Lucene生成的索引文件
由上文中提到的代码生成的索引文件如下所示:
格式都相当怪异,那些这些文件里面都存放了些什么东西?我们先来了解如下名词
a) 段信息(SegmentInfo):它包含段的元数据;
b) 字段名(Field name):它包含了用来构建索引的字段名;
c) 存储的字段值(Stored Field values):它包含每一个文档的属性-值(attribute-value)对的列表,其中属性名为字段的名称,用来存储和文档相关的辅助信息。比如标题,网址或者是一个用来访问数据库的标识符,在进行搜索时用来作为key来取得返回值;
d) 词典(Term Dictionary):包含所有文档的所有索引字段中使用的词,也包含一个词在文档中的数量,和词的频率数据、接近度数据的指针;
e) 词的频率数据(Term Frequency Data):对词典里面的每个词而言,都有其在所有文档中包含数量以及在某一个文档中的数量,如果频率这个属性被省略掉就不会出现;
f) 词的接近度数据(Term Proximity Data):在词典中的每个词在每一个文档中的位置数据,如果位置属性被省略了就不会出现;
g) 标准化系数(Normalization Factors):对文档中的每个字段,存储了一个值为该字段的命中值Lucene在计算每个词的权重的时候都会乘上该标准化系数;
h) 词向量(Term Vectors):对文档中的每一个字段,词向量都可能被存储,一个词向量由词文本以及词的频率组成;
i) 每个文档的值(Per-Document Values):但一般都被加载到内存中用于快速访问,虽然存储的值通常用于作为搜索结果的摘要,但每一个文档的值都是非常有用的,比如在计算评分的时候作为评分系数;
j) 删除的文档(Deleted Documents):用来指示哪些文档被删除的文件
k)
有效文档 | .liv | 保存有效文档的索引文件信息 |
(在5.0版本中,只有liv保存有效docid, del文件取消???)
Lucene 5.0 live docs format
The .liv file is optional, and only exists when a segment contains deletions.
Although per-segment, this file is maintained exterior to compound segment files.
名称 | 文件后缀 | 描述 |
段文件(Segments File) | segments.gen segments_N | 存储提交点信息 |
锁文件(Lock File) | write.lock | 用来阻止多个indexWriter向同一个文件写数据 |
段信息(Segments Info) | .si | 存储段的元数据信息 |
复合文件(Compound File) | .cfs , .cfe | 一个可选的虚拟文件,包括所有其他索引文件系统频繁用完的文件句柄 |
字段信息(Fields) | .fnm | 存储字段的信息 |
字段索引(Fields Index) | .fdx | 包含指向字段值的指针 |
字段数据(Field Data) | .fdt | 存储文档里面的字段信息 |
词典(Term Dictionary) | .tim | 存储词信息 |
词索引(Term Index) | .tip | 指向词典的索引 |
频率信息(Frequencies) | .doc | 包含那些含有每一个词的频率的文档列表 |
位置信息(Positions) | .pos | 存储词在索引中出现的位置信息 |
Payloads | .pay | 额外存储每个位置的元数据信息,如字符偏移和用户负载 |
Norms | .nvd , .nvm | 文档和字段的length和boost系数的编码 |
每个文档的值(Per-Document Values) | .dvd , .dvm | 额外的得分系数或者每个文档的值信息编码 |
词向量索引(Term Vector Index) | .tvx | 存储文档的偏移数据文件 |
词向量文件(Term Vector Documents) | .tvd | 包含有词向量的文档信息 |
词向量字段(Term Vector Fields) | .tvf | 关于词向量的字段级信息 |
删除文档(Deleted Documents) | .del | 关于什么文件被删除的信息 |
数据存储基本类型
类型名称 | 说明 |
Byte | 8 bit |
UInt16 | 16 bit 二字节无符号整型,高位优先(short) |
UInt32 | 32 bit四字节无符号整型,高位优先(int) |
UInt64 | 64 bit八字节无符号整型,高位优先(long) |
VInt | 可变长度整型。0-127单字节,128-16383两字节,类推 |
VLong | 可变长度Long型 |
Chars | UNICODE字符串 |
String | 写入格式为:VInt,Chars,字符串长度加字符串值 |
前面4种类型我们可以将其称为简单类型,因为它们的存储单元均为字节Byte,并遵守高位字节先输出,低位字节后输出的原则。下面以Int32类型为例,看一下它在lucene4中的读写情况:
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VInt类型可能比较难理解,我们来深入看一下:
· 变长的整数类型,它可能包含多个Byte,对于每个Byte的8位,其中后7位表示数值,最高1位表示是否还有另一个Byte,0表示没有,1表示有。
· 越前面的Byte表示数值的低位,越后面的Byte表示数值的高位。
· 例如130化为二进制为 1000, 0010,总共需要8位,一个Byte表示不了,因而需要两个Byte来表示,第一个Byte表示后7位,并且在最高位置1来表示后面还有一个Byte,所以为(1) 0000010,第二个Byte表示第8位,并且最高位置0来表示后面没有其他的Byte了,所以为(0) 0000001
值 | 第一个Byte | 第二个Byte | 第三个Byte |
0 | 00000000 |
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2 | 00000010 |
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… |
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127 | 01111111 |
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128 | 10000000 | 00000001 |
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129 | 10000001 | 00000001 |
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… |
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16383 | 11111111 | 01111111 |
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16384 | 10000000 | 10000000 | 00000001 |
16385 | 10000001 | 10000000 | 00000001 |
… |
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我们看一下它具体的读写代码:
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VLong的相关读写实现与之类似,只是字节数不一样,这里不再重复介绍。最后看一下String相关:
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