Lucene tim文件格式详解

本文及后面关于Lucene的文章所采用的lucene 版本为8.1.0.

1. 什么是tim文件

tim文件主要作用是保存term的值及term的一些统计信息，如term的频率，doc的频率。

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2. tim文件格式

tim 文件格式

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3. 测试代码及结果

 public static void main(String[] args) {
        try {
            // initialization
            Directory index = new NIOFSDirectory(Paths.get("/tmp/lucene/test_two"));
            IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig();
            IndexWriter writer = new IndexWriter(index, config);

            Document doc = new Document();
            TextField textField = new TextField("title", "lucene test, hello word, nice, nice", Field.Store.YES);
            doc.add(textField);
            writer.addDocument(doc);
            Document doc2 = new Document();
            TextField t2 = new TextField("title", "nice haha", Field.Store.YES);
            doc2.add(t2);
            writer.addDocument(doc2);
            writer.commit();

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

doc0 text 内容为: 'lucene test, hello word, nice, nice'
doc1 text 内容为: 'nice data'

得到的分词结果(lucene 会将最终的term安字典排序)为:

term	doc/ doc freq	term freq	pos
haha	1/1	1	1
hello	0/1	1	2
lucene	0/1	1	0
nice	0, 1 /2	3	4,5/0
test	0/1	1	1
word	0/1	1	3

说明:

• doc/doc freq. 代表该term的包含此term的docId和 docFreq, 以haha为列， 在doc 1出现过，且仅有doc1出现，nice在doc 0, doc 1出现，孤doc freq = 2
• term freq. 代表在所有文档中，term 出现的次数， nice的总出现次数为3, doc 0 出现两次，doc 1 出现1次
• pos 代表该term 在所在的文档中的position, 以nice 来说，在doc0 的position为4, 5, 在doc1的position为0

为什么term最终的顺序是 haha hello lucene nice test word? lucene 在构造索引的时候会将所有term按字典排序，一方面是易于查找，另一方面是排好序的term在构FST索引时占用空间最小

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4. Tim 文件

tim文件内容.png

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5. 文件内容分析

5.1 文件头

文件头部分包含两个头内容 BlockTreeTermsDict 和 Lucene50PostingsWriterTerms, 这两个头内容基本一致。本部分源码在BlockTreeTermsWriter的274和283行

5.1.1 BlockTreeTermsDict 内容

1. 3fd7 6c17 固定头MAGIC
2. 12 为BlockTreeTermsDict长度18
3. 42 6c6f 636b 5472 6565 5465 726d 7344 6963 18个字节即BlockTreeTermsDict
4. 00 0000 03 4个字节的BlockTreeTermsReader.VERSION_CURRENT
5. e7 b872 3275 fbea 57cd 23fa 3f4a 2696 30 16个字节的segmentId, 这个是随机生成的
6. 0a segment suffix 长度 10
7. 4c75 6365 6e65 3530 5f30 10个字节的segment suffix内容即Lucene50_0

5.1.2 Lucene50PostingsWriterTerms 内容

1. 同5.1.1 的1)
2. 1b 为Lucene50PostingsWriterTerms的长度27
3. 4c 7563 656e 6535 3050 6f73 7469 6e67 7357 7269 7465 7254 6572 6d73 即Lucene50PostingsWriterTerms
4. 0000 0001 4个字节的VERSION_IMPACT_SKIP_DATA
5. 同5.1.1中的5)
6. 同5.1.1中的6)
7. 同5.1.1中的7)

5.2 term 数据内容

在上述代码中插入了两个doc, 每一个doc 仅有一个field title, 通过分词后，总共有6个term,

term	doc/ doc freq	term freq
haha	1/1	1
hello	0/1	1
lucene	0/1	1
nice	0, 1 /2	3
test	0/1	1
word	0/1	1

现在开始分析term 部分

• 8001 block size。 每个field分为若干block, 每个block最大为128个term, 8001 为Vint编码，关于lunece中编码方式后面会针对性的说明

• 0d即13, 13 = 6 * 2 + 1， 其中的6为对应terms数量， 具体计算逻辑在 BlockTreeTermsWriter#writeBlock的668行，对应tim文件格式图term个数

• 43即67 ， 67 = 33 * 2 + 1, 其中的33为6个term占用空间大小, 具体计算逻辑在BlockTreeTermsWriter#writeBlock 820行. 对应tim文件格式图term占用空间

• 接下来33 个字节为terms内容，首先是term的size, 然后是term的值
  04 6861 6861 0568 656c 6c6f 066c 7563 656e 6504 6e69 6365 0474 6573 7404 776f 7264 对应tim文件格式图term1 到term n长度与值部分

• 0c 12 代表接下的12字节为term的docFreq与totalTermFreq 对应tim文件格式图doc freq term freq 占用大小

• 01 0001 0001 0002 0101 0001 00 依次为每一个term的docFreq与(totalTermFreq - docFreq)值 对应tim文件格式图doc freq term freq 值部分

• 11 17个字节， 接下来的17个字节为meta数据，主要记录term在doc文件与pos文件中偏移及term的docId, 以三个字节为一组，当term所在的doc中包含term次数大于1时，term次数值会保存在pos文件中。 17 = 5 * 3 + 2

• 5e 3d 01 第一个term haha的元信息，5e 代表第一term在doc文件中偏移，仔细观察doc文件，可以知道5e(00)恰好是doc data 起始offset, 3d 是 haha在pos文件中偏移， 仔细观察pos文件的3d位置为1，正好为为haha的postition， 01 代表doc 1

• 00 01 00 为term hello的元数据，00 01 采用delta编码， 也就是说 term的 doc data offset 为 5e, position offset 为 3e, 最后00 代表 doc 0

• 00 01 00 为term lucene 的元数据，00 01 采用delta编码， 也就是说 term的 doc data offset 为 5e, position offset 为 3f, 最后00 代表 doc 0

• 00 01 为term nice的元数据，00 01 采用delta编码， 也就是说 term的 doc data offset 为 5e, position offset 为 40, nice的term doc freq 大于1, 此部分信息保存在doc文件中

• 03 03 00 为term test 的元数据，00 01 采用delta编码， 也就是说 term的 doc data offset 为 5e, position offset 为 43, 最后00 代表 doc 0

• 00 01 00 为term test 的元数据，00 01 采用delta编码， 也就是说 term的 doc data offset 为 5e, position offset 为 44, 最后00 代表 doc 0

5.3 field 元数据区

field元数据区主要存储着以field为单位一些统计信息，源码在BlockTreeTermsWriter#close 详细如下

• 01. 即1, 为对应field的数量，对应tim文件格式图field size n 部分。 接着为每个field元数据

• 00 对filed info number， lucene内部为第一个field分配一个field number 对应tim文件格式图field info number 部分

• 06 terms 个数 对应tim文件格式图num terms 部分

• 02 root code length 对应tim文件格式图rootcode length 部分

• de 03 root code 内容，对应tim文件格式图root code 部分

• 08 所有term的总的frequency, 8 = (1 + 1 + 1 + 3 + 1 + 1) 对应tim文件格式图sumTotal TermFreq 部分

• 07 所有term的总的doc freq, 7 = (1 + 1 + 1 + 2 + 1 + 1) 对应tim文件格式图sumDoc Freq 部分

• 02 doc 数量 对应tim文件格式图docCount 部分

• 02 long size 固定为2 对应tim文件格式图longsSize 部分

• 04 6861 6861 最小term， 04 表示长度，后面4个字节为内容 对应tim文件格式图minTerm 部分

• 0477 6f72 6400 最大term， 04 表示长度，后面4个字节为内容 对应tim文件格式图maxTerm 部分

• 00 0000 0000 0000 b9 8字节的long 这个是filed meta 在tim文件的偏移, 185, 对应tim文件格式图filedMeta offset 部分

5.3 footer区

footer区主要有以下内容

• c0 2893 e8 MAGIC值，为header值的反码
• 00 0000 00 固定4个字节int 值为0
• 00 0000 00fb 0975 84 8个字节的CRC码

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