Lucene搜索过程解析(6)

以下转自：http://forfuture1978.iteye.com/blog/632859

2.4、搜索查询对象

2.4.3、进行倒排表合并

在得到了Scorer对象树以及SumScorer对象树后，便是倒排表的合并以及打分计算的过程。

合并倒排表在此节中进行分析，而Scorer对象树来进行打分的计算则在下一节分析。

BooleanScorer2.score(Collector) 代码如下：

public void score(Collector collector) throws IOException {
  collector.setScorer(this);
  while ((doc = countingSumScorer.nextDoc()) != NO_MORE_DOCS) {
    collector.collect(doc);
  }
}

从代码我们可以看出，此过程就是不断的取下一篇文档号，然后加入文档结果集。

取下一篇文档的过程，就是合并倒排表的过程，也就是对多个查询条件进行综合考虑后的下一篇文档的编号。

由于SumScorer是一棵树，因而合并倒排表也是按照树的结构进行的，先合并子树，然后子树与子树再进行合并，直到根。

按照上一节的分析，倒排表的合并主要用了以下几个SumScorer:

· 交集ConjunctionScorer

· 并集DisjunctionSumScorer

· 差集ReqExclScorer

· ReqOptSumScorer

下面我们一一分析：

2.4.3.1、交集ConjunctionScorer(+A +B)

ConjunctionScorer中有成员变量Scorer[] scorers，是一个Scorer的数组，每一项代表一个倒排表，ConjunctionScorer就是对这些倒排表取交集，然后将交集中的文档号在nextDoc()函数中依次返回。

为了描述清楚此过程，下面举一个具体的例子来解释倒排表合并的过程：

(1) 倒排表最初如下：

Lucene搜索过程解析(6)

(2) 在ConjunctionScorer的构造函数中，首先调用每个Scorer的nextDoc()函数，使得每个Scorer得到自己的第一篇文档号。

for (int i = 0; i < scorers.length; i++) {

if (scorers[i].nextDoc() == NO_MORE_DOCS) {

//由于是取交集，因而任何一个倒排表没有文档，交集就为空。

lastDoc = NO_MORE_DOCS;

return;

}

(3) 在ConjunctionScorer的构造函数中，将Scorer按照第一篇的文档号从小到大进行排列。

Arrays.sort(scorers, new Comparator<Scorer>() {

public int compare(Scorer o1, Scorer o2) {

return o1.docID() - o2.docID();

}

});

倒排表如下：

Lucene搜索过程解析(6)

(4) 在ConjunctionScorer的构造函数中，第一次调用doNext()函数。

if (doNext() == NO_MORE_DOCS) {
  lastDoc = NO_MORE_DOCS;
  return;
}
private int doNext() throws IOException {
  int first = 0;
  int doc = scorers[scorers.length - 1].docID();
  Scorer firstScorer;
  while ((firstScorer = scorers[first]).docID() < doc) {
    doc = firstScorer.advance(doc);
    first = first == scorers.length - 1 ? 0 : first + 1;
  }
  return doc;
}

姑且我们称拥有最小文档号的倒排表称为first，其实从doNext()函数中的first = first == scorers.length - 1 ? 0 : first + 1;我们可以看出，在处理过程中，Scorer数组被看成一个循环数组(Ring)。

而此时scorer[scorers.length - 1]拥有最大的文档号，doNext()中的循环，将所有的小于当前数组中最大文档号的文档全部用firstScorer.advance(doc)(其跳到大于或等于doc的文档)函数跳过，因为既然它们小于最大的文档号，而ConjunctionScorer又是取交集，它们当然不会在交集中。

此过程如下：

· doc = 8，first指向第0项，advance到大于8的第一篇文档，也即文档10，然后设doc = 10，first指向第1项。

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· doc = 10，first指向第1项，advance到文档11，然后设doc = 11，first指向第2项。

Lucene搜索过程解析(6)

· doc = 11，first指向第2项，advance到文档11，然后设doc = 11，first指向第3项。

Lucene搜索过程解析(6)

doc = 11，first指向第3项，advance到文档11，然后设doc = 11，first指向第4项。

Lucene搜索过程解析(6)

doc = 11，first指向第4项，advance到文档11，然后设doc = 11，first指向第5项。

Lucene搜索过程解析(6)

· doc = 11，first指向第5项，advance到文档11，然后设doc = 11，first指向第6项。

Lucene搜索过程解析(6)

· doc = 11，first指向第6项，advance到文档11，然后设doc = 11，first指向第7项。

Lucene搜索过程解析(6)

· doc = 11，first指向第7项，advance到文档11，然后设doc = 11，first指向第0项。

Lucene搜索过程解析(6)

· doc = 11，first指向第0项，advance到文档11，然后设doc = 11，first指向第1项。

Lucene搜索过程解析(6)

· doc = 11，first指向第1项。因为11 < 11为false，因而结束循环，返回doc = 11。这时候我们会发现，在循环退出的时候，所有的倒排表的第一篇文档都是11。

Lucene搜索过程解析(6)

(5) 当BooleanScorer2.score(Collector)中第一次调用ConjunctionScorer.nextDoc()的时候，lastDoc为-1，根据nextDoc函数的实现，返回lastDoc = scorers[scorers.length - 1].docID()也即返回11，lastDoc也设为11。

public int nextDoc() throws IOException {

if (lastDoc == NO_MORE_DOCS) {

return lastDoc;

} else if (lastDoc == -1) {

return lastDoc = scorers[scorers.length - 1].docID();

}

scorers[(scorers.length - 1)].nextDoc();

return lastDoc = doNext();

}

(6) 在BooleanScorer2.score(Collector)中，调用nextDoc()后，collector.collect(doc)来收集文档号(收集过程下节分析)，在收集文档的过程中，ConjunctionScorer.docID()会被调用，返回lastDoc，也即当前的文档号为11。