據
6. 然后把查詢結果展示在用戶面前
參考：
Luncene基本概念：
倒排、分詞：
B樹結構：