㈠ Lucene解析 - IndexWriter
在上篇文章我們介紹了Lucene的基本概念，接下來本文將深入探討Lucene的核心組件之一，即IndexWriter，讓我們一起來探索數據寫入和索引構建的過程。
IndexWriter作為Lucene中用於數據寫入的核心類，提供了數據寫入的簡潔流程，主要分為三個步驟。通過這個類，我們可以輕松地將數據寫入並構建索引，其設計理念在於為普通用戶提供了低門檻的使用體驗，同時高級用戶也能通過配置參數實現性能優化和功能定製。
IndexWriter配置提供了關鍵參數，供高級用戶進行性能調優和功能定製。這些核心參數包括但不限於緩存大小、分段策略、寫入模式等，為用戶提供靈活性。
為了更深入理解IndexWriter，本節將介紹其提供的主要操作介面。這些介麵包括添加文檔、更新文檔、刪除文檔和提交操作，它們構成IndexWriter的核心功能。接下來，我們將通過一系列圖示和解釋，解析IndexWriter的內部數據處理流程。
在IndexWriter內部，數據處理流程被高度優化，以支持多線程並發寫入。通過引入DocumentsWriterPerThread（DWPT）機制，每個線程都有獨立的空間進行數據處理，這大大提高了並發性能。DWPT內部包含一個內存緩沖區，緩沖區內的數據最終會被flush到不同的獨立segment文件中。
並發模型的設計使得多線程寫入性能顯著提升，尤其是針對新增文檔的場景，提高了數據寫入效率。對於刪除文檔操作，Lucene採用了一種特殊的交互方式來降低鎖的開銷，使得整個流程更加高效。
在搜索場景中，全量構建索引時，數據寫入主要為新增文檔；而在增量索引階段，會涉及大量更新和刪除操作。最佳實踐是將具有相同唯一主鍵Term的文檔分配給相同的線程進行處理，以避免跨線程沖突。
添加和更新操作涉及將文檔寫入內存緩沖區，隨後通過特定流程進行處理。刪除操作則通過構建全局和獨立的刪除隊列，以及更新live docs點陣圖來實現，確保數據的有效管理和回收。
flush操作用於將內存緩沖區中的數據持久化到文件，該過程由FlushPolicy自動觸發或通過IndexWriter手動執行。commit動作則強制執行數據flush，並生成commit點，確保在搜索時可以訪問已提交的數據。
merge操作則用於合並segment文件，提高查詢效率和回收已被刪除的文檔。此過程在segment flush時自動觸發或通過IndexWriter強制執行。
IndexingChain概念揭示了Lucene內部索引構建的鏈式流程。它涉及多個不同類型的索引構建，如倒排、store fields、doc values和point values。這些索引類型根據其功能和需求，使用不同的數據結構和存儲方式。
通過Codec配置，用戶可以為不同類型的索引選擇不同的編碼和解碼實現，支持了索引構建的靈活性和可擴展性。Codec參數的配置允許用戶優化索引構建性能，滿足特定應用需求。
總結而言，本文從全局視角深入探討了IndexWriter的配置、介面、並發模型、核心操作的數據路徑以及索引鏈的概念。接下來的文章將繼續深入研究索引鏈中每種不同類型索引的構建流程，包括memory-buffer的實現、索引演算法以及數據存儲格式等。
㈡ Lucene-文件格式
本文檔詳述了Lucene版本中的索引文件格式，適用於相關版本的用戶。請根據您所使用的Lucene版本查閱相應的文檔副本。本文旨在提供Apache Lucene文件格式的高級概述。
Lucene的核心概念包括索引、文檔、欄位和術語。索引由一系列文檔構成，即使在不同欄位中相同的位元組序列也會被視為獨立的術語，由命名欄位的字元串和欄位內位元組組合表示。
Lucene的索引設計中，採用了反向索引結構，旨在優化基於術語的搜索效率。通過存儲與術語相關的統計信息，可以快速定位包含特定術語的文檔，這與文檔列表中術語的自然順序相反。
Lucene中的欄位有多種類型，包括存儲和索引。存儲的欄位直接存儲在索引中，而索引欄位則經過分詞處理。通常情況下，欄位會被分詞，但也可能需要原樣存儲。更多關於欄位的詳細信息，請查閱相關java文檔。
索引可能由多個獨立的子索引或段組成，每個段都可以單獨搜索。在搜索過程中，可能涉及多個段和索引，每個索引可能包含多個segment。內部使用整數文檔編號系統，新文檔編號遞增，但請注意，編號可能因索引更新而改變。
每個段索引包含SegmentInfos，存儲與文件系統相關的信息，如段的活動狀態等。這些信息通過SegmentInfoCompound File文件組織，其中包含多個描述和注意事項。存儲的欄位信息分為Field Index和Field Data兩部分，分別通過不同的文件格式存儲和壓縮。
Term Dictionary和Term Index分別包含了術語列表及其統計信息和索引，以支持快速訪問。Frequencies and Skip Data文件記錄了文檔頻率和跳過數據，而Positions和Payloads and Offsets則包含了位置和有效負載信息。文件命名規則保證了文件的唯一性，段內文件通常以特定擴展名區分不同的格式。
最後，寫入操作會通過Lock File進行鎖定，以確保一次只有一個寫入者修改索引。然而，Lucene目前使用Java int作為文檔編號，這在處理大量文檔時可能帶來限制。未來版本可能會考慮使用更大的整數類型或更靈活的值表示方式。
㈢ es數據模型簡介
Elasticsearch數據模型詳解
Elasticsearch的核心功能在於其高效處理大規模數據的實時搜索和分析，適用於多種業務場景，如全文檢索、結構化檢索、推薦、分析以及統計聚合等。
作為基於Apache Lucene的分布式實時搜索引擎，Elasticsearch在繼承了Lucene的基礎特性的同時，也對其進行了擴展以滿足分布式環境的需求。Lucene的索引模型主要包括三種類型的文檔：文檔（Doc）、主鍵和更新邏輯的缺失，以及一些關鍵的系統欄位，如_routing用於分布式分發，_id作為文檔唯一標識，_version確保版本控制，_source存儲原始文檔內容，以及_seq_no和/_primary_term用於順序號和沖突處理。
在解決分布式挑戰時，Elasticsearch引入系統欄位，例如：
實時搜索是Elasticsearch的一個關鍵特性，通過將數據分段存儲並採用延遲寫策略，實現秒級近實時搜索。同時，通過一主多副架構，保證數據冗餘性和高可用性，但這也帶來了一定的寫入延遲。
寫入Elasticsearch時，數據會被路由到特定Shard，利用TransLog（CommitLog的Elasticsearch版本）記錄操作，確保數據在內存中的持久性。讀取時，查詢會被分發到所有相關Shard，通過合並結果提供准確的查詢結果。
㈣ 倒排索引原理
Lucene的倒排索引機制是其全文檢索技術的關鍵組成部分。該機制基於一個核心概念，即通過處理文本數據，將信息轉換為便於查詢的結構。以下是倒排索引的構建步驟：
首先，對於給定的文章，如文章1和2：
1. 文本預處理：對文章內容進行分詞處理。對於英文，由於單詞間有空格分隔，分詞相對簡單。中文則需要專門的分詞工具，去除無意義的詞如"的"、"是"，並將單詞轉換為小寫，同時移除標點符號。這在Lucene中由Analyzer類負責。
處理後，文章1的關鍵詞為：[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou]
文章2的關鍵詞為：[he] [live] [shanghai]
2. 建立倒排索引：將關鍵詞與文章關聯，形成"關鍵詞-文章號"的映射關系。然後將這個關系反轉，形成倒排索引，即"文章號-包含的關鍵詞及其頻率和位置"。例如，"live"在文章1和2中分別出現2次和1次，位置分別為2, 5 和 2。
最終的倒排索引結構如下：
這個倒排索引利用字元順序進行存儲，使得Lucene能通過二元搜索演算法快速定位到包含特定關鍵詞的文檔。通過這種索引結構，用戶可以高效地進行全文搜索並獲取相關文章信息。
倒排索引源於實際應用中需要根據屬性的值來查找記錄。這種索引表中的每一項都包括一個屬性值和具有該屬性值的各記錄的地址。由於不是由記錄來確定屬性值，而是由屬性值來確定記錄的位置，因而稱為倒排索引(inverted index)。帶有倒排索引的文件我們稱為倒排索引文件，簡稱倒排文件(inverted file)。