劉靜

摘 要：索引是搜索引擎的核心概念，優(yōu)化索引提高使用效率是當前主要研究內(nèi)容。文中研究了Lucene索引文件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，包括Lucene索引文件格式、文件組成、索引創(chuàng)建過程，并重點研究了段Segment文件的存儲結(jié)構(gòu)。經(jīng)研究表明，創(chuàng)建單一且重用的文檔實例以及提高使用的內(nèi)存大小可有效提高索引使用效率。

關(guān)鍵詞：索引；Lucene；搜索引擎

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A

1 引言（Introduction）

在Lucence中包括了幾個基礎(chǔ)的概念，分別是索引、段、文檔、域和項。其中索引由段構(gòu)成，段由文檔構(gòu)成，因此索引可以理解為包含了多個文檔的序列。文檔由域構(gòu)成，域由項構(gòu)成，項是索引中最小構(gòu)成單位，其本質(zhì)是一個字符串。段是索引數(shù)據(jù)存儲的基本單元，多個段之間彼此獨立，當添加新的文檔時將生成新的段，且段可以合并。

充分理解Lucence索引的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，對于在當前互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、云存儲應(yīng)用環(huán)境下較好使用Lucence進行具有重要意義。

2 索引文件結(jié)構(gòu)（Index file structure）

2.1 倒排索引

對文本信息進行檢查的系統(tǒng)索引可以分為包括正排索引和倒排索引[1]。在實際使用中根據(jù)屬性值查找記錄的過程稱為倒排索引。倒排表中存儲了文檔中包含的單詞，文檔編號差值、單詞出現(xiàn)次數(shù)等，這些信息即組成了倒排索引項term。

倒排索引入口為索引項term，通過倒排索引可以找到包含每個term的文檔集合稱為記錄表，記錄表中包含文檔號及term在該文檔中的出現(xiàn)頻率。

Lucene為了使得基于term的檢索效率更高，索引存儲terms的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。Lucene的索引采用了倒排索引。它可以列舉，包含一個term的所有文檔。這與自然關(guān)聯(lián)規(guī)則相反，即由documents列舉它所包含的terms。

2.2 域Fields

Lucene在存儲域數(shù)據(jù)時，域中文本被逐字的以非倒轉(zhuǎn)方式進行轉(zhuǎn)換，這些被倒排存儲的域數(shù)據(jù)可以被索引[2]。每個域的文本被拆分為多個索引項以便被高效索引，另一種方式為域中文本作為一個索引項進行索引。

2.3 片斷

Lucene索引可以由多個復合的子索引或片段構(gòu)成。每個段是一個完全獨立的索引，它可以分離提取進行檢索。檢索過程如下：（1）當添加新的文檔時創(chuàng)建新的段；（2）對現(xiàn)有段進行合并。在索引檢索時，會涉及多個索引或段，因此每一個索引都隱含包括了一組段。段及文檔關(guān)系如圖1所示。

圖1 Lucene索引片段

Fig.1 The Lucene index fragments

2.4 文檔編號

在Lucene的內(nèi)部對于每個文檔使用一個整數(shù)編號進行標識。初始情況下，第一個被加進來的文檔其文檔編號為0，之后加進來的文檔其編號自動遞增，采用自動遞增方式對文檔進行編號，編號不會出現(xiàn)重復。但需注意的是，文檔編號可以被手動更改。因此在維護時若出現(xiàn)更改情況，需特別考慮此編號是否在更大的范圍內(nèi)被使用。通常的做法是為每個段空間設(shè)置文檔編號的范圍，以保證段之間的文檔編號不重復。

綜上所述，文檔編號若發(fā)生修改可能導致錯誤，因此文檔編號應(yīng)先進行設(shè)計，在應(yīng)用時不輕易、不頻繁修改文檔編號，只有當出現(xiàn)文檔在某段空間是統(tǒng)一的，且需要在整個系統(tǒng)中使用時必須修改情況下才進行修改。

3 索引文件（Index file）

3.1 索引文件

Lucene索引文件包含多種，其使用不同的文件擴展名來進行標識。同時文件名稱可以標識不同的版本。常見的文件擴展名有：fnm文件存儲域名和域?qū)傩?、fdt文件存儲域數(shù)據(jù)、fdx文件存儲在fdt文件中的偏移位置、frq存儲文件中項的位置數(shù)據(jù)等。對于段文件命名通常為segments_x，其中x即為最新修改版本，文件segments.gen存儲當前版本值。以下文件存在于每個索引index中，并且只有一份。

（1）Segments文件

索引中活動的Segments被存儲在segment info文件中，segments_N，在索引中可能會包含一個或多個segments_N文件。然而，最大一代的那個文件是活動的片斷文件（這時更舊的segments_N文件依然存在是因為它們暫時還不能被刪除，或者，一個writer正在處理提交請求，或者一個用戶定義的IndexDeletionPolicy正被使用。這個文件按照名稱列舉每一個片斷，詳細描述分離的標準和要刪除的文件，并且還包含了每一個片斷的大小。

（2）Lock文件

寫鎖文件名為“write.lock”，存儲在默認的索引目錄中。如果鎖目錄和索引目錄不一致的，寫鎖將被命名為“XXXX-write.lock”，其中“XXXX”是一個特殊唯一的前綴，來源于索引目錄的路徑。

（3）Deletable文件

Lucene的刪除機制類似于操作系統(tǒng)回收站，在執(zhí)行刪除操作時，相當于對索引進行了“刪除標記”并未真實刪除，當索引下次優(yōu)化或合并時再從索引中真正刪除。

（4）Compound文件

Compound文件格式成一個簡單的容器，其用來服務(wù)所有Segment包含的文件（除了.del文件）。

3.2 Segment

每個段中的文件是由后綴名來區(qū)分的。

（1）域集合信息

域的信息以集合形式存儲，域集合文件后綴為.fnm。在當前的情況下，fieldbits僅用于低位，索引的域值是1，未索引的域值為0，文件中各域根據(jù)次序進行編號，即認為值0是第一個域文件，值1是下一個域文件等。Fields將使用它們在這個文件中的順序來編號。需要注意的是，就像文檔編號一樣，field編號與片斷是相關(guān)的。

（2）域索引和域值

域值存儲表使用兩種文件存儲，分別為：域索引表（.fdx文件）文件，這個文件包含指向域值的指針FieldvaluesPosition，類型為UInt64類型，此指針指向了某域值在域文件中的位置。因為域值文件包括定長的數(shù)據(jù)信息，較易隨機訪問；域值（.fdt文件）文件，每個文檔的域值信息包括了字段FieldData、DocFieldData、FieldCount、FieldNum、Bits和value。

（3）項字典

項Term字典使用如下兩種文件存儲，第一種是存儲term信息（TermInfoFile）的文件，即.tis文件，另一種是存儲term信息索引的文件，即.tii文件。TermInfoFile文件按照Term來排序，排序方法首先按照Term的field名稱（按照UTF-16字符編碼）排序，然后按照Term的Text字符串（UTF-16編碼）排序。項的命名上前綴通常上是相同的，然后以字的后綴組成。

（4）項頻率數(shù)據(jù)

Term頻率數(shù)據(jù)文件（.frq文件）存儲容納了每一個term的文檔列表，以及該term出現(xiàn)在該文檔中的頻率（出現(xiàn)次數(shù)frequency，如果omitTf設(shè)置為fals時才存儲）。

關(guān)于skip levels，每一個term可以有多個skip levels。一個term的skip levels的數(shù)目等于NumSkipLevels=Min（MaxSkipLevels，floor（log（DocFreq/log（SkipInterval））））。對一個skip level來說SkipData記錄的數(shù)目等于DocFreq/（SkipInterval^（Level+1））。然而最低的skip level等于Level=0。例如假設(shè)SkipInterval=4， MaxSkipLevels=2，DocFreq=35，則skip level 0有8個SkipData記錄，在TermFreqs序列中包含第3、7、11、15、19、23、27和31個文檔的編號。Skip level 1則有兩個SkipData記錄，在TermFreqs中包含了第15和第31個文檔的編號。在所有l(wèi)evel>0之上的SkipData記錄中包含一個SkipChildLevelPointer，指向（referencing）level-1中相應(yīng)）的SkipData記錄。在這個例子中，level 1中的記錄15有一個指針指向level 0中的記錄15，level 1中的記錄31有一個指針指向level 0中的記錄31。

（5）項位置

Positions位置信息數(shù)據(jù)文件（.prx文件）容納了每一個term出現(xiàn)在所有文檔中的位置的列表，可以利用這些信息來參與對索引結(jié)果的排序。如果在fields中的omitTf設(shè)置為true時將不會在此文件中存儲任何信息，并且如果索引中所有fields中的omitTf都設(shè)置為true，此.prx文件將不會存在。

（6）標準化因子文件

在Lucene 2.1版本之前，每一個索引都有一個norm文件給每一個文檔都保存了一個字節(jié)。對每一個文檔來說，那些.f[0-9]包含了一個字節(jié)容納一個被編碼的分數(shù)，值為對hits結(jié)果集來說在那個field中被相乘得出的分數(shù)。每一個分離的norm文件在適當?shù)臅r候為復合的和非復合的segment片斷創(chuàng)建。在Lucene 2.1及以上版本，只有一個norm文件容納了所有norms數(shù)據(jù)：一個分離的norm文件在一個存在的segment的norm數(shù)據(jù)被更改的時候被創(chuàng)建，當field N被修改時，一個分離的norm文件.sN被創(chuàng)建，用來維護該field的norm數(shù)據(jù)。

（7）項向量文件

Term向量的支持是field基本組成中對一個field來說的可選項，它包含如下三種文件：a.文檔索引或.tvx文件：對每個文檔來說，它把偏移存儲進文檔數(shù)據(jù)（.tvd）文件和域field數(shù)據(jù)（.tvf）文件。b.文檔或.tvd文件：對每個文檔來說，它包含fields的數(shù)目，有term向量的fields的列表，還有指向term向量域文件（.tvf）中的域信息的指針列表。該文件用于映射出那些存儲了term向量的fields，以及這些field信息在.tvf文件中的位置。c.域field或.tvf文件：對每個存儲了term向量的field來說，該文件包含了一個term的列表，及它們的頻率，還有可選的位置和偏移信息。

（8）刪除的文檔

刪除的文檔（.del）文件是可選的，而且僅當一個segment存在有被刪除的文檔時才存在。即使對每一單個segment，它也是維護復合segment的外部數(shù)據(jù)。

4 索引創(chuàng)建過程（The index creation process）

為了使用Lucene的索引數(shù)據(jù)，必須先將其轉(zhuǎn)換為文本標記的數(shù)據(jù)流，并用它來創(chuàng)建一個文檔對象，其中包含的域成員來容納這些文本數(shù)據(jù)[3，4]。一旦你準備的文檔對象，可以調(diào)用IndexWriter類的adddocument方法傳遞對象到Lucene寫索引。當這樣做時Lucene進行分析數(shù)據(jù)，以便更適合索引。

文檔的索引過程是通過DocumentsWriter的內(nèi)部數(shù)據(jù)處理鏈完成的，DocumentsWriter可以實現(xiàn)同時添加多個文檔并將它們寫入一個臨時的segment中，完成后再由IndexWriter和SegmentMerger合并到統(tǒng)一的segment中去。DocumentsWriter支持多線程處理，即多個線程同時添加文檔，它會為每個請求分配一個DocumentsWriterThreadState對象來監(jiān)控此處理過程。處理時通過DocumentsWriter初始化時建立的DocFieldProcessor管理的索引處理鏈來完成的，依次處理為DocFieldConsumers、DocInverter、TermsHash、FreqProxTermsWriter、TermVectorsTermsWriter、NormsWriter以及StoredFieldsWriter等。

DocFieldProcessorPerThread.processDocument（）方法是處理一個文檔的調(diào)度函數(shù)，負責整理文檔的各個fields數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建相應(yīng)的DocFieldProcessorPerField對象來依次處理每一個field。該方法首先調(diào)用索引鏈表的startDocument（）來初始化各項數(shù)據(jù)，然后依次遍歷每一個fields，將它們建立一個以field名字計算的hash值為key的hash表，值為DocFieldProcessorPerField類型。如果hash表中已存在該field，則更新該FieldInfo（調(diào)用FieldInfo.update（）方法），如果不存在則創(chuàng)建一個新的DocFieldProcessorPerField來加入hash表中。該hash表會存儲包括當前添加文檔的所有文檔的fields信息，并根據(jù)FieldInfo.update（）來合并相同field名字的域設(shè)置信息。

建立hash表的同時，生成針對該文檔的fields[]數(shù)組（只包含該文檔的fields，但會共用相同的fields數(shù)組，通過lastGen來控制當前文檔），如果field名字相同，則將Field添加到DocFieldProcessorPerField中的fields數(shù)組中。建立完fields后再將此fields數(shù)組按field名字排序，使得寫入的vectors等數(shù)據(jù)也按此順序排序。之后開始正式的文檔處理，通過遍歷fields數(shù)組依次調(diào)用DocFieldProcessorPerField的processFields（）方法進行，完成后調(diào)用finishDocument（）完成后序工作，如寫入FieldInfos等。

5 結(jié)論（Conclusion）

Lucene自發(fā)布至今已有近15年時間，近幾年互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展更使得產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長，Lucene面對海量數(shù)據(jù)進行處理，因此在檢索時針對索引的優(yōu)化至關(guān)重要。牢固掌握Lucene索引原理對于解決當前大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)檢索以及提高檢索效率打下良好基礎(chǔ)。

參考文獻（References）

[1] 王冬.一種增量倒排索引結(jié)構(gòu)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].吉林大學學 報，2007，45（06）：953-958.

[2] 黃軼文.搜索引擎原理與快速開發(fā)應(yīng)用[J].科技信息，2010， （36）：570-571.

[3] 何偉，等.基于Lucene的全文搜索引擎的設(shè)計與實現(xiàn)[J].2006， 25（9）：88-90.

[4] 李曉麗，杜振龍.基于Lucence的個性化搜索引擎研究[J].計 算機工程，2010，36（19）：258-260.

作者簡介：

劉 靜（1982-），女，碩士，講師.研究領(lǐng)域：計算機應(yīng)用 教學.