1.ElasticSearch源码：数据类型
2.es lucene搜索及聚合流程源码分析
3.Lucene源码索引文件结构倒排索引
4.Lucene源码索引文件结构反向
5.Lucene特点及优势

ElasticSearch源码：数据类型

       ElasticSearch源码版本 7.5.2，研究源码研究源码其底层基于Lucene，何入Lucene好比汽车的研究源码研究源码发动机，提供了基础的何入存储和查询功能，而ES则在此基础上增加了分布式特性。研究源码研究源码本文将简要探讨ES中的何入vue穿梭框源码数据类型。

       Lucene的研究源码研究源码FieldType是描述字段属性的核心，包含个属性，何入如倒排索引和DocValuesType，研究源码研究源码后者支持聚合排序。何入官方定义的研究源码研究源码类型如TextField，仅索引、何入分词但不存储，研究源码研究源码而用户可以根据需求自定义数据类型，何入尽管在ES中，研究源码研究源码所有数据类型都是自定义的。

       Lucene文件格式类型各异，如Norms和Pre-Document Values，根据FieldType设置的不同属性，文件类型和存储结构会相应变化。Lucene通过不同的压缩类型和数据结构存储数据，但详细实现较为复杂。

       在ES中，数据类型分为Meta-fields和Fields or properties。源码编译makefileMeta-fields包括元数据字段如_index、_type和_id，它们存储在特定位置，但处理方式各异。Fields或properties则是开发的核心，包括String（text和keyword）、数字类型、Range类型、时间类型、Boolean和Binary等。

       复杂数据类型如Object和Nested用于处理嵌套结构，而Geo-point和Geo-shape用于地理信息。特殊数据类型如IP、completion和Join则在特定场景下使用。Array要求数组内字段类型一致，Multi-fields则支持多种处理方式的字符串字段。

       总体来说，ES的字段类型丰富且友好，但并非所有场景都适用。开发者在实际应用中应参考官方文档和代码来选择和使用。

       参考资源：org.apache.lucene.codecs.lucene (Lucene 9.0.0核心API)、Elasticsearch Guide [7.5]、elastic.co/guide/en/ela...

es lucene搜索及聚合流程源码分析

       本文通过深入分析 TermQuery 和 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator，看全网源码旨在揭示 Elasticsearch 和 Lucene 的搜索及聚合流程。从协调节点接收到请求后，将搜索任务分配给相关索引的各个分片（shard）开始。

       协调节点将请求转发至数据节点，数据节点负责查询与聚合单个分片的数据。

       在数据节点中，根据请求构建 SearchContext，该上下文包含了查询（Query）和聚合（Aggregator）等关键信息。查询由请求创建，例如 TermQuery 用于文本和关键词字段，其索引结构为倒排索引；PointRangeQuery 用于数字、日期、IP 和点字段，其索引结构为 k-d tree。

       构建 Aggregator 时，根据 SearchContext 创建具体聚合器，如 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator 用于关键词字段的全局排序术语聚合。

       在处理全局排序术语聚合时，如果缓存中不存在全局排序，将创建并缓存全局排序，当分片下的数据发生变化时，需要清空缓存。

       全局排序将所有分段中的处cp源码指定字段的所有术语排序并合并成一个全局排序，同时创建一个 OrdinalMap，用于在收集时从分段 ord 获取全局 ord。 docCounts 用于记录 ord 对应的文档计数。

       对于稀疏情况下的数据收集，使用 bucketOrds 来缩减 docCounts 的大小，并通过 LongHash 将全局 ord 与 id 映射起来，收集时在 id 处累加计数。

       处理聚合数据时，根据请求创建具体的权重，用于查询分片并创建评分器。查询流程涉及从 FST（Finite State Transducer，有限状态传感器）中查找术语，读取相关文件并获取文档标识符集合。

       评分及收集过程中，TopScoreDocCollector 用于为文档评分并获取顶级文档。聚合流程中，GlobalOrdinalsStringTermsAggregator 统计各术语的文档计数。

       协调节点最终收集各个分片的返回结果，进行聚合处理，并获取数据，数据节点从存储字段中检索结果。在整个流程中，FetchPhase 使用查询 ID 获取搜索上下文，躲避游戏源码以防止合并后旧分段被删除。

       本文提供了一个基于 Elasticsearch 和 Lucene 的搜索及聚合流程的深入分析，揭示了从请求接收、分片查询、聚合处理到数据收集和结果整合的全过程。通过理解这些关键组件和流程，开发者可以更深入地掌握 Elasticsearch 和 Lucene 的工作原理，优化搜索和聚合性能。

Lucene源码索引文件结构倒排索引

       倒排索引在Lucene源码中的实现包含多个关键信息点，包括词（Term）、倒排文档列表（DocIDList）、词频（TermFreq）、位置（Position）、偏移（Offset）以及payload。词（Term）在分词阶段产生，之后与位置（Position）、偏移（Offset）和payload信息一起记录。词频（TermFreq）则在遇到下一个文档时确定。Lucene通过内存缓存系统来实现这些信息结构，使用`org.apache.lucene.util.ByteBlockPool`作为基础组件来管理数据。

       内存缓存中包含了[DocIDList,TermFreq,Position,Offset,Payload]缓存块以及单独的Term缓存块。为了将这些数据联接起来形成完整的倒排索引，还需其他数据结构支持。PostinList作为每个Term的入口，包含指向倒排信息物理偏移的指针，这些信息在缓存块中以物理偏移形式存储。为了节省空间，Lucene对数据进行差值编码，只记录必要的偏移信息。通过`org.apache.lucene.util.BytesRefHash`对Term进行哈希处理，以高效判断Term是否存在。

       Lucene在内存缓存系统中的设计考虑了内存使用、资源控制和空间节约。通过`ByteBlockPool`等组件，实现数据块的灵活管理和内存高效使用，同时通过差值编码技术进一步减少存储需求。这种复杂的设计旨在提供高性能的倒排索引系统，同时保持资源使用效率。

Lucene源码索引文件结构反向

       Lucene的索引结构复杂且详尽，不仅保存了从Term到Document的正向映射，还包括了从Document到Term的反向信息。这种反向信息的核心是反向索引，它由词典(Term Dictionary)和倒排表(Posting List)两部分组成。词典存储在tii和tis文件中，包含Term的频率、位置信息以及元数据；而倒排表分为文档号和词频的frq文件，以及位置信息的prx文件。

       词典(.tim)存储Term的统计信息，如包含文档数量和词频，以及Term的元数据，包括其在文档中的位置。词典索引(.tip)则是对tim文件的索引，便于快速访问。在tim中，NodeBlock以个entries为一组，包含Term的相关数据和FieldSummary。OuterNode和InnerNode是NodeBlock的两种类型，OuterNode按Term大小顺序存储，用RAMOutputStream记录相关信息。

       倒排表的存储则更复杂，如PackedBlock压缩和SKIPLIST结构。LIV文件通过FixBitSet记录文档状态，而TermVector保存的信息与Field Data相似，Norms用于存储Boost加权信息，可能在Lucene7后减少。Doc Values和Point Values分别处理数字类型数据和多维数据索引，这些内容在后续的文章中会有更详细的解释。

       总的来说，理解Lucene的索引结构对于优化搜索引擎性能、诊断生产环境问题至关重要，因为它构成了分布式搜索引擎如Solr和ElasticSearch的基础。深入剖析这些文件结构有助于我们从更高层次上进行问题分析。

Lucene特点及优势

       Lucene，作为一个开源项目，自发布以来就深受开发者喜爱，它不仅被应用于创建全文检索应用，还被广泛集成到系统软件、Web应用甚至商业软件中，如Apache软件基金会官网和IBM的Eclipse、Web Sphere。其开放源代码特性、高效索引结构及优良系统架构，使其在众多应用中脱颖而出。

       Lucene是一个高性能、可扩展的搜索库，特别适用于Java应用。它是Apache Jakarta家族的一部分，遵循Apache软件许可。其主要优点包括：

       索引文件格式独立，支持跨平台共享，采用8位字节的标准化格式，方便不同系统和平台的兼容。

       采用分块索引技术，新文件能快速建立小文件索引，通过合并优化原有索引。

       面向对象设计降低了学习难度，便于扩展新功能。

       提供通用的文本分析接口，用户可自定义语言和文件格式处理。

       内置强大的查询引擎，支持布尔操作、模糊查询和分组查询等。

       对比商业引擎，Lucene的优势在于开源开发模式。开发者能深入理解搜索引擎制作技术，根据需求定制化，灵活性更强。其开放源代码架构允许程序员扩展功能，如中文处理、HTML和PDF等，且跨平台能力突出。

       最后，Lucene虽基于Java，但在开放源代码社区的支持下，已有多种语言实现版本，如.NET Framework，使Lucene可在更多平台上运行。只需导入analysis、document、index等7个主要包，系统管理员就能根据需求灵活选择。

扩展资料

       Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。