Lucene 的索引里面存了些什么，如何存放的，也即 Lucene 的索引文件格式，是读懂 Lucene源代码的一把钥匙。
当我们真正进入到 Lucene 源代码之中的时候，我们会发现:
（1）Lucene 的索引过程，就是按照全文检索的基本过程，将倒排表写成此文件格式的过程。
（2）Lucene 的搜索过程，就是按照此文件格式将索引进去的信息读出来，然后计算每篇文档打分(score)的过程。
本文详细解读了 Apache Lucene - Index File Formats (http://lucene.apache.org/java/2_9_0/fileformats.html) 这篇文章。
上面曾经交代过，Lucene 保存了从 Index 到 Segment 到 Document 到 Field 一直到 Term 的正向信息，也包括了从 Term 到 Document 映射的反向信息，还有其他一些 Lucene 特有的信息。
下面对这三种信息一一介绍。
Index –> Segments (segments.gen, segments_N) –> Field(fnm, fdx, fdt) –> Term (tvx, tvd, tvf) 上面的层次结构不是十分的准确，因为 segments.gen 和 segments_N 保存的是段(segment)的元数据信息(metadata)，其实是每个 Index 一个的，而段的真正的数据信息，是保存在域(Field)和词(Term)中的。
反向信息是索引文件的核心，也即反向索引。
反向索引包括两部分，左面是词典(Term Dictionary)，右面是倒排表(Posting List)。
在 Lucene 中，这两部分是分文件存储的，词典是存储在 tii，tis 中的，倒排表又包括两部分，一部分是文档号及词频，保存在 frq 中，一部分是词的位置信息，保存在 prx 中。
Term Dictionary (tii, tis)
Frequencies (.frq)
Positions (.prx)
为什么会有标准化因子呢？
从第一章中的描述，我们知道，在搜索过程中，搜索出的文档要按与查询语句的相关性排序，相关性大的打分(score)高，从而排在前面。
相关性打分(score)使用向量空间模型(Vector Space Model)，在计算相关性之前，要计算 Term Weight，也即某 Term 相对于某 Document 的重要性。
在计算 Term Weight 时，主要有两个影响因素，一个是此 Term 在此文档中出现的次数，一个是此 Term 的普通程度。
显然此 Term 在此文档中出现的次数越多，此 Term 在此文档中越重要。
Lucene 是一个开源的基于 Java 的搜索库。
它非常受欢迎，是一个快速的搜索库。
在 Java 应用程序中，它被用于以一种非常简单和高效的方式为任何类型的应用程序添加文档搜索功能。
本教程将帮助您深入了解 Lucene 的概念，并帮助您理解企业级应用程序中搜索需求的复杂性以及 Lucene 搜索引擎的必要性。
本教程适用于愿意学习 Lucene 搜索引擎编程的软件专业人士，它以简单易懂的步骤展开。
完成本教程后，您将具备中级水平的专业知识，可以将自己的技能提升到更高的水平。
您可以从Oracle的Java网站下载最新版本的SDK：Java SE Downloads。按照下载文件中的说明进行安装，然后设置PATH和JAVA_HOME环境变量，以指向包含Java和javac的目录，通常分别为java_install_dir/bin和java_install_dir。
如果您正在运行Windows并且将JDK安装在C:\jdk1.6.0_15中，您需要在C:\autoexec.bat文件中添加以下行：
本章节将学习如何使用 Lucene 框架进行实际编程。在您开始编写第一个使用 Lucene 框架的示例之前，请确保您已按照 Lucene - 环境设置教程中所述正确设置了 Lucene 环境。
建议您具备 Eclipse IDE 的工作知识。
让我们通过编写一个简单的搜索应用程序来开始。该应用程序将打印找到的搜索结果数量，并显示在此过程中创建的索引列表。
第一步是使用 Eclipse IDE 创建一个简单的 Java 项目。按照菜单选项 File > New -> Project，然后从向导列表中选择 Java 项目向导。现在按照如下步骤在向导窗口中命名您的项目为 LuceneFirstApplication -
Lucene 提供的索引过程是其核心功能之一。下图说明了索引过程及其类的使用。IndexWriter 是索引过程中最重要和核心的组件。
我们向 IndexWriter 添加包含字段的文档，IndexWriter 使用分析器对文档进行分析，然后根据需要创建/打开/编辑索引，并将其存储/更新到目录中。
Lucene 提供的索引过程是其核心功能之一。以下图示说明了索引过程及类的使用。IndexWriter 是索引过程中最重要和核心的组件。
我们将包含字段的文档添加到 IndexWriter 中，IndexWriter 使用分析器对文档进行分析，然后根据需要创建/打开/编辑索引，并将其存储/更新到目录中。IndexWriter 用于更新或创建索引，而不用于读取索引。
现在我们将逐步展示使用基本示例来了解索引过程的步骤。
搜索是Lucene提供的核心功能之一。下图说明了搜索过程及其使用方式。IndexSearcher是搜索过程的核心组件之一。
我们首先创建包含索引的目录(Directory)，然后将其传递给IndexSearcher，IndexSearcher使用IndexReader打开目录。接着，我们使用一个包含Term的查询(Query)，通过将查询传递给搜索器(IndexSearcher)进行搜索。IndexSearcher返回一个TopDocs对象，其中包含搜索详细信息以及作为搜索操作结果的文档的文档ID。
