一 什么是全文检索
1.1 全文检索概念
全文检索是一种将文件中所有文本与检索项匹配的检索方法。它可以根据需要获得全文中有关章、节、段、句、词等信息。计算机程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时根据建立的索引查找，类似于通过字典的检索字表查字的过程。
经过几年的发展，全文检索从最初的字符串匹配程序已经演进到能对超大文本、语音、图像、活动影像等非结构化数据进行综合管理的大型软件。本教程只讨论文本检索。
主要应用领域：搜索引擎（百度，搜狗）、站内搜索（微博搜索）、电商网站（京东，淘宝）
1.2 全文检索和数据库like查询的区别
数据查询通常的做法是是通过数据库模糊匹配即Like '%keyword%'的方式，通过它和全文检索对比来分析数据库like模糊查询和全文检索的区别。
1.2.1 数据结构
1.2.1.1 结构化数据
数据库中存储的数据是结构化数据，即行数据，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据，结构化数据是指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库元数据等。
1.2.1.2 非结构化数据
不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、标准通用标记语言下的子集XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
l 非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等。
l 半结构数据：就是介于完全结构化数据（如关系型数据库、面向对象数据库中的数据）和完全无结构的数据（如声音、图像文件等）之间的数据，HTML、XML文档就属于半结构化数据，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。
1.2.2 搜索原理
1.2.2.1 顺序扫描
数据库的like查询采用顺序扫描的方法匹配字符串，查找结构化数据中存在某字符串的记录，如下：
查询table表中title字段出现XXXX字符的记录。
select * from table where title like ‘%XXXX%’
windows的搜索也是顺序扫描，比如要找内容包含某一个字符串的文件，就是一个文档一个文档的搜索，对于每一个文档，从头找到尾，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下一个文件，直到扫描完所有的文件。
顺序扫描问题：如果要查询的目标数据源量大且内容多，采用顺序扫描方法查询过程较慢，比如你有一个几十G的硬盘，如果想在上面找到一个内容包含某字符串的文件，将会非常耗时。
什么时候使用顺序扫描？对于查询的目标数据源量小、内容少的情况时采用顺序扫描是很快的。
1.2.2.2 全文检索
对于查询目标数据源量大且内容多时，特别是如果查询的数据源为非结构化数据，这时就要采用全文检索方法进行查询。
全文检索首先将要查询的目标数据源中的一部分信息提取出来，组成索引，通过查询索引达到搜索目标数据源的目的，所以速度较快。
这种先建立索引，再对索引进行搜索的过程就叫全文检索（Full-text Search）。
如下图是对文件搜索的索引：
上图中，索引栏是从目标数据源中提取出来的词，在进行全文检索时是通过搜索索引（搜索索引中的词）从而找到索引对应的文件即目标数据源。
1.2.3 搜索效果
1.2.3.1 匹配准确性
使用数据库like搜索关键字“java”会把“javascript”也查询出来，因为javascript和'%java%'匹配。
使用搜索引擎搜索关键字“java”不会把“javascript”查询出来，因为在对“javascript”创建索引时不会把“java”抽取出来放在索引中，而是把“javascript”当成一个整体放在索引中，在进行全文检索时根据“java”在索引中找不到，通过“javascript”是可以找到的。
1.2.3.2 相关度排序
使用数据库like搜索关键字“java”，查询结果中不会把与关键字相关度最高的记录排在最前边，数据库的排序只能根据由高到低或按字母顺序排序。
使用搜索引擎搜索关键字“java”，查询结果中会把关键字相关度最高的记录排在最前边，在进行全文检索时会计算哪些记录与关键字的相关度最高，最高相关度的记录会排在前边。
1.2.3.3 搜索速度
使用数据库like搜索，如果目标数据源记录多且内容大，查询速度慢。
使用搜索引擎搜索，速度非常快。
1.2.4 应用领域
1.2.4.1 数据库like查询
对于数据量不大、数据结构固定的数据可采用关系数据库存储，通过关系数据库提供的模糊匹配方式查询用户需要的数据，比如学校的学生管理系统、企业人事管理系统等。
1.2.4.2 全文检索
对于数据量大、数据结构不固定的数据可采用全文检索方式搜索，比如百度、Google等搜索引擎、论坛站内搜索、电商网站站内搜索等。
2.1 什么是Lucene?
Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能。
2.2 Lucene与搜索引擎的区别
全文检索系统是按照全文检索理论建立起来的用于提供全文检索服务的软件系统。全文检索系统是一个可以运行的系统，包括建立索引、处理查询返回结果集、增加索引、优化索引结构等功能。例如：百度搜索、eclipse帮助搜索、淘宝网商品搜索。
搜索引擎是全文检索技术最主要的一个应用，例如百度。搜索引擎起源于传统的信息全文检索理论，即计算机程序通过扫描每一篇文章中的每一个词，建立以词为单位的倒排文件，检索程序根据检索词在每一篇文章中出现的频率和每一个检索词在一篇文章中出现的概率，对包含这些检索词的文章进行排序，最后输出排序的结果。全文检索技术是搜索引擎的核心支撑技术。
Lucene和搜索引擎不同，Lucene是一套用java写的全文检索的工具包，为应用程序提供了很多个api接口去调用，可以简单理解为是一套实现全文检索的类库，搜索引擎是一个全文检索系统，它是一个单独运行的软件。
2.3 安装Lucene
Lucene是开发全文检索功能的工具包，从官方网站下载Lucene4.10.3，并解压。
官方网站：http://lucene.apache.org/
版本：lucene4.10.3
Jdk要求：1.7以上
2.4 Lucene主要包结构
2.5 案例描述
我们以一个案例来研究全文检索系统架构：实现一个资源管理器的搜索功能，通过关键字搜索文件，凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都需要找出来。
根据上边的架构图分别从索引和搜索两个过程来描述实现过程。
2.6 索引和搜索流程图
1、绿色表示索引过程，对要搜索的原始内容进行索引构建一个索引库，索引过程包括：
确定原始内容即要搜索的内容--》采集文档--》创建文档--》分析文档--》索引文档
2、红色表示搜索过程，从索引库中搜索内容，搜索过程包括：
用户通过搜索界面--》创建查询--》执行搜索，从索引库搜索--》渲染搜索结果
2.7 索引流程
对文档索引的过程，将用户要搜索的文档内容进行索引，索引存储在索引库（index）中。
这里我们要搜索的文档是磁盘上的文本文件，根据案例描述：凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都要找出来，这里要对文件名和文件内容创建索引。
2.7.1 原始内容
原始内容是指要索引和搜索的内容。原始内容包括互联网上的网页、数据库中的数据、磁盘上的文件等。
本案例中的原始内容就是磁盘上的文件，如下图：
2.7.2 获取原始内容（信息采集）
从互联网上、数据库、文件系统中等获取需要搜索的原始信息，这个过程就是信息采集，信息采集的目的是为了对原始内容进行索引。
在Internet上采集信息的软件通常称为爬虫或蜘蛛，也称为网络机器人，爬虫访问互联网上的每一个网页，将获取到的网页内容存储起来。
Lucene不提供信息采集的类库，需要自己编写一个爬虫程序实现信息采集，也可以通过一些开源软件实现信息采集，如下：
Solr（http://lucene.apache.org/solr） ，solr是apache的一个子项目，支持从关系数据库、xml文档中提取原始数据。
Nutch（http://lucene.apache.org/nutch）, Nutch是apache的一个子项目，包括大规模爬虫工具，能够抓取和分辨web网站数据。
jsoup（http://jsoup.org/ ），jsoup 是一款Java 的HTML解析器，可直接解析某个URL地址、HTML文本内容。它提供了一套非常省力的API，可通过DOM，CSS以及类似于jQuery的操作方法来取出和操作数据。
heritrix（http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/files/），Heritrix 是一个由 java 开发的、开源的网络爬虫，用户可以使用它来从网上抓取想要的资源。其最出色之处在于它良好的可扩展性，方便用户实现自己的抓取逻辑。
2.7.3 创建文档
获取原始内容的目的是为了索引，在索引前需要将原始内容创建成文档（document），文档中包括一个一个的域（Field），域中存储内容。
这里我们可以将磁盘上的一个文件当成一个document，document中包括一些Field（file_name文件名称、file_path文件路径、file_size文件大小、file_content文件内容），如下图：
注意：每个document可以有多个Field，不同的document可以有不同的Field，同一个document可以有相同的Field（域名和域值都相同）
2.7.4 分析文档
将原始内容创建为包含域（Field）的文档（document），需要再对域中的内容进行分析，分析的过程是经过对原始文档提取单词、将字母转为小写、去除标点符号、去除常用词等过程生成最终的语汇单元，可以将语汇单元理解为一个一个的单词。
比如下边的文档经过分析如下：
原文档内容：
Lucene is a Java full-text search engine. Lucene is not a complete
application, but rather a code library and API that can easily be used
to add search capabilities to applications.
分析后得到的语汇单元：
lucene、java、full、search、engine
2.7.5 索引文档
对所有文档分析得出的语汇单元进行索引，索引的目的是为了搜索，最终要实现只搜索被索引的语汇单元从而找到document（文档）。
注意：创建索引是对语汇单元索引，通过词语找文档，这种索引的结构叫倒排索引结构。
传统方法是根据文件找到该文件的内容，在文件内容中匹配搜索关键字，这种方法是顺序扫描方法，数据量大、搜索慢。
倒排索引结构是根据内容（词语）找文档，如下图：
根据左边的索引词典可以找到词对应的文档。“springmvc.txt”这个词在document1(springmvc.txt) ，“web”和“spring”在document1、document2中都存在，词是通过Field和document文档联系起来的。
倒排索引结构也叫反向索引结构，包括索引和文档两部分，索引即词汇表，它的规模较小，而文档集合较大。
2.8 搜索流程
搜索就是用户输入关键字，从索引（index）中进行搜索的过程。根据关键字搜索索引，根据索引找到对应的文档，从而找到要搜索的内容（这里指磁盘上的文件）。
2.8.1 用户
用户可以是自然人，也可以是远程调用的程序。
2.8.2 用户搜索界面
全文检索系统提供用户搜索的界面供用户提交搜索的关键字，搜索完成展示搜索结果。
比如：
Lucene不提供制作用户搜索界面的功能，需要根据自己的需求开发搜索界面。
2.8.3 创建查询
用户输入查询关键字执行搜索之前需要先构建一个查询对象，查询对象中可以指定查询要搜索的Field文档域、查询关键字等，查询对象会生成具体的查询语法，比如：
语法 “fileName:spring.txt”表示要搜索Field域的内容为“spring.txt”的文档
语法 “lucene AND java” 表示要搜索即包括关键字“lucene”也包括“java”的文档。
Lucene语句介绍：http://lucene.apache.org/core/3_0_3/queryparsersyntax.html
2.8.4 执行搜索
搜索索引过程：
1.根据查询语法在倒排索引词典表中分别找出对应搜索词的索引，从而找到索引所链接的文档链表。
比如搜索语法为“lucene AND java”表示搜索出的文档中即要包括lucene也要包括java。
2、由于是AND，所以要对包含lucene或java词语的链表进行交集，得到文档链表应该包括每一个搜索词语
3、获取文档中的Field域数据。
2.8.5 展示结果
以一个友好的界面将查询结果展示给用户，用户根据搜索结果找自己想要的信息，为了帮助用户很快找到自己的结果，提供了很多展示的效果，比如搜索结果中将关键字高亮显示，百度提供的快照等。
