Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包，它不是一个完整的搜索应用程序，而是为你的应用程序提供索引和搜索功能。
Apache Lucene是一个开源的高性能、可扩展的信息检索引擎，提供了强大的数据检索能力。Lucene已经发展了很多年，其功能越来越强大，架构也越来越精细。它目前不仅仅能支持全文索引，也能够提供多种其他类型的索引方式，来满足不同类型的查询需求。
在大数据时代，数据的存储和检索是人们日常生活中最常做的事情之一。一般我们把数据分为两种：结构化的数据和非结构化的数据。结构化的数据通常可以抽象成固定格式和固定长度，存储在关系型数据库中，通过sql语句进行查询；对于非结构化的数据（指不定长或无固定格式的数据），一般使用非关系型数据库进行存储和检索。在查询数据的过程中，我们有时候希望通过全文检索的方式来进行查询，Lucene就能为我们解决这类问题。
应用和Lucene之间的关系
一、基本概念
索引的基本组成
Index（索引）
可以把index理解为类似数据库中的表，但是不能混淆。数据库中的表需要定义约束（schema),比如主键、列长等等。lucene中的index则没有任何约束，可以理解为一个大的文件抽屉，里面装的都是文档。当需要修改某个文档的时候，必须先把文档拿出来修改，再放进去。文档里的内容没有约束，Lucene都能对其进行索引。
Document（文档）
document可以理解为数据库表中的行（记录），每一个文档都有一个唯一的id来标志其唯一性。
Field（字段）
field可以理解为记录中的某个字段。一个doc由一个或多个field组成。Field 对象是用来描述一个文档的某个属性的，比如一本书的标题和作者可以分成两个Field对象。Field是Lucene中数据索引的最小定义单位。Lucene根据Field的类型（FieldType）来判断该数据要采用哪种类型的索引方式。
Term和Term Dictionary
term是field中的经过分词器产生的具体的词。Lucene中索引和搜索的最小单位，一个Field会由一个或多个Term组成，Term是由Field经过Analyzer（分词）产生。Term Dictionary即Term词典，是根据条件查找Term的基本索引。
Segment（段）
一个Index会由一个或多个sub-index构成，sub-index被称为Segment。
Lucene中的数据写入会先写内存的一个Buffer，当Buffer内数据到一定量后会被flush成一个Segment，每个Segment有自己独立的索引，可独立被查询，但数据永远不能被更改。这种模式避免了随机写，数据写入都是Batch和Append，能达到很高的吞吐量。Segment中写入的文档不可被修改，但可被删除，删除的方式也不是在文件内部原地更改，而是会由另外一个文件保存需要被删除的文档的DocID，保证数据文件不可被修改。Index的查询需要对多个Segment进行查询并对结果进行合并，还需要处理被删除的文档，为了对查询进行优化，Lucene会有策略对多个Segment进行合并。
Segment在被flush或commit之前，数据保存在内存中，是不可被搜索的，这也就是为什么Lucene被称为提供近实时而非实时查询的原因。读了它的代码后，发现它并不是不能实现数据写入即可查，只是实现起来比较复杂。原因是Lucene中数据搜索依赖构建的索引（例如倒排依赖Term Dictionary），Lucene中对数据索引的构建会在Segment flush时，而非实时构建，目的是为了构建最高效索引。当然它可引入另外一套索引机制，在数据实时写入时即构建，但这套索引实现会与当前Segment内索引不同，需要引入额外的写入时索引以及另外一套查询机制，有一定复杂度。
Sequence Number
Sequence Number（后面统一叫DocId）是Lucene中一个很重要的概念，数据库内通过主键来唯一标识一行，而Lucene的Index通过DocId来唯一标识一个Doc。不过有几点要特别注意：
DocId实际上并不在Index内唯一，而是Segment内唯一，Lucene这么做主要是为了做写入和压缩优化。那既然在Segment内才唯一，又是怎么做到在Index级别来唯一标识一个Doc呢？方案很简单，Segment之间是有顺序的，举个简单的例子，一个Index内有两个Segment，每个Segment内分别有100个Doc，在Segment内DocId都是0-100，转换到Index级的DocId，需要将第二个Segment的DocId范围转换为100-200。
DocId在Segment内唯一，取值从0开始递增。但不代表DocId取值一定是连续的，如果有Doc被删除，那可能会存在空洞。
一个文档对应的DocId可能会发生变化，主要是发生在Segment合并时。
Lucene内最核心的倒排索引，本质上就是Term到所有包含该Term的文档的DocId列表的映射。所以Lucene内部在搜索的时候会是一个两阶段的查询，第一阶段是通过给定的Term的条件找到所有Doc的DocId列表，第二阶段是根据DocId查找Doc。Lucene提供基于Term的搜索功能，也提供基于DocId的查询功能。
DocId采用一个从0开始底层的Int32值，是一个比较大的优化，同时体现在数据压缩和查询效率上。例如数据压缩上的Delta策略、ZigZag编码，以及倒排列表上采用的SkipList等，这些优化后续会详述。
二、建立索引的几个基本概念
Lucene 软件包的发布形式是一个 JAR 文件，下面我们分析一下这个 JAR 文件里面的主要的 JAVA 包，使读者对之有个初步的了解。
Package: org.apache.lucene.document
这个包提供了一些为封装要索引的文档所需要的类，比如 Document, Field。这样，每一个文档最终被封装成了一个 Document 对象。
Package: org.apache.lucene.analysis
这个包主要功能是对文档进行分词，因为文档在建立索引之前必须要进行分词，所以这个包的作用可以看成是为建立索引做准备工作。
Package: org.apache.lucene.index
这个包提供了一些类来协助创建索引以及对创建好的索引进行更新。这里面有两个基础的类：IndexWriter 和 IndexReader，其中 IndexWriter 是用来创建索引并添加文档到索引中的，IndexReader 是用来删除索引中的文档的。
Package: org.apache.lucene.search
这个包提供了对在建立好的索引上进行搜索所需要的类。比如 IndexSearcher 和 Hits, IndexSearcher 定义了在指定的索引上进行搜索的方法，Hits 用来保存搜索得到的结果。
为了对文档进行索引，Lucene 提供了五个基础的类，他们分别是 Document, Field, IndexWriter, Analyzer, Directory。下面我们分别介绍一下这五个类的用途：
Document
Document 是用来描述文档的，这里的文档可以指一个 HTML 页面，一封电子邮件，或者是一个文本文件。一个 Document 对象由多个 Field 对象组成的。可以把一个 Document 对象想象成数据库中的一个记录，而每个 Field 对象就是记录的一个字段。
Field
Field 对象是用来描述一个文档的某个属性的，比如一封电子邮件的标题和内容可以用两个 Field 对象分别描述。
Analyzer
分词器。在一个文档被索引之前，首先需要对文档内容进行分词处理，例如”我是中国人“可以被分词为”我“”是“”中国“”人“。Analyzer 把分词后的内容交给 IndexWriter 来建立索引。
IndexWriter
IndexWriter 是 Lucene 用来创建索引的一个核心的类，他的作用是把一个个的 Document 对象加到索引中来。
Directory
这个类代表了 Lucene 的索引的存储的位置，这是一个抽象类，它目前有两个实现，第一个是 FSDirectory，它表示一个存储在文件系统中的索引的位置。第二个是 RAMDirectory，它表示一个存储在内存当中的索引的位置。
三、搜索文档的几个概念
利用 Lucene 进行搜索就像建立索引一样也是非常方便的。在上面一部分中，我们已经为一个目录下的文本文档建立好了索引，现在我们就要在这个索引上进行搜索以找到包含某个关键词或短语的文档。Lucene 提供了几个基础的类来完成这个过程，它们分别是呢 IndexSearcher, Term, Query, TermQuery, Hits. 下面我们分别介绍这几个类的功能。
Query
这是一个抽象类，他有多个实现，比如 TermQuery, BooleanQuery, PrefixQuery. 这个类的目的是把用户输入的查询字符串封装成 Lucene 能够识别的 Query。
Term
Term 是搜索的基本单位，一个 Term 对象有两个 String 类型的域组成。生成一个 Term 对象可以有如下一条语句来完成：Term term = new Term(“fieldName”,”queryWord”); 其中第一个参数代表了要在文档的哪一个 Field 上进行查找，第二个参数代表了要查询的关键词。
TermQuery
TermQuery 是抽象类 Query 的一个子类，它同时也是 Lucene 支持的最为基本的一个查询类。生成一个 TermQuery 对象由如下语句完成： TermQuery termQuery = new TermQuery(new Term(“fieldName”,”queryWord”)); 它的构造函数只接受一个参数，那就是一个 Term 对象。
IndexSearcher
IndexSearcher 是用来在建立好的索引上进行搜索的。它只能以只读的方式打开一个索引，所以可以有多个 IndexSearcher 的实例在一个索引上进行操作。
Hits
Hits 是用来保存搜索的结果的。