Lucene 正排索引、倒排索引、数据库 B+树索引、Lucene原理图
正排索引、倒排索引
1. 正排索引：文档ID为Key，表中记录了，关键词出现的次数，出现的位置。优点：易维护。缺点：搜索的耗时太长。
2. 倒排索引：关键词为Key，表中记录了，文档的ID，出现的频率，出现的位置。优点：搜索耗时短。缺点：不易维护。
实现：
1. Lucene中Analyzer分词器将有效的关键词分解出来。
2. 关键词：是按字符顺序排列的，可以用二元搜索算法快速定位到关键词。
3. 实现时：词典文件、频率文件、位置文件。词典文件通过指针指向了频率文件和位置文件。
4. 压缩算法：保存数字时，只保存与上一个值的差值。节省字节数。
数据库索引（B+tree）
B树：
一颗m阶的B树；
1. 每个节点最多含有m个孩子；
2. 每个节点至少有【ceil(m/2)】个孩子，ceil(x)是一个取上限的函数。
B-树的插入
满足：左小右大；节点个数；
节点未满：插入即可。节点已满：需要分裂，上移到父节点。
B-树的删除
满足：左小右大；节点个数；
若有左右孩子：需要上移，若没有，直接删除。
B+树：
mysql的InnoDB引擎使用的B+树；数据库的索引机制；
B+树的插入
满足：左小右大；节点个数；
节点未满：插入即可。节点已满：需要分裂，上移到父节点。
B+树的删除
满足：左小右大；节点个数；
直接删除，或者从邻近兄弟借元素，或者合并。
B-树和B+树的区别
1. B+树的非叶子节点没有指向关键字指针或数据；它们存放在同一块盘中，一次加载进内存，有很好的空间局部性，IO次数可以降低。
2. B+树所有的数据都在叶子节点。每次访问路径长度相同，若访问的元素离根节点很近，则B树访问更迅速。
3. 数据库索引采用B+树的主要原因是B树在提高了IO性能的同时并没有解决元素遍历效率低下的问题。B+tree叶子节点中增加了一个链指针，B+树只需要取遍历叶子节点可以实现整棵树的遍历。而且数据库中基于范围的查询是非常频繁的，B树对基于范围的查询效率太低。
Lucene思路图
1. 首先搜集数据
数据可以是文件系统，数据库，网络上，手工输入的，或者像本例直接写在内存上的
2. 通过数据创建索引
3. 用户输入关键字
4. 通过关键字创建查询器
5. 根据查询器到索引里获取数据
6. 然后把查询结果展示在用户面前
参考：
Luncene基本概念：
倒排、分词：
B树结构：
