Lucene的学习第一篇——引出Lucene
一：需求场景提出：
1：在指定（10个）不同名字，不同内容的word文档中，进行任意指定搜索。
比如：搜索哪个文档中有：“高富帅”，“吃鸡”。”read”…等词汇:。
2：站内搜索：搜索任意关键词，出来相关内容。论坛，贴吧，淘宝。
3：百度类似的搜索。
4：智联招聘的搜索。
二：分析
常规的搜索，我们是对数据库的内容进行sql查找，匹配从而实现搜索。但是对于以上的问题，数据库如何建表？字段怎么建？内容怎么存？。发现没法建这个表。
1：于是思考出这个问题：
数据库之所以好搜，能搜，那是因为表中的数据，有行有列。具有一致性的结构。固定的格式，限定的长度。这类数据，也就是结构化的数据。
而我们的要搜的内容没有结构性。也不知道长度。非结构化的数据。搜索也是任意指定。数据库不能实现。
2:继续思考：那么非结构化数据怎么办？
程序无非就是代替的人做的事。我们先考虑我们怎么搜索：（以下取场景1进行分析）
1：对于文档中内容搜索，要找到“吃鸡”，我们一个一个打开文档看，从头到尾进行浏览，发现了“吃鸡”，这个文档就有。没发现，这个文档就没有。
当然我们会使用Ctrl+F 进行查找。（Ctrl+F也就是从头到尾进行查找）
这种搜索的方法：叫做顺序扫描。
所以我们写个程序，实现以下功能：
遍历每个要搜索的文件
打开word文，实现ctrl+F 指定的内容。有然后拿到该文档的名字，然后标记位置。
如果文件非常多。使用多线程。
那么会面临以下几个问题：
操作windows要使用c，
只能精确查找，不能最大限度匹配。
此处多线程效率不会提升（甚至会严重降低，思考为什么）
2：顺序扫描，我们没有能力写出代码，那么我们换一种角度思考：
我们在词典中查找“吃”，之所以很快，是因为我们通过拼音，或者部首，直接找到了“吃”，找到了“吃”所在的页数，然后找到了“吃”的位置。
所以只要，我们将内容全部拆成一些词汇，然后建立信息，跟一个词典一样，那么好办了。一切问题都解决了。
面临个问题，一：如何实现拆？二：工作量如此巨大，效率如何？
拆词：使用第三方工具，
拆词之后，一次建立，重复使用（类似字典），一旦建成，功利千秋。
（后期新增数据，动态更新就好了）
三：全文检索
将数据通过拆解，分析，从新组织的，变得有结构化，并将重新结构化的结果保存下来。重新结构化的结果就是索引。我们只需要对索引进行搜索。索引的集合组成一个索引库。
所以全文检索的技术要点：
创建索引
搜索索引
使用技术：Lucene。
