以前经常有人问散仙，如何学好搜索？ 其实这个问题很具有代表性，你可以归纳为一类问题？ 其实，散仙在以前博客的中，也有总结过，大家可以点击这个链接再看一下。
本篇散仙要介绍的内容，是关于如何用Luke查看ElasticSearch的索引，那么为什么会写如此一篇文章呢？
相信学过或了解过全文检索的朋友们，都知道，搜索的核心的就是倒排索引，之所以我们能够使用Google在互联网的海量的数据中，通过关键词快速定位到我们想要的数据，就是因为倒排索引在这里起了非常大的作用，在搜索中索引通常是不可见的，我们只知道能通过搜索某些关键词找到我们想要的信息，而并不知道，在倒排索引中，他们所有的倒排词是什么样的，这也就是很多时候，我们经常会很奇怪，为什么我搜索的这个词没有返回结果呢?
如果没有返回结果，基本能够证明它在索引中，是不存在的，或者有时候，我们搜索了中国人，能够搜索数据，但是如果搜索中国，却搜不到数据？ 这一切都跟倒排有关？ 如果我们出现上面的一些问题，那么该怎么办呢？
莫慌，如果对分词很了解的朋友们，基本上都很够找到原因，因为索引里面的数据，是需要经过分词，然后在索引的，其实就是把一篇文章，切成不同的token也称（term），检索的关键词只要和这些token匹配，基本就能搜索到数据，当然这是很复杂的流程，在Lucene里，要经过语法树分析，优化，查询，评分，排序等。
ElasticSearch虽然也是构建与Lucene之上，但是ElasticSearch却重写了自己独有的倒排表存取解析格式，所以直接使用Luke来打开elasticSearch的索引，是不会成功的。
而Solr在这一方面就表现的非常好，完全兼容Lucene，他们的索引互相之间可以共用，从这一方面来讲，Apache Solr应该是正统的Lucene的系的企业级搜索框架，而ElasticSearch由于改写的内容比较多，所以与原始的Lucene偏差相对较大，不过它仍然是基于Lucene构建的一款优秀的全文检索框架。
回答文章开始提出的问题，如果在检索的某些词的时候，没有返回任何数据，此时我们就可以使用luke来打开所以查看，倒排表的索引数据。
下面，看下如何编译打包支持ElasticSearch的Luke：
（1）在GigHub上，check出luke的源码
（2）修改此项目的pom文件，添加elasticsearch支持：
<!-- ElasticSearch -->
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<artifactId>elasticsearch</artifactId>
<version>1.4.4</version>
</dependency>
3，执行mvn package命令，打包jar，执行完成后会在target目录下生成一个luke-with-deps.jar的文件
4,解压此jar包，将luke-with-deps.jar\META-INF\services下的org.apache.lucene.codecs.PostingsFormat文件打开，在文件的末尾，添加如下三行elasticsearch的索引格式读写的类全名
org.apache.lucene.codecs.lucene40.Lucene40PostingsFormat org.apache.lucene.codecs.lucene41.Lucene41PostingsFormat org.elasticsearch.index.codec.postingsformat.BloomFilterPostingsFormat org.elasticsearch.index.codec.postingsformat.Elasticsearch090PostingsFormat org.elasticsearch.search.suggest.completion.Completion090PostingsFormat
5，添加完成后，再次放入压缩包中，然后在命令行执行java -jar luke-with-deps.jar 即可打开Luke，然后我们就可以在界面选择elasticsearc的索引，进行查看了。
注意一点，当索引为空的时候，luke会报一个异常：
There are no postings in the index reader的异常，这并不影响luke的正常使用，大家可以直接忽略！
不想自己打包jar的朋友们，可以在微信公众号里留言，散仙会发到大家邮箱里的，iteye这里有限制，jar包比较大，超出了范围，所以在这里上传不了,请大家谅解
参考资料：
https://simpsora.wordpress.com/2014/05/06/using-luke-with-elasticsearch/
http://youku.io/questions/429202/elasticsearch-and-luke
http://lingpipe-blog.com/2012/07/24/using-luke-the-lucene-index-browser-to-develop-search-queries/
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