概述
全文搜索就是对文本数据的一种搜索方式，文本数据的都多，可以分为顺序搜索法和索引搜索法，，全文检索使用的是索引搜索法
特点（优势）：
- 做了相关度排序
- 对文本中的关键字做了高亮显示
- 摘要截取
- 只关注文本，不考虑语义
- 搜索效果更加精确——基于单词搜索，比如搜索Java的时候找不到JavaScript，因为它们是不同的两个单词
使用场景：
- 替换数据库的模糊查询，提高查询速度，降低数据库压力，增强了查询效率
- 数据库模糊查询缺点：查询速度慢，左模糊和全模糊会使索引失效，没有相关度排序，没有对文本中关键字
- 做高亮显示，搜索效果不好
- 全文检索是搜索引擎的基础
- 只对“指定领域”的网站进行索引和搜索，即垂直搜索
- 可以在word、pdf等各种各样的数据格式中检索内容
- 其他场合，比如输入法等
倒排索引
正向索引的结构如下：
“文档1”的ID > 单词1：出现次数，出现位置列表；单词2：出现次数，出现位置列表；…………。
“文档2”的ID > 此文档出现的关键词列表。
当用户在主页上搜索关键词“华为手机”时，假设只存在正向索引（forward index），那么就需要扫描索引库中的所有文档，找出所有包含关键词“华为手机”的文档，再根据打分模型进行打分，排出名次后呈现给用户。因为互联网上收录在搜索引擎中的文档的数目是个天文数字，这样的索引结构根本无法满足实时返回排名结果的要求。所以，搜索引擎会将正向索引重新构建为倒排索引，即把文件ID对应到关键词的映射转换为关键词到文件ID的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现这个关键词。
得到倒排索引的结构如下：
“关键词1”：“文档1”的ID，“文档2”的ID，…………。
“关键词2”：带有此关键词的文档ID列表。
创建索引
全文检索的索引创建过程一般有以下几步：
一些要索引的原文档(Document)
为了方便说明索引创建过程，这里特意用两个文件为例：
文件一：Students should be allowed to Go out with their friends, but not allowed to drink beer.
文件二：My friend Jerry went to school to see his students but found them drunk which is not allowed.
将原文档传给分次组件(Tokenizer)
分词组件(Tokenizer)会做以下几件事情( 此过程称为Tokenize) ：
1. 将文档分成一个一个单独的单词。
2. 去除标点符号。
3. 去除停词(Stop word) 。
所谓停词(Stop word)就是一种语言中最普通的一些单词，由于没有特别的意义，因而大多数情况下不能成为搜索的关键词，因而创建索引时，这种词会被去掉而减少索引的大小。
英语中挺词(Stop word)如：“the”,“a”，“this”等。对于每一种语言的分词组件(Tokenizer)，都有一个停词(stop word)集合。经过分词(Tokenizer) 后得到的结果称为词元(Token) 。
在我们的例子中，便得到以下词元(Token)：
“Students”，“allowed”，“go”，“their”，“friends”，“allowed”，“drink”，“beer”，“My”，“friend”，“Jerry”，“went
”，“school”，“see”，“his”，“students”，“found”，“them”，“drunk”，“allowed”。
将得到的词元(Token)传给语言处理组件(Linguistic Processor)
语言处理组件(linguistic processor)主要是对得到的词元(Token)做一些同语言相关的处理。
对于英语，语言处理组件(Linguistic Processor) 一般做以下几点：
1. 变为小写(Lowercase) 。
2. 将单词缩减为词根形式，如“cars ”到“car ”等。这种操作称为：stemming 。
3. 将单词转变为词根形式，如“drove ”到“drive ”等。这种操作称为：lemmatization 。
Stemming 和 lemmatization的异同：
- 相同之处：Stemming和lemmatization都要使词汇成为词根形式。
- 两者的方式不同：
- Stemming采用的是“缩减”的方式：“cars”到“car”，“driving”到“drive”。
- Lemmatization采用的是“转变”的方式：“drove”到“drove”，“driving”到“drive”。
- 两者的算法不同：
- Stemming主要是采取某种固定的算法来做这种缩减，如去除“s”，去除“ing”加“e”，将“ational”变
- 为“ate”，将“tional”变为“tion”。
- Lemmatization主要是采用保存某种字典的方式做这种转变。比如字典中有“driving”到“drive”，“drove”到“drive”，“am, is, are”到“be”的映射，做转变时，只要查字典就可以了。
- Stemming和lemmatization不是互斥关系，是有交集的，有的词利用这两种方式都能达到相同的转换。
语言处理组件(linguistic processor)的结果称为词(Term) 。
在我们的例子中，经过语言处理，得到的词(Term)如下：
“student”，“allow”，“go”，“their”，“friend”，“allow”，“drink”，“beer”，“my”，“friend”，“jerry”，“go”，“schoo
l”，“see”，“his”，“student”，“find”，“them”，“drink”，“allow”。
也正是因为有语言处理的步骤，才能使搜索drove，而drive也能被搜索出来。
将得到的词(Term)传给索引组件(Indexer)
索引 组件(Indexer)主要做以下几件事情：
1. 利用得到的词(Term)创建一个字典。
在我们的例子中字典如下：
2.对字典按字母顺序进行排序。
3. 合并相同的词(Term) 成为文档倒排(Posting List) 链表。
在此表中，有几个定义：
- Document Frequency 即文档频次，表示总共有多少文件包含此词(Term)。
- Frequency 即词频率，表示此文件中包含了几个此词(Term)。
所以对词(Term) “allow”来讲，总共有两篇文档包含此词(Term)，从而词(Term)后面的文档链表总共有两项，第一项表示包含“allow”的第一篇文档，即1号文档，此文档中，“allow”出现了2次，第二项表示包含“allow”的第二个文档，是2号文档，此文档中，“allow”出现了1次。到此为止，
索引已经创建好了，我们可以通过它很快的找到我们想要的文档。而且在此过程中，我们惊喜地发现，搜索“drive”，“driving”，“drove”，“driven”也能够被搜到。因为在我们的索引中，“driving”，“drove”，“driven”都会经过语言处理而变成“drive”，在搜索时，如果您输入“driving”，输入的查询
语句同样经过我们这里的一到三步，从而变为查询“drive”，从而可以搜索到想要的文档。
搜索索引
到这里似乎我们可以宣布“我们找到想要的文档了”。
然而事情并没有结束，找到了仅仅是全文检索的一个方面。不是吗？如果仅仅只有一个或十个文档包含我们查询的
字符串，我们的确找到了。然而如果结果有一千个，甚至成千上万个呢？那个又是您最想要的文件呢？
打开Google吧，比如说您想在微软找份工作，于是您输入“Microsoft job”，您却发现总共有22600000个结果返
回。好大的数字呀，突然发现找不到是一个问题，找到的太多也是一个问题。在如此多的结果中，如何将最相关的
放在最前面呢？
当然Google做的很不错，您一下就找到了jobs at Microsoft。想象一下，如果前几个全部是“Microsoft does a good job at software industry…”将是多么可怕的事情呀。
如何像Google一样，在成千上万的搜索结果中，找到和查询语句最相关的呢？
如何判断搜索出的文档和查询语句的相关性呢？
这要回到我们第三个问题：如何对索引进行搜索？
搜索主要分为以下几步：
用户输入查询语句
查询语句同我们普通的语言一样，也是有一定语法的。不同的查询语句有不同的语法，如SQL语句就有一定的语法。查询语句的语法根据全文检索系统的实现而不同。最基本的有比如：AND, OR, NOT等。举个例子，用户输入语句：lucene AND learned NOT Hadoop。
说明用户想找一个包含lucene和learned然而不包括hadoop的文档。
对查询语句进行词法分析，语法分析，及语言处理
由于查询语句有语法，因而也要进行语法分析，语法分析及语言处理。
1. 词法分析主要用来识别单词和关键字。
如上述例子中，经过词法分析，得到单词有lucene，learned，hadoop, 关键字有AND, NOT。
如果在词法分析中发现不合法的关键字，则会出现错误。如lucene AMD learned，其中由于AND拼错，导致AMD
作为一个普通的单词参与查询。
2. 语法分析主要是根据查询语句的语法规则来形成一棵语法树。
如果发现查询语句不满足语法规则，则会报错。如lucene NOT AND learned，则会出错。
如上述例子，lucene AND learned NOT hadoop形成的语法树如下：
3. 语言处理同索引过程中的语言处理几乎相同。
如learned变成learn等。
经过第二步，我们得到一棵经过语言处理的语法树。
搜索索引，得到符合语法树的文档
此步骤有分几小步：
1. 首先，在反向索引表中，分别找出包含lucene，learn，hadoop的文档链表。
2. 其次，对包含lucene，learn的链表进行合并操作，得到既包含lucene又包含learn的文档链表。
3. 然后，将此链表与hadoop的文档链表进行差操作，去除包含hadoop的文档，从而得到既包含lucene又包含
learn而且不包含hadoop的文档链表。
4. 此文档链表就是我们要找的文档。
根据得到的文档和查询语句的相关性，对结果进行排序
虽然在上一步，我们得到了想要的文档，然而对于查询结果应该按照与查询语句的相关性进行排序，越相关者越靠前。
如何计算文档和查询语句的相关性呢？
不如我们把查询语句看作一片短小的文档，对文档与文档之间的相关性(relevance)进行打分(scoring)，分数高的相关性好，就应该排在前面。
那么又怎么对文档之间的关系进行打分呢？
这可不是一件容易的事情，首先我们看一看判断人之间的关系吧。
首先 看一个人，往往有很多要素 ，如性格，信仰，爱好，衣着，高矮，胖瘦等等。
其次 对于人与人之间的关系，不同的要素重要性不同 ，性格，信仰，爱好可能重要些，衣着，高矮，胖瘦可能就不那么重要了，所以具有相同或相似性格，信仰，爱好的人比较容易成为好的朋友，然而衣着，高矮，胖瘦不同的人，也可以成为好的朋友。
因而判断人与人之间的关系，首先要找出哪些要素对人与人之间的关系最重要 ，比如性格，信仰，爱好。其次要判断两个人的这些要素之间的关系 ，比如一个人性格开朗，另一个人性格外向，一个人信仰佛教，另一个信仰上帝，一个人爱好打篮球，另一
个爱好踢足球。我们发现，两个人在性格方面都很积极，信仰方面都很善良，爱好方面都爱运动，因而两个人关系应该会很好。
我们再来看看公司之间的关系吧。
首先 看一个公司，有很多人组成，如总经理，经理，首席技术官，普通员工，保安，门卫等。
其次对于公司与公司之间的关系，不同的人重要性不同 ，总经理，经理，首席技术官可能更重要一些，普通员工，保安，门卫可能较不重要一点。所以如果两个公司总经理，经理，首席技术官之间关系比较好，两个公司容易有比较好的关系。然而一位普通
员工就算与另一家公司的一位普通员工有血海深仇，怕也难影响两个公司之间的关系。因而判断公司与公司之间的关系，首先要找出哪些人对公司与公司之间的关系最重要 ，比如总经理，经理，首席技术官。其次要判断这些人之间的关系 ，不如两家公司的
总经理曾经是同学，经理是老乡，首席技术官曾是创业伙伴。我们发现，两家公司无论总经理，经理，首席技术官，关系都很好，因而两家公司关系应该会很好。
分析了两种关系，下面看一下如何判断文档之间的关系 了。
首先，一个文档有很多词(Term)组成 ，如search, lucene, full-text, this, a, what等。
其次对于文档之间的关系，不同的Term重要性不同 ，比如对于本篇文档，search, Lucene, full-text就相对重要一些，this, a , what可能相对不重要一些。所以如果两篇文档都包含search, Lucene，fulltext，这两篇文档的相关性好一些，然而就算一篇文档包含
this, a, what，另一篇文档不包含this, a, what，也不能影响两篇文档的相关性。因而判断文档之间的关系，首先找出哪些词(Term)对文档之间的关系最重要，如search, Lucene, fulltext。然后判断这些词(Term)之间的关系。找出词(Term) 对文档的重要性的过程
称为计算词的权重(Term weight) 的过程。计算词的权重(Term weight)表示此词(Term)在此文档中的重要程度，越重要的词(Term)有越大的权重(Term weight)，因而在计算文档之间的相关性中将发挥更大的作用。判断词(Term) 之间的关系从而得到文档相关性的
过程应用一种叫做向量空间模型的算法(Vector Space Model) 。
下面仔细分析一下这两个过程：
1. 计算权重(Term weight)的过程。
影响一个词(Term)在一篇文档中的重要性主要有两个因素：
- Term Frequency (tf)：即此Term在此文档中出现了多少次。tf 越大说明越重要。
- Document Frequency (df)：即有多少文档包含次Term。df 越大说明越不重要。
容易理解吗？词(Term)在文档中出现的次数越多，说明此词(Term)对该文档越重要，如“搜索”这个词，在本文档中出现的次数很多，说明本文档主要就是讲这方面的事的。然而在一篇英语文档中，this出现的次数更多，就说明越重要吗？不是的，这是由第二个因素进
行调整，第二个因素说明，有越多的文档包含此词(Term), 说明此词(Term)太普通，不足以区分这些文档，因而重要性越低。
这也如我们程序员所学的技术，对于程序员本身来说，这项技术掌握越深越好（掌握越深说明花时间看的越多，tf越大），找工作时越有竞争力。然而对于所有程序员来说，这项技术懂得的人越少越好（懂得的人少df小），找工作越有竞争力。人的价值在于不可替代
性就是这个道理。道理明白了，我们来看看公式：
这仅仅只term weight计算公式的简单典型实现。实现全文检索系统的人会有自己的实现，Lucene就与此稍有不
同。
2. 判断Term之间的关系从而得到文档相关性的过程，也即向量空间模型的算法(VSM)。
我们把文档看作一系列词(Term)，每一个词(Term)都有一个权重(Term weight)，不同的词(Term)根据自己在文档中的权重来影响文档相关性的打分计算。
于是我们把所有此文档中词(term)的权重(term weight) 看作一个向量。
Document = {term1, term2, …… ,term N}
Document Vector = {weight1, weight2, …… ,weight N}
同样我们把查询语句看作一个简单的文档，也用向量来表示。
Query = {term1, term 2, …… , term N}
Query Vector = {weight1, weight2, …… , weight N}
我们把所有搜索出的文档向量及查询向量放到一个N维空间中，每个词(term)是一维。如图：
我们认为两个向量之间的夹角越小，相关性越大。所以我们计算夹角的余弦值作为相关性的打分，夹角越小，余弦值越大，打分越高，相关性越大。有人可能会问，查询语句一般是很短的，包含的词(Term)是很少的，因而查询向量的维数很小，而文档很长，包含
词(Term)很多，文档向量维数很大。你的图中两者维数怎么都是N呢？在这里，既然要放到相同的向量空间，自然维数是相同的，不同时，取二者的并集，如果不含某个词(Term)时，则权重(Term Weight)为0。
相关性打分公式如下：
举个例子，查询语句有11个Term，共有三篇文档搜索出来。其中各自的权重(Term weight)，如下表格。
于是计算，三篇文档同查询语句的相关性打分分别为：
于是文档二相关性最高，先返回，其次是文档一，最后是文档三。
到此为止，我们可以找到我们最想要的文档了。
说了这么多，其实还没有进入到Lucene，而仅仅是信息检索技术(Information retrieval)中的基本理论，然而当我
们看过Lucene后我们会发现，Lucene是对这种基本理论的一种基本的的实践。所以在以后分析Lucene的文章中，
会常常看到以上理论在Lucene中的应用。
在进入Lucene之前，对上述索引创建和搜索过程所一个总结，如图：
此图参照http://www.lucene.com.cn/about.htm 中文章《开放源代码的全文检索引擎Lucene》
1. 索引过程：
1) 有一系列被索引文件
2) 被索引文件经过语法分析和语言处理形成一系列词(Term) 。
3) 经过索引创建形成词典和反向索引表。
4) 通过索引存储将索引写入硬盘。
2. 搜索过程：
a) 用户输入查询语句。
b) 对查询语句经过语法分析和语言分析得到一系列词(Term) 。
c) 通过语法分析得到一个查询树。
d) 通过索引存储将索引读入到内存。
e) 利用查询树搜索索引，从而得到每个词(Term) 的文档链表，对文档链表进行交，差，并得到结果文档。
f) 将搜索到的结果文档对查询的相关性进行排序。
g) 返回查询结果给用户。
Lucene和ElasticSearch
lucene:全文搜索工具包，依赖于java，不适用于集群环境
ES：全文搜索服务器，基于lucene，采用Rest HTTP调用方式，对集群支持较好
分词器
WhitespaceAnalyzer
仅仅是去掉了空格，没有其他任何操作，不支持中文。
SimpleAnalyzer
讲除了字母以外的符号全部去除，并且讲所有字符变为小写，需要注意的是这个分词器同样把数据也去除了，同样不支持中文。
StopAnalyzer
这个和SimpleAnalyzer类似，不过比他增加了一个的是，在其基础上还去除了所谓的stop words，比如the, a, this这些。这个也是不支持中文的。
StandardAnalyzer
英文方面的处理和StopAnalyzer一样的，对中文支持，使用的是单字切割。
CJKAnalyzer
这个支持中日韩，前三个字母也就是这三个国家的缩写。这个对于中文基本上不怎么用吧，对中文的支持很烂，它是用每两个字作为分割，分割方式个人感觉比较奇葩，我会在下面比较举例。
SmartChineseAnalyzer
中文的分词。比较标准的中文分词，对一些搜索处理的并不是很好