1 索引原理

全文索引由来已久，绝大多数都基于倒排索引来做，顾名思义，它与常规的一篇文章包含哪些词相反，它是一个词记录到那些文档中，由两部分组成--词典和倒排表。
其中词典结构尤为重要，有很多种词典结构，各有各的优缺点，最简单如排序数组，通过二分查找来检索数据，更快的有哈希表，磁盘查找有B树、B+树，但一个能支持TB级数据的倒排索引结构需要在时间和空间上有个平衡，下图列了一些常见词典的优缺点：

dictionary.png

其中可用的有：B+树、跳跃表、FST。
B+树：

mysqlB.png

理论基础：平衡多路查找树
优点：外存索引、可更新
缺点：空间大、速度不够快

跳跃表：

skip.png

优点：结构简单、跳跃间隔、级数可控，Lucene3.0之前使用的也是跳跃表结构，后换成了FST，但跳跃表在Lucene其他地方还有应用如倒排表合并和文档号索引。
缺点：模糊查询支持不好

FST Lucene现使用的索引结构：

FST.png

说明：假设我们现在要将mop, moth, pop, star, stop and top(term index里的term前缀)映射到序号：0，1，2，3，4，5(term dictionary的block位置)。

2 Lucene索引原理

Lucene（4.10.3）的一个索引文件结构如下图所示，基本可以分为三个部分：词典、倒排表、正向文件、列式存储DocValues。

luceneStyle.png

2.1 索引结构

Lucene现在采用的数据结构为FST，它的特点就是：

• 词查找复杂度为O(len(str))
• 共享前缀、节省空间
• 内存存放前缀索引、磁盘存放后缀词块

往索引库里插入四个单词abd、abe、acf、acg，看看它的索引文件内容。

LuceneContent.png

tip部分，每列一个FST索引，所以会有多个FST，每个FST存放前缀和后缀块指针，这里前缀就为a、ab、ac。tim里面存放后缀块和词的其他信息如倒排表指针、TFDF等，doc文件里就为每个单词的倒排表。
所以它的检索过程分为三个步骤：

• 内存加载tip文件，通过FST匹配前缀找到后缀词块位置。
• 根据词块位置，读取磁盘中tim文件中后缀块并找到后缀和相应的倒排表位置信息。
• 根据倒排表位置去doc文件中加载倒排表。
  这里就会有两个问题，第一就是前缀如何计算，第二就是后缀如何写磁盘并通过FST定位，下面将描述下Lucene构建FST过程：
  已知FST要求输入有序，所以Lucene会将解析出来的文档单词预先排序（这里在数据不停进入时，实时排序肯定是不行的，应该是多个文件定期合并，这部分后续再深入研究），然后构建FST，我们假设输入abd、abe、acf、acg，那么整个构建过程如下：
  FSTBuild.png

1. 插入abd时，没有输出。
2. 插入abe时，计算出前缀ab，但此时不知道后续还不会有其他以ab为前缀的词，所以此时无输出。
3. 插入acf时，因为是有序的，知道不会再有ab前缀的词了，这时就可以写tip和tim了，tim中写入后缀词块d、e和它们的倒排表位置ip_d,ip_e，tip中写入a，b和以ab为前缀的后缀词块位置(真实情况下会写入更多信息如词频等)。
4. 插入acg时，计算出和acf共享前缀ac，这时输入已经结束，所有数据写入磁盘。tim中写入后缀词块f、g和相对应的倒排表位置，tip中写入c和以ac为前缀的后缀词块位置。

2.2 倒排表结构

倒排表就是文档号集合，但怎么存，怎么取也有很多讲究，Lucene现使用的倒排表结构叫Frame of reference,它主要有两个特点：

• 数据压缩，如下图所示，将6个数字从原先的24bytes压缩到7bytes。

  
  compress.png

• 跳跃表加速合并，因为布尔查询时，and 和or 操作都需要合并倒排表，这时就需要快速定位相同文档号。

利用跳表(Skip list)的数据结构快速做“与”运算
利用上面提到的bitset按位“与”

假设有下面三个posting list需要联合索引：

postinglist.png

如果使用跳表，对最短的posting 里身体中每个id，逐个在另外两个posting list查找是否存在，最后得到交集的结果。
如果使用bitset，就很直观了，直接按位与，得到的结果就是最后的交集。

2.3 正向文件

正向文件指的就是原始文档，Lucene对原始文档也提供了存储功能，它存储特点就是分块+压缩，fdt文件就是存放原始文档的文件，它占了索引库90%的磁盘空间，fdx文件为索引文件，通过文档号（自增数字）快速得到文档位置，他们的文件格式如下：

nomalIndex.png

fnm中为元信息存放了各列类型、列名、存储方式等信息。
fdt为文档值，里面一个chunk就是一个块，Lucene索引文档时，先缓存文档，缓存大于16KB时，就会把文档压缩存储。一个chunk包含了该chunk起始文档、多少个文档、压缩后的文档内容。
fdx为文档号索引，倒排表存放的是文档号，通过fdx才能快速定位到文档位置即chunk位置，它的索引结构比较简单，就是跳跃表结构，首先它会把1024个chunk归为一个block，每个block记载了起始文档值，block就相当于一级跳表。
所以查找文档，就分为三步：
第一步二分查找block，定位属于哪个block。
第二步就是根据从block里面每个chunk的起始文档号，找到属于哪个chunk和chunk位置。
第三步就是去加载fdt的chunk，找到文档。

这里还有一个细节就是存放chunk起始文档值和chunk位置不是简单的数组，而是采用了平均值压缩法。所以第N个chunk的起始文档值由 DocBase + AvgChunkDocs * n + DocBaseDeltas[n]恢复而来，而第N个chunk再fdt中的位置由 StartPointerBase + AvgChunkSize * n + StartPointerDeltas[n]恢复而来。

从上面分析可以看出，lucene对原始文件的存放是行是存储，并且为了提高空间利用率，是多文档一起压缩，因此取文档时需要读入和解压额外文档，因此取文档过程非常依赖随机IO，以及lucene虽然提供了取特定列，但从存储结构可以看出，并不会减少取文档时间。

2.4 DocValues

我们知道倒排索引能够解决从词到文档的快速映射，但当我们需要对检索结果进行分类、排序、数学计算等聚合操作时需要文档号到值的快速映射，而原先不管是倒排索引还是行式存储的文档都无法满足要求。由此引入DocValues，其实现原理是在建索引的过程中,在设置了DocValues类型的数据直接以正排信息存在到RAM or Disk上，后期基于映射文件方式来读取，脱离JVM堆内存。

Reference

• 1.Lucene底层原理和优化经验