基于lucene的案例开发：索引文件结构

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      前面我们已经介绍了非结构数据的检索过程以及lucene的数学模型，这篇博客就主要介绍一下lucene索引的文件结构，下图是lucene生成的索引实例：

       lucene索引结构是层次结构，主要有以下几个层次：

索引（Index）

在lucene中，一个索引是放在一个文件夹中的，上述实例中的所有文件就组成了lucene索引

段（Segment）

一个索引中可以有很多段，段与段之间是独立的，添加新的文档可能会生成新段，不同的段可以合并生成一个新段，上图中相同的前缀文件就属于同一个段（图中共有两个段  _0 和 _1），当段的个数达到一定数量，段与段直接会合并，生成新段；segments.gen和segment_2既是段的元数据文件，也保存了段的属性信息。

文档（Document）

文档是创建索引的基本单位，不同的文档保存在不同的段中，一个段可以包含所个文档，新添的文档保存在一个新生成的一个段中，随着段的合并，不同的段会合并成一个新段。

域（Field）

一个文档包含不同类型的信息，可以拆分开索引，比如小说信息可以有书名、作者名、更新时间、简介、更新时间等属性，这些都可以保存在不同的域中。

词（Term）

词是索引的最小单位，是经过词法分析和语言处理后的字符串，上篇博客中的N维空间向量，每一个维度都是一个词。

正向信息&反向信息

      lucene的索引结构中，即保存了正向信息，也保存了反向信息。所谓的正向信息就是安层次保存了从索引一直到词的包含关系：索引-->段-->文档-->域-->词，即此索引包含了哪些段，每个段包含了哪些文档，每个文档包含了哪些域，每个域域又包含了那些词。

如上图中，包含正向信息的文件有：

segment_2 保存了此索引包含了多少段，每个段包含了多少篇文档；

xxx.fdx ， xxx.fdt 保存了此段的所有文档，每篇文档包含了多少域，每个域保存了哪些信息；

xxx.fnm 保存了此段包含了多少域，每个域的名称以及索引方式；

xxx.tvx ， xxx.tvd ， xxx.tvf 保存了此段包含了多少文档，每篇文档包含了多少域，每个域包含了多少词，每个词的字符串、位置等信息。

（这里需要说声歉意，上图的索引文件截图是基于lucene4.3.1创建出来的，文件结构和之前的版本有了很大的改动，自己查找了很多资料都没有找到新的对应关系，所以这部分还是按照之前的文件结构来介绍的，最后后附录之前的索引文件结构）

      所谓反向信息保存了词典的倒排表的映射：词-->文档，包含反向信息的文件有：

xxx.tis xxx.tii 保存了词典，即此段包含的所有的词按字典的顺序排序；

xxx.frd 保存了倒排表，也即是每个词的文档ID列表；

xxx.prx 保存了倒排表中的每个词在文档中的位置。

lock

      上图中还有一个重要的write.lock文件，lucene中目前有write.lock和commit.lock两种，write.lock是在对索引文件进行修改的时候生成的，这个时候IndexWrite的操作或者IndexReader 删除Document或取消删除都会抛出异常；commit.lock是在segments文件被读取活合并的时候生成的，当IndexReader读取索引文件之前会获得commit.lock，当segments被读取完毕的时候会被释放。

lucene3.0的索引文件结构如下图：

注：关于lucene4.3.1创建的文件结构自己将会继续查找相关资料，希望可以早日找到相关说明；如谁了解该问题，还请给出相关介绍或链接。

ps: lucene的原理部分就到这里结束了，下篇博客就开始介绍一些案例中可能会用到的API。