全文检索基础
1. Windows系统中的有搜索功能：打开“我的电脑”，按“F3”就可以使用查找的功能，查找指定的文件或文件夹。搜索的范围是整个电脑中的文件资源。
2. 在BBS、BLOG、新闻等系统中提供的搜索文章的功能，如这里的贴吧的例子。搜索的范围是系统内的文章数据(都在数据库中)
3. 搜索引擎，如Baidu或Google等，可以查询到互联网中的网页、PDF、DOC、PPT、图片、音乐、视频等。下图是使用百度搜索的效果：
以上的查询功能都类似。都是查询的文本内容，都是相同的查询方式，即找出含有指定字符串的资源，不同的只是查询范围（分别为硬盘、所有帮助文件、数据库、互联网）对于搜索，按被搜索的资源类型，分为两种：可以转为文本的、多媒体类型。我们上一节提到的搜索功能都是搜索的可以转为文本的资源（第一种）。注意，百度或谷歌提供的音乐或视频搜索不是多媒体搜索，他们是按文件名搜索。在智能手机上有一款音乐搜索的软件”猎曲奇兵”，可以让他听10秒钟的音乐，然后他就能上网找出这段音乐的名称、演奏者等信息。这是多媒体搜索, 图片搜索：Google有一款工具. 你只要把图片给它,它立即帮你找出有类似图片信息的图片
什么是全文检索
全文检索是计算机程序通过扫描文章中的每一个词，对必要的词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置。当用户查询时根据建立的索引查找，类似于通过字典的检索字表查字的过程。
按搜索的方式，上一节提到的搜索功能都是不处理语义，只是找出包含指定词的所有资源（只对词进行匹配）。下图就是显示“中国的首都是哪里”这个搜索要求对应的结果，可以看到，是没有“北京”这个结果的，结果页面都是出现了这些词的网页：
全文检索的应用场景：
我们使用Lucene，主要是做站内搜索，即对一个系统内的资源进行搜索。如BBS、BLOG中的文章搜索，网上商店中的商品搜索等。所以，学完Lucene后我们就可以为自已的项目增加全文检索的功能。跟这个学习内容相关的练习为：给商城商品进行多条件搜索.搜索完毕后,高亮符合条件的信息
全文检索与数据查询的区别:
1. 相关度排序： 查出的结果没有相关度排序，不知道我想要的结果在哪一页。我们在使用百度搜索时，一般不需要翻页，为什么？因为百度做了相关度排序：为每一条结果打一个分数，这条结果越符合搜索条件，得分就越高，叫做相关度得分，结果列表会按照这个分数由高到低排列，所以第1页的结果就是我们最想要的结果
2. 查询的方式: 全文检索的速度大大快于SQL的like搜索的速度。这是因为查询方式不同造成的，以查字典举例：数据库的like就是一页一页的翻，一行一行的找，而全文检索是先查目录，得到结果所在的页码，再直接翻到这一页
3. 定位不一样：一个更侧重高效、安全的存储、一个是侧重准确、方便的搜索
所以全文检索是数据的一个有利的补充,而不是相互排斥的关系：
例如我们的练习，基于商城的全文检索系统：我们可以在项目中构建一个对于商品的全文检索功能,让买家先搜索索引库中的内容(可以多条件匹配查询),得到商品的基本信息.感兴趣在通过连接.读取数据库的完成数据, 这样既可以实现高效的查询效率,又可以为分流查询请求
Lucene相关概念介绍：
1. Lucene Core, our flagship sub-project, provides Java-based indexing and search technology, as well as spellchecking, hit highlighting and advanced analysis/tokenization capabilities
2. Lucene是一个用开源的全文检索框架
3. Lucene的主页为：http://lucene.apache.org/。本文档中所使用的Lucene为3.0.1的版本。
Lucene环境搭建
搭建Lucene的开发环境只需要加入Lucene的Jar包，要加入的jar包至少要有
a) lucene-core-3.0.1.jar（核心包）
b) contribanalyzerscommonlucene-analyzers-3.0.1.jar（分词器）
c) contribhighlighterlucene-highlighter-3.0.1.jar（高亮）
d) contribmemorylucene-memory-3.0.1.jar（高亮）
使用Lucene的API操作索引库
索引库是一个目录，里面是一些二进制文件，就如同数据库，所有的数据也是以文件的形式存在文件系统中的。我们不能直接操作这些二进制文件，而是使用Lucene提供的API完成相应的操作，就像操作数据库应使用SQL语句一样
对索引库的操作可以分为两种：管理与查询。管理索引库使用IndexWriter，从索引库中查询使用IndexSearcher。Lucene的数据结构为Document与Field。Document代表一条数据，Field代表数据中的一个属性。一个Document中有多个Field，Field的值为String型，因为Lucene只处理文本。
我们只需要把在我们的程序中的对象转成Document，就可以交给Lucene管理了，搜索的结果中的数据列表也是Document的集合。
索引库内部存储结构图如下：
