1.简介

倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件(inverted file)。

倒排文件（倒排索引），索引对象是文档或者文档集合中的单词等，用来存储这些单词在一个文档或者一组文档中的存储位置，是对文档或者文档集合的一种最常用的索引机制。

搜索引擎的关键步骤就是建立倒排索引，倒排索引一般表示为一个关键词，然后是它的频度（出现的次数），位置（出现在哪一篇文章或网页中，及有关的日期，作者等信息），它相当于为互联网上几千亿页网页做了一个索引，好比一本书的目录、标签一般。读者想看哪一个主题相关的章节，直接根据目录即可找到相关的页面。不必再从书的第一页到最后一页，一页一页的查找.

2.详细介绍

0）设有两篇文章1和2
　　文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too.
　　文章2的内容为：He once lived in Shanghai.
1)由于lucene是基于关键词索引和查询的，首先我们要取得这两篇文章的关键词，通常我们需要如下处理措施
　　a.我们现在有的是文章内容，即一个字符串，我们先要找出字符串中的所有单词，即分词。英文单词由于用空格分隔，比较好处理。中文单词间是连在一起的需要特殊的分词处理。
　　b.文章中的”in”, “once” “too”等词没有什么实际意义，中文中的“的”“是”等字通常也无具体含义，这些不代表概念的词可以过滤掉
　　c.用户通常希望查“He”时能把含“he”，“HE”的文章也找出来，所以所有单词需要统一大小写。
　　d.用户通常希望查“live”时能把含“lives”，“lived”的文章也找出来，所以需要把“lives”，“lived”还原成“live”
　　e.文章中的标点符号通常不表示某种概念，也可以过滤掉
　　在lucene中以上措施由Analyzer类完成
　　
　　经过上面处理后
　　文章1的所有关键词为：[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou]
　　文章2的所有关键词为：[he] [live] [shanghai]
2 ) 有了关键词后，我们就可以建立倒排索引了。上面的对应关系是：“文章号”对“文章中所有关键词”。倒排索引把这个关系倒过来，变成：“关键词”对“拥有该关键词的所有文章号”。文章1，2经过倒排后变成
　　关键词文章号
　　guangzhou 1
　　he 2
　　i 1
　　live 1,2
　　shanghai 2
　　tom 1
　　
　　通常仅知道关键词在哪些文章中出现还不够，我们还需要知道关键词在文章中出现次数和出现的位置，通常有两种位置：a)字符位置，即记录该词是文章中第几个字符（优点是关键词亮显时定位快）；b)关键词位置，即记录该词是文章中第几个关键词（优点是节约索引空间、词组（phase）查询快），lucene 中记录的就是这种位置。
　　
　　加上“出现频率”和“出现位置”信息后，我们的索引结构变为：
　　关键词文章号[出现频率] 出现位置
　　guangzhou 1[2] 3，6
　　he 2[1] 1
　　i 1[1] 4
　　live 1[2],2[1] 2，5，2
　　shanghai 2[1] 3
　　tom 1[1] 1
　　
　　以live 这行为例我们说明一下该结构：live在文章1中出现了2次，文章2中出现了一次，它的出现位置为“2,5,2”这表示什么呢？我们需要结合文章号和出现频率来分析，文章1中出现了2次，那么“2,5”就表示live在文章1中出现的两个位置，文章2中出现了一次，剩下的“2”就表示live是文章2中第 2个关键字。
　　这就是倒排索引技术的实现。
　　以上也是lucene索引结构中最核心的部分。我们注意到关键字是按字符顺序排列的（lucene没有使用B树结构），因此lucene可以用二元搜索算法快速定位关键词。