lucene正向索引（续）——域(Field)的元数据信息在.fnm里，在倒排表里，利用跳跃表，有利于大大提高搜索速度。

4.1.2. 域(Field)的元数据信息(.fnm)

一个段(Segment)包含多个域，每个域都有一些元数据信息，保存在.fnm文件中，.fnm文件的格式如下：

• FNMVersion
  • 是fnm文件的版本号，对于Lucene 2.9为-2
• FieldsCount
  • 域的数目
• 一个数组的域(Fields)
  • FieldName：域名，如"title"，"modified"，"content"等。
  • FieldBits:一系列标志位，表明对此域的索引方式
    • 最低位：1表示此域被索引，0则不被索引。所谓被索引，也即放到倒排表中去。
      • 仅仅被索引的域才能够被搜到。
      • Field.Index.NO则表示不被索引。
      • Field.Index.ANALYZED则表示不但被索引，而且被分词，比如索引"hello world"后，无论是搜"hello"，还是搜"world"都能够被搜到。
      • Field.Index.NOT_ANALYZED表示虽然被索引，但是不分词，比如索引"hello world"后，仅当搜"hello world"时，能够搜到，搜"hello"和搜"world"都搜不到。
      • 一个域除了能够被索引，还能够被存储，仅仅被存储的域是搜索不到的，但是能通过文档号查到，多用于不想被搜索到，但是在通过其它域能够搜索到的情况下，能够随着文档号返回给用户的域。
      • Field.Store.Yes则表示存储此域，Field.Store.NO则表示不存储此域。
    • 倒数第二位：1表示保存词向量，0为不保存词向量。
      • Field.TermVector.YES表示保存词向量。
      • Field.TermVector.NO表示不保存词向量。
    • 倒数第三位：1表示在词向量中保存位置信息。
      • Field.TermVector.WITH_POSITIONS
    • 倒数第四位：1表示在词向量中保存偏移量信息。
      • Field.TermVector.WITH_OFFSETS
    • 倒数第五位：1表示不保存标准化因子
      • Field.Index.ANALYZED_NO_NORMS
      • Field.Index.NOT_ANALYZED_NO_NORMS
    • 倒数第六位：是否保存payload

要了解域的元数据信息，还要了解以下几点：

• 位置(Position)和偏移量(Offset)的区别
  • 位置是基于词Term的，偏移量是基于字母或汉字的。

• 索引域(Indexed)和存储域(Stored)的区别
  • 一个域为什么会被存储(store)而不被索引(Index)呢？在一个文档中的所有信息中，有这样一部分信息，可能不想被索引从而可以搜索到，但是当这个文档由于其他的信息被搜索到时，可以同其他信息一同返回。
  • 举个例子，读研究生时，您好不容易写了一篇论文交给您的导师，您的导师却要他所第一作者而您做第二作者，然而您导师不想别人在论文系统中搜索您的名字时找到这篇论文，于是在论文系统中，把第二作者这个Field的Indexed设为false，这样别人搜索您的名字，永远不知道您写过这篇论文，只有在别人搜索您导师的名字从而找到您的文章时，在一个角落表述着第二作者是您。
• payload的使用
  • 我们知道，索引是以倒排表形式存储的，对于每一个词，都保存了包含这个词的一个链表，当然为了加快查询速度，此链表多用跳跃表进行存储。
  • Payload信息就是存储在倒排表中的，同文档号一起存放，多用于存储与每篇文档相关的一些信息。当然这部分信息也可以存储域里(stored Field)，两者从功能上基本是一样的，然而当要存储的信息很多的时候，存放在倒排表里，利用跳跃表，有利于大大提高搜索速度。
  • Payload的存储方式如下图：

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  • Payload主要有以下几种用法：
    • 存储每个文档都有的信息：比如有的时候，我们想给每个文档赋一个我们自己的文档号，而不是用Lucene自己的文档号。于是我们可以声明一个特殊的域(Field)"_ID"和特殊的词(Term)"_ID"，使得每篇文档都包含词"_ID"，于是在词"_ID"的倒排表里面对于每篇文档又有一项，每一项都有一个payload，于是我们可以在payload里面保存我们自己的文档号。每当我们得到一个Lucene的文档号的时候，就能从跳跃表中查找到我们自己的文档号。

//声明一个特殊的域和特殊的词 

public static final String ID_PAYLOAD_FIELD = "_ID";

public static final String ID_PAYLOAD_TERM = "_ID";

public static final Term ID_TERM = new Term(ID_PAYLOAD_TERM, ID_PAYLOAD_FIELD);

//声明一个特殊的TokenStream，它只生成一个词(Term)，就是那个特殊的词，在特殊的域里面。

static class SinglePayloadTokenStream extends TokenStream { 
    private Token token; 
    private boolean returnToken = false;

    SinglePayloadTokenStream(String idPayloadTerm) { 
        char[] term = idPayloadTerm.toCharArray(); 
        token = new Token(term, 0, term.length, 0, term.length); 
    }

    void setPayloadValue(byte[] value) { 
        token.setPayload(new Payload(value)); 
        returnToken = true; 
    }

    public Token next() throws IOException { 
        if (returnToken) { 
            returnToken = false; 
            return token; 
        } else { 
            return null; 
        } 
    } 
}

//对于每一篇文档，都让它包含这个特殊的词，在特殊的域里面

SinglePayloadTokenStream singlePayloadTokenStream = new SinglePayloadTokenStream(ID_PAYLOAD_TERM); 
singlePayloadTokenStream.setPayloadValue(long2bytes(id)); 
doc.add(new Field(ID_PAYLOAD_FIELD, singlePayloadTokenStream));

//每当得到一个Lucene的文档号时，通过以下的方式得到payload里面的文档号 

long id = 0; 
TermPositions tp = reader.termPositions(ID_PAYLOAD_TERM); 
boolean ret = tp.skipTo(docID); 
tp.nextPosition(); 
int payloadlength = tp.getPayloadLength(); 
byte[] payloadBuffer = new byte[payloadlength]; 
tp.getPayload(payloadBuffer, 0); 
id = bytes2long(payloadBuffer); 
tp.close();

 

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    • 影响词的评分
      • 在Similarity抽象类中有函数public float scorePayload(byte [] payload, int offset, int length)  可以根据payload的值影响评分。
• 读取域元数据信息的代码如下：

 

FieldInfos.read(IndexInput, String)

• int firstInt = input.readVInt();
• size = input.readVInt();
• for (int i = 0; i < size; i++)
  • String name = input.readString();
  • byte bits = input.readByte();
  • boolean isIndexed = (bits & IS_INDEXED) != 0;
  • boolean storeTermVector = (bits & STORE_TERMVECTOR) != 0;
  • boolean storePositionsWithTermVector = (bits & STORE_POSITIONS_WITH_TERMVECTOR) != 0;
  • boolean storeOffsetWithTermVector = (bits & STORE_OFFSET_WITH_TERMVECTOR) != 0;
  • boolean omitNorms = (bits & OMIT_NORMS) != 0;
  • boolean storePayloads = (bits & STORE_PAYLOADS) != 0;
  • boolean omitTermFreqAndPositions = (bits & OMIT_TERM_FREQ_AND_POSITIONS) != 0;