Lucene作为一个索引和存储引擎，其实现中包含了很多数据存储和检索方面的算法。这里对其中一部分算法做些简单的分析，希望能够对我们在其他领域处理类似问题时提供参考。

批量顺序写入索引数据

和传统的数据库比较，Lucene由于对检索的要求更高：全文检索、高亮、相似度等，其索引处理和存储发的负担要远多于一般的数据库。再加上，Lcuene追求更大的文档处理吞吐量，所以Lcuene没有使用大多数传统的关系数据库的索引结构：B+树，而是使用map这种更利于I/O的结果存储索引。

map的新增操作只需要在map文件的末尾添加记录即可，而在普通的B+树增加记录却可能需要执行seek+update操作。对磁盘来说，由于需要移动磁头/寻道的概率较低，顺序写的效率要高于随机写，所以map的写效率是优于B+树的。

为了保持磁盘的IO效率，lucene避免对索引文件的直接修改，所有的索引文件一旦生成，就是只读，不能被改变的。其操作过程如下：

1. 在内存中保存新增的索引;
2. 内存中的索引数量达到一定阈值时，触发写操作，将这部分数据批量写入新文件，我们称为segment；
3. 新增的segment生成后，不能被修改；
4. update操作和delete操作不会立即导致原有的数据被修改或者删除。

上面的过程执行一段时间后，最终我们会得到大量的segment。为了减少资源占用，也为了提高检索效率，lcuene会自动定期将这些小的segment合并成大的segment，合并过程中，由于map中的数据都是排好序的，所以也不会有随机写操作。通过merge，我们还可以把update和delete操作真正生效，删除多余的数据，节省空间。

Lucene使用的索引结构和管理办法，其出发点是为了保证写入性能，同时又能支持较高效率的检索，这种方法在很多NoSQL数据库中被使用，和B+树对应，这类索引方法我们称为LSM树（log structured merge tree)。LSM在不同的数据中有多种具体实现，差异主要表现在segment的内容组织，segment的合并时机和算法等方面。详细的资料可以参考：log-structured-merge-trees

联合检索

在很多数据库中，如果检索涉及到多个字段，通常检索过程中只会利用其中一个字段的索引。但Lucene能够保证使用所用相关字段的索引，其检索过程如下：

1. 通过各个字段的索引检索出多组文档；

2. 这些文档使用排好序的跳表(skip list)保存；

3. 遍历这些跳表，找出它们之间的交集。

这里举个具体的例子(来自：algorithms-and-data-structures-power-lucene-and-elasticsearch)

假定我们根据三个不同字段检索得到三组文档，表示成下面三个列表：

A：[2, 13, 17]
B：[1, 13, 22]
C: [1, 3, 13]

每个列表提供两个操作：next和advance:

next表示得到将列表指针指向一个位置；

advance(m)表示将指针指向下一个值不小于m的位置；

开始遍历时，每个列表的指针指向第一个元素，

A.next -> 2
B.next -> 1

由于B的当前值1小于A的当前值2，所以执行：B.advance(2),将B的指针跳向第一个不小于2的位置，这个值就是13。

而A的当前值为2，小于13，所以这次轮到A需要执行跳跃：A.advance(13),结果指针也来到13。

A和B的指针都指向13，我们可以对A和C也执行上述操作，导致C的指针也指向13，所以13就是符合条件的文档。

这个过程中，我们利用到了跳表的快速遍历特性，提供了检索效率。

行存储和列存储

Lucene在存储文档原始数据时，使用行存储格式，每行大小固定(16k), 在行内可存储多个文档。这么设计的用意在于考虑到Lucene面向的文档大部分较小，可以多个文档共存于一行，这样便于减少行数，相应的行索引数量也减少，提高读写效率。

Lucene为了支持数据的排序和聚合需求，还另外提供了列存储(DocValue)，它用于存储所有文档的特定字段，当需要按照该字段进行排序、聚合时，和行存储比较，列式的存储更利于批量获取多个文档的字段值。

关于Lucene的文件存储格式，请参考lucene的相关文档

压缩

为了节省空间，lucene在行存储和列存储中存放的都是压缩数据。对于行存储，lucene提供了两种压缩选项：BEST_SPEED和BEST_COMPRESSION，对应速度优先和空间优先的不同策略。

而在列存储中，lucene主要通过对数据的编解码实现压缩，这里有些例子：

• Delta Encoding

1. 取出字段的最小值；
2. 其他字段的值表示成和最小值的差异；

• Table Encoding

1. 如果字段的取值不超过256个；将所有的值保存在一个独立的table中；
2. 各个字段表示成table的索引
3. 在字段值的cardinality不多的情况下适用

Cardinality

Cardinality是指集合中不同值的个数。按照一般的做法，我们需要遍历集合，将不同的值保存到一个Map中，完成遍历后，map的size就是cardinality。可是这种处理方法不适合大集合，会消耗太多内存。

Lucene采用了另外的方法来统计cardinality，该方法不能够得到精确计算结果，但是能够得到一个近似值。方法的名称为:HyperLogLog++，计算过程如下：

1. 计算字段的hash值；
2. 统计hash值末尾开始的连续0的个数，记为m；
3. 记录m的最大值；
4. Cardinality = 2m

我们来看个例子：

在上面的3个值中，我们观察到末尾连续0的个数最大为3，根据公式，cadinality等于23=8

这个计算过程不需要我们去遍历和记住所有的不同值，只需要一个变量(末尾连续0的个数)就可以了，所以对内存资源占用很少。当然，我们上面的描述是对HyperLogLog的简化，为了减少结果偏差，HyperLogLog的实现要比上面的过程稍微复杂一些，但是其本质不变，都是对结果的近似估算。

其实有很多类似的的近似估算方法，它们一般被归类到data sketch算法，适用于大数据环境中对数据的近似统计。更详细的记录可以参考：skectching-sclaing