1、索引维护
创建索引的过程如下：
- 建立索引器 Indexwriter。
- 建立文档对象 Document。
- 建立信息字段对象 Field。
- 将 Field 添加到 Documeni 里面。
- 将 Document 添加到 Indexwriter里面。
- 关闭索引器 Indexwriter。
索引结构如下：
IndexWriter结构：
IndexWriter通过指定存放的目录（Directory）以及文档分析器（Analyzer）来构建，direcotry代表索引存储在哪里；analyzer表示如何来分析文档的内容；similarity用来规格化文档，给文档算分；IndexWriter类里还有一些SegmentInfos对象用于存储索引片段信息，以及发生故障回滚等。
添加文档使用addDocument()方法，删除文档使用deleteDocuments(Term)或者deleteDocuments(Query)方法，而且一篇文档可以使用updateDocument()方法来更新（仅仅是先执行delete在执行add操作而已）。当完成了添加、删除、更新文档，应该需要调用close方法。
这些修改会缓存在内存中（buffered in memory），并且定期地（periodically）刷新到（flush）Directory中（在上述方法的调用期间）。一次flush操作会在如下时候触发（triggered）：当从上一次flush操作后有足够多缓存的delete操作（参见setMaxBufferedDeleteTerms(int)），或者足够多已添加的文档（参见setMaxBufferedDocs(int)），无论哪个更快些（whichever is sooner）。对被添加的文档来说，一次flush会在如下任何一种情况下触发，文档的RAM缓存使用率（setRAMBufferSizeMB）或者已添加的文档数目，缺省的RAM最高使用率是16M，为得到索引的最高效率，你需要使用更大的RAM缓存大小。需要注意的是，flush处理仅仅是将IndexWriter中内部缓存的状态（internal buffered state）移动进索引里去，但是这些改变不会让IndexReader见到，直到commit()和close()中的任何一个方法被调用时。一次flush可能触发一个或更多的片断合并（segmentmerges），这时会启动一个后台的线程来处理，所以不会中断addDocument的调用，请参考MergeScheduler。
一个IndexReader或者IndexSearcher只会看到索引在它打开的当时的状态。任何在索引被打开之后提交到索引中的commit信息，在它被重新打开之前都不会见到。
DocumentsWriter结构：
DocumentsWriter 是由IndexWriter 调用来负责处理多个文档的类，它通过与Directory 类及Analyzer 类、Scorer 类等将文档内容提取出来，并分解成一组term列表再生成一个单一的segment 所需要的数据文件，如term频率、term 位置、term 向量等索引文件，以便SegmentMerger 将它合并到统一的segment 中去。
该类可接收多个添加的文档，并且直接写成一个单独的segment 文件。这比为每一个文档创建一个segment（使用DocumentWriter）以及对那些segments 执行合作处理更有效率。
每一个添加的文档都被传递给DocConsumer类，它处理该文档并且与索引链表中（indexing chain）其它的consumers相互发生作用（interacts with）。确定的consumers，就像StoredFieldWriter和TermVectorsTermsWriter，提取一个文档的摘要（digest），并且马上把字节写入“文档存储”文件（比如它们不为每一个文档消耗（consume）内存RAM，除了当它们正在处理文档的时候）。
其它的consumers，比如FreqProxTermsWriter和NormsWriter，会缓存字节在内存中，只有当一个新的segment制造出的时候才会flush到磁盘中。
一旦使用完我们分配的RAM缓存，或者已添加的文档数目足够多的时候（这时候是根据添加的文档数目而不是RAM的使用率来确定是否flush），我们将创建一个真实的segment，并将它写入Directory中去。
索引创建的调用过程：
2、索引存储类
一个Directory对象是一系列统一的文件列表（a flat list of files）。文件可以在它们被创建的时候一次写入，一旦文件被创建，它再次打开后只能用于读取（read）或者删除（delete）操作。并且同时在读取和写入的时候允许随机访问。
2.1、FSDirectory
FSDirectory类直接实现Directory抽象类为一个包含文件的目录。目录锁的实现使用缺省的SimpleFSLockFactory，但是可以通过两种方式修改，即给getLockFactory()传入一个LockFactory实例，或者通过调用setLockFactory()方法明确制定LockFactory类。
目录将被缓存（cache）起来，对一个指定的符合规定的路径（canonical path）来说，同样的FSDirectory实例通常通过getDirectory()方法返回。这使得同步机制（synchronization）能对目录起作用。
2.2、RAMDirectory
RAMDirectory类是一个驻留内存的（memory-resident）Directory抽象类的实现。目录锁的实现使用缺省的SingleInstanceLockFactory，但是可以通过setLockFactory()方法修改。
2.3、IndexInput
IndexInput类是一个为了从一个目录（Directory）中读取文件的抽象基类，是一个随机访问（random-access）的输入流（input stream），用于所有Lucene读取Index的操作。BufferedIndexInput是一个实现了带缓冲的IndexInput的基础实现。
2.4、IndexOutput
IndexOutput类是一个为了写入文件到一个目录（Directory）中的抽象基类，是一个随机访问（random-access）的输出流（output stream），用于所有Lucene写入Index的操作。BufferedIndexOutput是一个实现了带缓冲的IndexOutput的基础实现。RAMOuputStream是一个内存驻留（memory-resident）的IndexOutput的实现类。
3、域选项
3.1、域索引选项
域索引选项通过倒排索引来控制文本是否可被搜索。
- Index.ANALYZED：使用分析器将阈值分解成独立的语汇单元流，并使每个语汇单元能被搜索。该选项适用普通文本域（正文、标题、摘要等）；
- Index.NOT_ANALYZED：对域进行索引，但不对String值进行分析。该操作实际上将域值作为单一语汇单元并使之能被搜索。该选项适用于索引那些不能被分解的域值，如URL、文件路径、日志、名字等。改选项尤其适用于精确匹配的搜索。
- Index.ANALYZED_NO_NORMS：这是Index.ANALYZED选项的变体，它不会再索引中存储norms信息。norms记录了索引中的index-time boost信息，但是当你进行搜索时可能会比较耗费内存。
- Index.NOT_ANALYZED_NO_NORMS：与Index.NOT_ANALYZED选项类似，但也是不存储norms。改选项常用于在搜索期间节省索引空间和减少内存耗费，因为single-token域并不需要norms信息，除非它们已被进行加权操作。
- Index.NO：使对应的阈值不被搜索。
当lucene建立起倒排索引后，默认情况下它会保存所有必要的信息以实施Vector Space Model。该Model需要计算文档中出现的Term数，以及它们出现的文职（这是必要的，比如通过词组搜索时用到）。但有时候这些域只是在布尔搜索时用到，他们并不为相关评分做贡献，一个常见的例子是，域只是被用作过滤，如权限过滤和日期过滤。在这种情况下，可以通过调用Field.setOmitTermFreqAndPositions(true)方法让lucene跳过对改选项的出现频率和出现位置的索引。该方法可以节省一些索引在磁盘上的储存空间，还可以加速搜索和过滤过程，但会悄悄阻止需要位置信息的搜索，如阻止PhraseQuery和SpanQuery类的运行。
3.2、域存储选项
域存储选项是用来确定是否需要存储域的真实值，以便后续搜索时能回复这个值。
- Store.YES：指定存储阈值。该情况下，原始的字符串值会全部被保留在索引中，并可以由IndexReader类恢复。该选项对于需要展示搜索结果的一些域很有用。如果索引的大小在搜索程序考虑考虑之列的话，不要存储太大的阈值，因为存储这些域值会消耗索引的存储空间。
- Store.NO：指定不存储域值。该选项通常更Index.ANALYZED选项共同用来索引打的文本域值，通常这些域值不用恢复为初始格式。
3.3、域选项组合
| 索引选项 | 存储选项 | 项向量 | 使用范例 |
|---|---|---|---|
| NOT_ANALYZED_NO_NORMS | YES | NO | b标识符（文件名、主键），电话号码和社会安全号码、URL、姓名、日期 |
| ANALYZED | YES | WITH_POSITION_OFFSET | 文档标题、摘要 |
| ANALYZED | NO | WITH_POSITION_OFFSET | 文档正文 |
| NO | YES | NO | 文档类型、数据库主键 |
| NOT_ANALYZED | NO | NO | 隐藏的关键词 |
3.4、多域值
lucene支持想一个域中写入多个不同的值。
Document doc = new Document();
for(String author:authors){
doc.add(new Field("author",author,Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED))
}
这种处理方式是完全可以接受并鼓励使用的，因为这是逻辑上具有多个域值的域的自然表示方式。在lucene内部，只要文档中出现同名的多域值，倒排索引和项向量都会在逻辑上将这些语汇单元附加进去，具体顺序由添加该域的顺序决定。
4、加权操作
文档和域的加权操作可以在索引期间完成。而搜索期间的加权操作会更加动态化，因为每次搜索都可以根据不同的加权因子独立选择加权或不加权，但这个策略也可能多消耗一些CPU效率。搜索期间的动态加权可以更灵活控制。
4.1、文档加权操作
默认情况下，所有文档的加权因子都是1.0，通过改变文档的加权因子，就可以影响文档在索引中的重要程度。调整加权操作的API为：setBoost(float)；
4.2、域加权操作
同文档加权一样，可以对进行加权操作。文档加权时，lucene内部会采用同一加权因子来对该文档中的域进行加权。域加权API：Field.setBoost(fliat)。
5、文档分析器
Analyzer类构建用于分析文本的TokenStream对象，因此（thus）它表示（represent）用于从文本中分解（extract）出组成索引的terms的一个规则器（policy）。典型的（typical）实现首先创建一个Tokenizer，它将那些从Reader对象中读取字符流（stream of characters）打碎为（break into）原始的Tokens（raw Tokens）。然后一个或更多的TokenFilters可以应用在这个Tokenizer的输出上。警告：你必须在你的子类（subclass）中覆写（override）定义在这个类中的其中一个方法，否则的话Analyzer将会进入一个无限循环（infinite loop）中。
StandardAnalyzer：
StandardAnalyzer类是使用一个English的stop words列表来进行tokenize分解出文本中word，使用StandardTokenizer类分解词，再加上StandardFilter以及LowerCaseFilter以及StopFilter这些过滤器进行处理的这样一个Analyzer类的实现。
