【lucene】 中的impactsenum与impactsdisi有啥区别？

在 Lucene 中，`ImpactsEnum` 和 `ImpactsDISI` 都与"利用 impacts（影响因子）做提前裁剪"有关，但分工不同，可以理解为"数据层"与"迭代器层"的区别：

1. ImpactsEnum

作用：真正从倒排文件里把每个 block 的"impact 元数据"读出来并缓存（如该块的最大分数）。

关键方法：

• getImpacts() ------ 返回当前 block 的 MaxScore 等信息。

• 除此之外，它仍然是一个 PostingsEnum，能正常返回 docID、freq 等倒排信息。

2. ImpactsDISI（DISI = DocIdSetIterator）

作用：在 ImpactsEnum 之上再包一层，把"block 最大分数"变成"可跳段"的迭代语义，供 TopScoreDocCollector 等上层搜索逻辑使用。

关键方法：

• advanceShallow(target) ------ 利用 block 的 maxScore 做快速跳跃，跳过不可能进入 Top-N 的段。

• getMaxScore(upTo) / setMinCompetitiveScore(minScore) ------ 动态维护当前全局第 N 名的分数阈值，用于判断是否继续迭代。

• 它本身也是一个 DocIdSetIterator，因此 TermScorer 可以直接把 `iterator = impactsDisi` 交给 Collector 遍历。

一句话总结

• ImpactsEnum：负责把"底层 impacts 数据"加载到内存并提供查询接口。

• ImpactsDISI：负责基于这些数据做"跳段/裁剪"的高级迭代逻辑，让查询只访问可能产生高分的文档块 。

打个比方，把 Lucene 的查询过程想成"在一条很长的跑道上找人"：

• 跑道被切成很多块（block）。

• 每块门口贴着一张纸："这块里最高分不会超过 X"。

• 你现在只想要前 10 名，于是只要看到门牌上写的 X 比第 10 名的分数低，就直接跳过整块，节省时间。

在这个比喻里：

1. ImpactsEnum = "把每块门口那张纸读出来的人"

它真的去磁盘上把每个 block 的"最高分 X"读出来，并且还能告诉你"这 block 里每个选手的成绩"。但它不会帮你决定要不要跳，只是提供信息。

2. ImpactsDISI = "拿着这些信息帮你决定跳不跳的人"

它手里攥着第 10 名的分数线，每走到一个 block 门口就问 ImpactsEnum："你这 block 最高分多少？"

如果低于当前第 10 名，就直接飞过去；否则再进去逐个看。

所以区别就是：

• 一个只管"读数据"（ImpactsEnum）；

• 一个负责"用数据做裁剪"（ImpactsDISI）。

也就是说impactsdisi内部会持有impactsenum对象是吧然后让他去做一些事情

对的，就是这个意思。

`ImpactsDISI`（或其子类 `TermScorer` 里的 `ImpactsDISI`）在内部会持有一个 `ImpactsEnum` 实例，所有真正的"读磁盘、读 postings、读每个 block 的 maxScore" 都交给这个 `ImpactsEnum` 去做；

`ImpactsDISI` 只是拿它返回的数据来决定"这一整段 docID 能不能直接跳过"，从而实现提前裁剪。

你是说impactsdisi来决定要不要跳过 impactsenum不能决定要不要跳过吗？

不是。

`ImpactsEnum` 也有能力"跳过"------它实现了 `advance(target)` 和 `advanceShallow(target)`，同样可以根据 block 的 maxScore 决定跳过整段文档。

区别在于：

1. `ImpactsEnum` 的 `advanceShallow(target)` 只是把当前指针一次性跳到 target 所在的 block 边界，并不关心全局的 minCompetitiveScore；它并不知道"第 N 名的分数是多少"，因此不会根据这个阈值去决定"还值不值得继续"。

2. `ImpactsDISI`（或 `TermScorer`）在调用 `ImpactsEnum` 的 `advanceShallow` 之后，还会额外维护一个 `minCompetitiveScore`（全局第 N 名的分数）。当发现当前 block 的 maxScore < minCompetitiveScore 时，它再调用 `ImpactsEnum` 的 `advance(target)` 一口气跳到下一个"可能还有戏"的 block。真正决定"要不要跳过"的是 `ImpactsDISI` 里保存的 `minCompetitiveScore`，而 `ImpactsEnum` 只是提供数据和基础跳跃能力。

总结一句：

`ImpactsEnum` 只能"机械地"跳到指定位置；

`ImpactsDISI` 才带着"全局分数线"去做真正的裁剪决策。

impactsenum这个类也可以进行打分是吧？

不行。

`ImpactsEnum` 本身只负责三件事：

1. 把倒排列表（docID、freq...）读出来；

2. 把每个 block 的"最大影响值（maxScore 的上界）"读出来；

3. 提供 `advance/advanceShallow` 等底层跳转能力。

它根本不知道当前查询的"实际权重"、也不维护"全局第 N 名的分数线"，因此不会、也不能给文档打出最终分数。

真正的打分工作由上层组件（`TermScorer`/`ImpactsDISI` 或更外层的 `Weight`）完成，它们会把 `ImpactsEnum` 返回的 freq 等原始信息代入公式算出分数。