㈠ Lucene解析 - IndexWriter
在上篇文章我们介绍了Lucene的基本概念，接下来本文将深入探讨Lucene的核心组件之一，即IndexWriter，让我们一起来探索数据写入和索引构建的过程。
IndexWriter作为Lucene中用于数据写入的核心类，提供了数据写入的简洁流程，主要分为三个步骤。通过这个类，我们可以轻松地将数据写入并构建索引，其设计理念在于为普通用户提供了低门槛的使用体验，同时高级用户也能通过配置参数实现性能优化和功能定制。
IndexWriter配置提供了关键参数，供高级用户进行性能调优和功能定制。这些核心参数包括但不限于缓存大小、分段策略、写入模式等，为用户提供灵活性。
为了更深入理解IndexWriter，本节将介绍其提供的主要操作接口。这些接口包括添加文档、更新文档、删除文档和提交操作，它们构成IndexWriter的核心功能。接下来，我们将通过一系列图示和解释，解析IndexWriter的内部数据处理流程。
在IndexWriter内部，数据处理流程被高度优化，以支持多线程并发写入。通过引入DocumentsWriterPerThread（DWPT）机制，每个线程都有独立的空间进行数据处理，这大大提高了并发性能。DWPT内部包含一个内存缓冲区，缓冲区内的数据最终会被flush到不同的独立segment文件中。
并发模型的设计使得多线程写入性能显著提升，尤其是针对新增文档的场景，提高了数据写入效率。对于删除文档操作，Lucene采用了一种特殊的交互方式来降低锁的开销，使得整个流程更加高效。
在搜索场景中，全量构建索引时，数据写入主要为新增文档；而在增量索引阶段，会涉及大量更新和删除操作。最佳实践是将具有相同唯一主键Term的文档分配给相同的线程进行处理，以避免跨线程冲突。
添加和更新操作涉及将文档写入内存缓冲区，随后通过特定流程进行处理。删除操作则通过构建全局和独立的删除队列，以及更新live docs位图来实现，确保数据的有效管理和回收。
flush操作用于将内存缓冲区中的数据持久化到文件，该过程由FlushPolicy自动触发或通过IndexWriter手动执行。commit动作则强制执行数据flush，并生成commit点，确保在搜索时可以访问已提交的数据。
merge操作则用于合并segment文件，提高查询效率和回收已被删除的文档。此过程在segment flush时自动触发或通过IndexWriter强制执行。
IndexingChain概念揭示了Lucene内部索引构建的链式流程。它涉及多个不同类型的索引构建，如倒排、store fields、doc values和point values。这些索引类型根据其功能和需求，使用不同的数据结构和存储方式。
通过Codec配置，用户可以为不同类型的索引选择不同的编码和解码实现，支持了索引构建的灵活性和可扩展性。Codec参数的配置允许用户优化索引构建性能，满足特定应用需求。
总结而言，本文从全局视角深入探讨了IndexWriter的配置、接口、并发模型、核心操作的数据路径以及索引链的概念。接下来的文章将继续深入研究索引链中每种不同类型索引的构建流程，包括memory-buffer的实现、索引算法以及数据存储格式等。
㈡ Lucene-文件格式
本文档详述了Lucene版本中的索引文件格式，适用于相关版本的用户。请根据您所使用的Lucene版本查阅相应的文档副本。本文旨在提供Apache Lucene文件格式的高级概述。
Lucene的核心概念包括索引、文档、字段和术语。索引由一系列文档构成，即使在不同字段中相同的字节序列也会被视为独立的术语，由命名字段的字符串和字段内字节组合表示。
Lucene的索引设计中，采用了反向索引结构，旨在优化基于术语的搜索效率。通过存储与术语相关的统计信息，可以快速定位包含特定术语的文档，这与文档列表中术语的自然顺序相反。
Lucene中的字段有多种类型，包括存储和索引。存储的字段直接存储在索引中，而索引字段则经过分词处理。通常情况下，字段会被分词，但也可能需要原样存储。更多关于字段的详细信息，请查阅相关java文档。
索引可能由多个独立的子索引或段组成，每个段都可以单独搜索。在搜索过程中，可能涉及多个段和索引，每个索引可能包含多个segment。内部使用整数文档编号系统，新文档编号递增，但请注意，编号可能因索引更新而改变。
每个段索引包含SegmentInfos，存储与文件系统相关的信息，如段的活动状态等。这些信息通过SegmentInfoCompound File文件组织，其中包含多个描述和注意事项。存储的字段信息分为Field Index和Field Data两部分，分别通过不同的文件格式存储和压缩。
Term Dictionary和Term Index分别包含了术语列表及其统计信息和索引，以支持快速访问。Frequencies and Skip Data文件记录了文档频率和跳过数据，而Positions和Payloads and Offsets则包含了位置和有效负载信息。文件命名规则保证了文件的唯一性，段内文件通常以特定扩展名区分不同的格式。
最后，写入操作会通过Lock File进行锁定，以确保一次只有一个写入者修改索引。然而，Lucene目前使用Java int作为文档编号，这在处理大量文档时可能带来限制。未来版本可能会考虑使用更大的整数类型或更灵活的值表示方式。
㈢ es数据模型简介
Elasticsearch数据模型详解
Elasticsearch的核心功能在于其高效处理大规模数据的实时搜索和分析，适用于多种业务场景，如全文检索、结构化检索、推荐、分析以及统计聚合等。
作为基于Apache Lucene的分布式实时搜索引擎，Elasticsearch在继承了Lucene的基础特性的同时，也对其进行了扩展以满足分布式环境的需求。Lucene的索引模型主要包括三种类型的文档：文档（Doc）、主键和更新逻辑的缺失，以及一些关键的系统字段，如_routing用于分布式分发，_id作为文档唯一标识，_version确保版本控制，_source存储原始文档内容，以及_seq_no和/_primary_term用于顺序号和冲突处理。
在解决分布式挑战时，Elasticsearch引入系统字段，例如：
实时搜索是Elasticsearch的一个关键特性，通过将数据分段存储并采用延迟写策略，实现秒级近实时搜索。同时，通过一主多副架构，保证数据冗余性和高可用性，但这也带来了一定的写入延迟。
写入Elasticsearch时，数据会被路由到特定Shard，利用TransLog（CommitLog的Elasticsearch版本）记录操作，确保数据在内存中的持久性。读取时，查询会被分发到所有相关Shard，通过合并结果提供准确的查询结果。
㈣ 倒排索引原理
Lucene的倒排索引机制是其全文检索技术的关键组成部分。该机制基于一个核心概念，即通过处理文本数据，将信息转换为便于查询的结构。以下是倒排索引的构建步骤：
首先，对于给定的文章，如文章1和2：
1. 文本预处理：对文章内容进行分词处理。对于英文，由于单词间有空格分隔，分词相对简单。中文则需要专门的分词工具，去除无意义的词如"的"、"是"，并将单词转换为小写，同时移除标点符号。这在Lucene中由Analyzer类负责。
处理后，文章1的关键词为：[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou]
文章2的关键词为：[he] [live] [shanghai]
2. 建立倒排索引：将关键词与文章关联，形成"关键词-文章号"的映射关系。然后将这个关系反转，形成倒排索引，即"文章号-包含的关键词及其频率和位置"。例如，"live"在文章1和2中分别出现2次和1次，位置分别为2, 5 和 2。
最终的倒排索引结构如下：
这个倒排索引利用字符顺序进行存储，使得Lucene能通过二元搜索算法快速定位到包含特定关键词的文档。通过这种索引结构，用户可以高效地进行全文搜索并获取相关文章信息。
倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件(inverted file)。