基于Java的全文索引引擎
lucene 基本概念
lucene 基本概念Lucene 基本概念Lucene 是一个开源的全文搜索引擎库，被广泛地应用于高性能搜索和索引任务中。
它是 Apache 软件基金会的一个开源项目，并且被许多知名的商业产品使用。
本文将通过一步一步的方式，来介绍 Lucene 的基本概念和其原理。
一、Lucene 是什么？Lucene 是一个基于 Java 的全文搜索引擎库。
它提供了一系列的 API 和工具，用于创建、维护和搜索大规模文本数据集。
通过将文本数据索引到 Lucene 的索引库中，我们可以快速地进行全文搜索、排序和过滤等操作。
二、Lucene 的基本原理1. 倒排索引倒排索引是 Lucene 的核心概念之一。
它是一种数据结构，用于从词项到文档的映射。
通常，我们将文本数据分割成单词，然后对每个词项构建一个索引条目，该条目指向包含该词项的文档。
例如，假设我们有三个文档：文档1 包含 "Lucene 是一个搜索引擎库"，文档2 包含 "Apache Lucene 是一个全文搜索库"，文档3 包含 "Lucene 是基于 Java 的"。
在倒排索引中，我们将按照词项构建索引，如下所示：词项文档Lucene 1, 2, 3是 1, 2, 3一个 1, 2, 3搜索引擎库 1全文搜索库 2基于 3Java 3倒排索引的优势在于它能够快速地确定包含特定词项的文档，并且支持更复杂的查询表达式。
2. 分词器分词器是将原始文本分割成词项的模块。
Lucene 提供了多种分词器，如标准分词器、简单分词器等。
分词器还可以根据具体的需求进行定制。
分词器在构建索引和搜索时起到关键作用，它们确保在索引和搜索阶段都使用相同的分词规则。
3. 文档和字段在 Lucene 中，文档是一个最小的索引单位。
它由多个字段组成，每个字段包含一个词项或多个词项。
字段可以是文本、数值或日期等不同类型。
Lucene 中的文档和字段的设计灵活，可以根据实际需求进行定义和修改。
javalucene用法
javalucene用法JavaLucene是一个用于全文检索的开源库，它提供了一个高效且可扩展的搜索引擎。
它基于Apache Lucene项目，并提供了Java编程语言的接口和实现。
使用JavaLucene，我们可以创建索引并搜索包括文本、数字、日期等数据类型的文档。
下面是一些常见的JavaLucene用法：1.创建索引：首先，我们需要创建一个用于存储索引的目录。
然后，我们可以使用IndexWriter类将文档添加到索引中。
每个文档包含一个或多个字段，我们可以指定字段的类型和分析方式。
分析器负责将文本分成单词，并对它们进行规范化和标准化，以便更好地进行搜索。
2.搜索：我们使用IndexSearcher类来执行搜索操作。
可以使用QueryParser类解析查询字符串，并将其转换为查询对象。
查询可以是简单的词语匹配、范围查询、模糊查询等。
搜索结果以文档的形式返回，我们可以根据需要对其进行排序、过滤等操作。
3.更新索引：如果需要对索引进行更新，例如添加新的文档或删除现有的文档，我们可以使用IndexWriter类来执行这些操作。
之后，我们需要使用IndexReader类来重新打开索引以获取最新的结果。
拓展：除了基本的索引和搜索功能，JavaLucene还提供了其他一些强大的功能：1.高级搜索：JavaLucene支持布尔搜索、通配符搜索、模糊搜索、模糊匹配、短语搜索等。
这些功能可以帮助我们更准确地定位所需的结果。
2.高亮显示：JavaLucene可以通过标记匹配结果中的关键词并进行高亮显示来改善用户体验。
这对于搜索结果的展示非常有帮助。
3.分布式搜索：JavaLucene可以与其他工具配合使用，如Apache Solr和Elasticsearch，进行分布式搜索。
这允许我们搭建具有高可用性和可扩展性的搜索引擎。
4.自定义扩展：JavaLucene允许用户通过实现自定义的分析器、查询解析器、评分算法等来扩展其功能。
Nutch爬虫
Nutch搜索引擎简介Nutch 是一个基于Java 实现的开源搜索引擎，其内部使用了高性能全文索引引擎工具Lucene。
从nutch0.8.0开始，Nutch 完全构建在Hadoop 分布式计算平台之上。
Hadoop 除了是一个分布式文件系统外，还实现了Google 的GFS 和MapReduce 算法。
因此基于Hadoop 的Nutch 搜索引擎可以部署在由成千上万计算机组成的大型集群上。
由于商业搜索引擎允许竞价排名，这样导致索引结果并不完全是和站点内容相关的，而Nutch 搜索结果能够给出一个公平的排序结果，这使得Nutch 在垂直搜索、档案互联网搜索等领域得到了广泛应用。
背景知识Nutch 搜索引擎是一个基于Java 的开放源代码的搜索引擎。
Nutch 搜索引擎处理流程包括抓取流程和搜索流程，如图1 所示。
相应地Nutch 也分为2部分，抓取器和搜索器。
在抓取流程中，抓取器也叫蜘蛛或者机器人，以广度优先搜索（BFS）的方式从企业内部网或者互联网抓取网页。
这个过程涉及到对CrawlDB 和LinkDB 数据库的操作。
然后Nutch 解析器开始解析诸如HTML、XML、RSS、PDF等不同格式的文档。
最后Nutch 索引器针对解析结果建立索引并存储到indexDB 和SegmentsDB 数据库中，以供搜索器搜索使用。
在搜索流程中，搜索应用使用输入关键词调用Nutch 搜索接口（Nutch Query Interface）。
应用可通过网页上的输入框输入相应关键词。
搜索接口解析搜索请求为Lucene 全文检索引擎可以识别的格式。
Nutch 索引器将会调用Lucene 引擎来响应请求在indexDB 上展开搜索。
最后搜索接口收集从索引器返回的URL、标题、锚和从SegmentsDB 返回的内容。
所有上述内容将被提供给排序算法进行排序。
排序完成后，搜索接口将返回命中的搜索结果。
由于构建在Hadoop 分布式文件系统之上，Nutch 对CrawlDB, LinkDB, SegmentsDB 和IndexDB 数据库的操作都是通过调用M/R(map/reduce) 函数完成的。
Lucene简介
在应用中加入全文检索功能——基于Java的全文索引引擎Lucene简介作者：车东 Email: /写于：2002/08 最后更新：09/09/2006 17:09:05Feed Back >> (Read this before you ask question)版权声明：可以任意转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明/tech/lucene.html关键词：Lucene java full-text search engine Chinese word segment内容摘要：Lucene是一个基于Java的全文索引工具包。
1.基于Java的全文索引引擎Lucene简介：关于作者和Lucene的历史2.全文检索的实现：Luene全文索引和数据库索引的比较3.中文切分词机制简介：基于词库和自动切分词算法的比较4.具体的安装和使用简介：系统结构介绍和演示5.Hacking Lucene：简化的查询分析器，删除的实现，定制的排序，应用接口的扩展6.从Lucene我们还可以学到什么基于Java的全文索引/检索引擎——LuceneLucene不是一个完整的全文索引应用，而是是一个用Java写的全文索引引擎工具包，它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引/检索功能。
Lucene的作者：Lucene的贡献者Doug Cutting是一位资深全文索引/检索专家，曾经是V-Twin搜索引擎(Apple的Copland操作系统的成就之一)的主要开发者，后在Excite担任高级系统架构设计师，目前从事于一些INTERNET底层架构的研究。
他贡献出的Lucene的目标是为各种中小型应用程序加入全文检索功能。
Lucene的发展历程：早先发布在作者自己的，后来发布在SourceForge，2001年年底成为APACHE基金会jakarta的一个子项目：/lucene/已经有很多Java项目都使用了Lucene作为其后台的全文索引引擎，比较著名的有：Jive：WEB论坛系统；∙Eyebrows：邮件列表HTML归档/浏览/查询系统，本文的主要参考文档“TheLucene search engine: Powerful, flexible, and free”作者就是EyeBrows系统的主要开发者之一，而EyeBrows已经成为目前APACHE项目的主要邮件列表归档系统。
lucene query语法
lucene query语法
Lucene是一个基于Java的全文搜索引擎库，支持对文本进行快速、准确的搜索和索引。
它的查询语法非常灵活，理解和掌握这些语法可以提高搜索结果的准确性和效率。
Lucene查询语法包括以下几个方面：
1. 基本查询：Lucene支持对单个词进行搜索，也可以对多个词进行组合搜索。
基本查询可以使用AND、OR、NOT等逻辑运算符。
2. 通配符查询：Lucene支持使用通配符“*”和“?”进行模糊搜索，这样可以找到相似的词语。
3. 短语查询：Lucene支持对短语进行搜索，可以通过将多个词语用双引号括起来来实现。
4. 模糊查询：Lucene支持对拼写错误的词语进行模糊搜索，可以通过在词语后面加上“~”和一个数字来实现。
5. 范围查询：Lucene支持对数值、日期等数据类型进行范围查询，可以通过在查询条件中加上“[ ]”来实现。
6. 正则表达式查询：Lucene支持使用正则表达式对文本进行搜索，可以通过在查询条件中使用“/”和“”来实现。
7. 模板查询：Lucene支持使用模板进行搜索，可以将搜索条件中的某些部分用变量替换掉。
了解和掌握Lucene查询语法可以帮助我们更好地利用这个搜索引擎库，实现更加准确和高效的搜索功能。
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基于Java的全文检索技术研究
ｐ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ ｒ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍｍｉ ｎ ｇ ｌ ａ ｎ ｇ ｕ ａ ｇ ｅ Ｊ ＡＶＡ ｆ ｕ ｌ ｌ － ｔ ｅ ｘ ｔ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｃ ａ ｎ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ｏ ｆ
。
７ ６ 。
（ 总０ ３ ９ ８ ）
基于 ｊ ａ ｖ ａ的全文检索技术研究
２ ０ １ ３年第 ５期
文章编号 ： １ ０ ０ ３ — ５ ８ ５ ０ （ ２ ０ １ ３） ０ ５ － ０ ０ ７ ６ — ０ ３
基于 Ｊ ａ ｖ ａ的全文检索技术研究
雷燕瑞
（ 海南软件职业技术学 院， 海南 琼海 ５ ７ １ ４ ０ ０）
ｉ ｆｏ ｎ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ． Ｔ ｈ ｅ ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ，ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｈ ｅ ｐ ｉ ｒ ｎ ｃ ｉ ｐ ｌ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｌ ｕ ｃ ｅ ｎ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ，ｔ ｈ ｅ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｏ ｆ ｆ ｕ ｌ ｌ ｔ ｅ ｘ ｔ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ￣ ａ ｍｅ ｗｏ ｒ ｋ ，ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ｇ ｉ ｖ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｕ ｌ ｅ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ａ ｎ ｄ ｇ ｉ ｖ ｅ ｓ ｐ ａ ｒ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｄ ｅ ．Ｈａ ｖ ｅ ａ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ ｒ ｏ ｌ ｅ ｉ ｎ ｐ ｒ ｏ ｍｏ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｍａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ
基于Java技术的搜索引擎基本组成和数据结构探究
１９ Ｏ
储 存结 构
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…
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一
转 化 为文 档 标 识 号Ｄ ｃ Ｄ ｏ Ｉ 的对 照表 桶 内的单词 时 ，该页面文 档 的标识
到 的索 引结构 做一 分析 。
（ ）文档 索 引库 一
文 件 。 它 是 将 相 应 的 文 档 标 识 号 号 Ｄ ｃ Ｄ 被存 储 到 该存 储桶 中， ）搜 索引擎 的工作 流程 二
旦 用 户 在 搜 索 引 擎 中键 入
搜 索 引擎 的工作 流程 可 以概括 关键 词 并提 交查询 命 令后 ，搜 索引 为 以下４ 步骤 ： 个 ‘
集 到页 面存储 库 中。
２ 、索 引 器对 收 集 回来 存 放 在
擎会 瞬 间返 回搜 索结 果 。然 而 为 了
（ ）搜 索引擎 的基 本组 成 一
搜 索 引擎主 的组 成可 以分为三 库 中找 到符合 该 关键 词 的所有 相 关 理 大型文 件 （ ｉ ｆ ｌ ｓ 系 统 。这里 Ｂ ｇ ｉｅ ） 个 部 分 ： 由 网络蜘 蛛 （ ｅ ｓ ｉ ｅ ／ 网页 。接 着 是所 有相 关 网页 比对 该 的大 型文 件 （ｉ ｆ ｓ 指 的是跨 多 Ｗ ｂ ｐ ｄ ｒ Ｂ ｇ ｉｅ ） ｌ Ｃ ａ ｌ ｒ 、索 引器 （ ｎ ｅ ｅ ） 检 关键 词 的相关 信 息并综 合 相关 信息 文件 系统 的虚 拟文 件 ，并可 支持 ６ ｒｗ ｅ） Ｉｄ ｘ ｒ 和 ４ 索 器 （ｅ ｒ ｈ ｒ ， 以下分 别加 以介 和 网页级 别形 成相 关度 数值 ，最 后 位 寻址方 式 。大型 文件 （ ｉ ｆ ｓ Ｓ ａｅ ｅ） Ｂ ｇ ｉｅ ） ｌ
绍和 分析 。
es的工作原理
es的工作原理ES（Elasticsearch）是一个开源的全文搜索引擎，它采用Java语言编写，基于Lucene库构建。
ES的工作原理可以总结为以下几个关键步骤。
1. 数据存储与索引ES使用倒排索引的数据结构来存储和管理文档。
在索引过程中，ES 会将文档中的每个字段进行分析和标记化处理，然后将这些标记化的词汇与文档的ID进行关联，构建倒排索引。
倒排索引可以快速地定位到包含特定词汇的文档。
2. 分布式架构ES采用分布式架构，可以在多台服务器上存储和处理大规模的数据。
它使用主分片和副本分片的方式来提高系统的可用性和性能。
主分片负责处理索引和搜索请求，而副本分片则用于数据冗余和负载均衡。
3. 索引与搜索当用户向ES发送索引请求时，ES会将文档进行解析和标准化处理，并将其存储到相应的分片中。
ES使用倒排索引来加速搜索过程，它可以快速地定位到包含特定词汇的文档，并返回相关的搜索结果。
ES支持丰富的搜索功能，例如全文搜索、模糊搜索、范围搜索等。
4. 分布式检索与聚合ES的分布式检索能力使得它可以在多个分片上并行地执行搜索请求，并将结果进行合并。
这种并行化的方式可以大幅提升搜索的效率和响应速度。
此外，ES还支持聚合操作，可以对搜索结果进行统计、分组和排序等操作，以满足各种复杂的分析需求。
5. 实时更新与批量处理ES支持实时更新数据，当用户对文档进行增删改操作时，ES会将这些变更立即应用到相应的分片中。
同时，ES还提供了批量处理功能，可以一次性地处理大量的文档更新请求，从而提高系统的吞吐量和性能。
6. 高可用性与容错性ES通过主分片和副本分片的机制来提高系统的可用性和容错性。
当主分片发生故障时，ES会自动将副本分片提升为主分片，从而保证系统的正常运行。
此外，ES还提供了分片的自动均衡和故障转移功能，可以自动调整分片在集群中的分布，以避免数据倾斜和单点故障。
总结起来，ES的工作原理包括数据存储与索引、分布式架构、索引与搜索、分布式检索与聚合、实时更新与批量处理、高可用性与容错性等关键步骤。
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在应用中加入全文检索功能——基于Java的全文索引引擎Lucene简介作者：车东 Email: /写于：2002/08 最后更新：09/09/2006 17:09:05Feed Back >> (Read this before you ask question)版权声明：可以任意转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明/tech/lucene.html关键词：Lucene java full-text search engine Chinese word segment内容摘要：Lucene是一个基于Java的全文索引工具包。
1.基于Java的全文索引引擎Lucene简介：关于作者和Lucene的历史2.全文检索的实现：Luene全文索引和数据库索引的比较3.中文切分词机制简介：基于词库和自动切分词算法的比较4.具体的安装和使用简介：系统结构介绍和演示5.Hacking Lucene：简化的查询分析器，删除的实现，定制的排序，应用接口的扩展6.从Lucene我们还可以学到什么基于Java的全文索引/检索引擎——LuceneLucene不是一个完整的全文索引应用，而是是一个用Java写的全文索引引擎工具包，它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引/检索功能。
Lucene的作者：Lucene的贡献者Doug Cutting是一位资深全文索引/检索专家，曾经是V-Twin搜索引擎(Apple的Copland操作系统的成就之一)的主要开发者，后在Excite担任高级系统架构设计师，目前从事于一些INTERNET底层架构的研究。
他贡献出的Lucene的目标是为各种中小型应用程序加入全文检索功能。
Lucene的发展历程：早先发布在作者自己的，后来发布在SourceForge，2001年年底成为APACHE基金会jakarta的一个子项目：/lucene/已经有很多Java项目都使用了Lucene作为其后台的全文索引引擎，比较著名的有：Jive：WEB论坛系统；∙Eyebrows：邮件列表HTML归档/浏览/查询系统，本文的主要参考文档“TheLucene search engine: Powerful, flexible, and free”作者就是EyeBrows系统的主要开发者之一，而EyeBrows已经成为目前APACHE项目的主要邮件列表归档系统。
∙Cocoon:基于XML的web发布框架，全文检索部分使用了Lucene∙Eclipse:基于Java的开放开发平台，帮助部分的全文索引使用了Lucene对于中文用户来说，最关心的问题是其是否支持中文的全文检索。
但通过后面对于Lucene的结构的介绍，你会了解到由于Lucene良好架构设计，对中文的支持只需对其语言词法分析接口进行扩展就能实现对中文检索的支持。
全文检索的实现机制Lucene的API接口设计的比较通用，输入输出结构都很像数据库的表==>记录==>字段，所以很多传统的应用的文件、数据库等都可以比较方便的映射到Lucene的存储结构/接口中。
总体上看：可以先把Lucene当成一个支持全文索引的数据库系统。
比较一下Lucene和数据库：全文检索≠ like "%keyword%"通常比较厚的书籍后面常常附关键词索引表（比如：北京：12, 34页，上海：3,77页……），它能够帮助读者比较快地找到相关内容的页码。
而数据库索引能够大大提高查询的速度原理也是一样，想像一下通过书后面的索引查找的速度要比一页一页地翻内容高多少倍……而索引之所以效率高，另外一个原因是它是排好序的。
对于检索系统来说核心是一个排序问题。
由于数据库索引不是为全文索引设计的，因此，使用like "%keyword%"时，数据库索引是不起作用的，在使用like查询时，搜索过程又变成类似于一页页翻书的遍历过程了，所以对于含有模糊查询的数据库服务来说，LIKE对性能的危害是极大的。
如果是需要对多个关键词进行模糊匹配：like"%keyword1%" and like "%keyword2%" ...其效率也就可想而知了。
所以建立一个高效检索系统的关键是建立一个类似于科技索引一样的反向索引机制，将数据源（比如多篇文章）排序顺序存储的同时，有另外一个排好序的关键词列表，用于存储关键词==>文章映射关系，利用这样的映射关系索引：[关键词==>出现关键词的文章编号，出现次数（甚至包括位置：起始偏移量，结束偏移量），出现频率]，检索过程就是把模糊查询变成多个可以利用索引的精确查询的逻辑组合的过程。
从而大大提高了多关键词查询的效率，所以，全文检索问题归结到最后是一个排序问题。
由此可以看出模糊查询相对数据库的精确查询是一个非常不确定的问题，这也是大部分数据库对全文检索支持有限的原因。
Lucene最核心的特征是通过特殊的索引结构实现了传统数据库不擅长的全文索引机制，并提供了扩展接口，以方便针对不同应用的定制。
可以通过一下表格对比一下数据库的模糊查询：全文检索和数据库应用最大的不同在于：让最相关的头100条结果满足98%以上用户的需求Lucene的创新之处：大部分的搜索（数据库）引擎都是用B树结构来维护索引，索引的更新会导致大量的IO操作，Lucene在实现中，对此稍微有所改进：不是维护一个索引文件，而是在扩展索引的时候不断创建新的索引文件，然后定期的把这些新的小索引文件合并到原先的大索引中（针对不同的更新策略，批次的大小可以调整），这样在不影响检索的效率的前提下，提高了索引的效率。
Lucene和其他一些全文检索系统/应用的比较：关于亚洲语言的的切分词问题(Word Segment)对于中文来说，全文索引首先还要解决一个语言分析的问题，对于英文来说，语句中单词之间是天然通过空格分开的，但亚洲语言的中日韩文语句中的字是一个字挨一个，所有，首先要把语句中按“词”进行索引的话，这个词如何切分出来就是一个很大的问题。
首先，肯定不能用单个字符作(si-gram)为索引单元，否则查“上海”时，不能让含有“海上”也匹配。
但一句话：“北京天安门”，计算机如何按照中文的语言习惯进行切分呢？“北京天安门” 还是“北京天安门”？让计算机能够按照语言习惯进行切分，往往需要机器有一个比较丰富的词库才能够比较准确的识别出语句中的单词。
另外一个解决的办法是采用自动切分算法：将单词按照2元语法(bigram)方式切分出来，比如："北京天安门" ==> "北京京天天安安门"。
这样，在查询的时候，无论是查询"北京" 还是查询"天安门"，将查询词组按同样的规则进行切分："北京"，"天安安门"，多个关键词之间按与"and"的关系组合，同样能够正确地映射到相应的索引中。
这种方式对于其他亚洲语言：韩文，日文都是通用的。
基于自动切分的最大优点是没有词表维护成本，实现简单，缺点是索引效率低，但对于中小型应用来说，基于2元语法的切分还是够用的。
基于2元切分后的索引一般大小和源文件差不多，而对于英文，索引文件一般只有原文件的30%-40%不同，目前比较大的搜索引擎的语言分析算法一般是基于以上2个机制的结合。
关于中文的语言分析算法，大家可以在Google查关键词"wordsegment search"能找到更多相关的资料。
安装和使用下载：/lucene/注意：Lucene中的一些比较复杂的词法分析是用JavaCC生成的（JavaCC：JavaCompilerCompiler，纯Java 的词法分析生成器），所以如果从源代码编译或需要修改其中的QueryParser、定制自己的词法分析器，还需要从https:///下载javacc。
lucene的组成结构：对于外部应用来说索引模块(index)和检索模块(search)是主要的外部应用入口简单的例子演示一下Lucene的使用方法：索引过程：从命令行读取文件名（多个），将文件分路径(path字段)和内容(body 字段)2个字段进行存储，并对内容进行全文索引：索引的单位是Document对象，每个Document对象包含多个字段Field对象，针对不同的字段属性和数据输出//使用方法：: IndexFiles [索引输出目录] [索引的文件列表] ...public static void main(String[] args) throws Exception {String indexPath = args[0];IndexWriter writer;//用指定的语言分析器构造一个新的写索引器（第3个参数表示是否为追加索引）writer = new IndexWriter(indexPath, new SimpleAnalyzer(), false);for (int i=1; i<args.length; i++) {System.out.println("Indexing file " + args[i]);InputStream is = new FileInputStream(args[i]);//构造包含2个字段Field的Document对象//一个是路径path字段，不索引，只存储//一个是内容body字段，进行全文索引，并存储Document doc = new Document();doc.add(Field.UnIndexed("path", args[i]));doc.add(Field.Text("body", (Reader) new InputStreamReader(is))); //将文档写入索引writer.addDocument(doc);is.close();};//关闭写索引器writer.close();}}索引过程中可以看到：∙语言分析器提供了抽象的接口，因此语言分析(Analyser)是可以定制的，虽然lucene缺省提供了2个比较通用的分析器SimpleAnalyser和StandardAnalyser，这2个分析器缺省都不支持中文，所以要加入对中文语言的切分规则，需要修改这2个分析器。
∙Lucene并没有规定数据源的格式，而只提供了一个通用的结构（Document 对象）来接受索引的输入，因此输入的数据源可以是：数据库，WORD文档，PDF文档，HTML文档……只要能够设计相应的解析转换器将数据源构造成成Docuement对象即可进行索引。