文件概述
这些文件都是 Lucene 倒排索引（Inverted Index）的核心组成部分：
| 文件扩展名 | 文件类型 | 主要用途 |
|---|---|---|
| .doc | Postings Lists | 存储文档ID和词频信息 |
| .tim | Term Dictionary | 存储词项字典数据 |
| .tip | Term Index | 词项字典的索引文件 |
| .tmd | Term Metadata | 词项元数据（8.7版本较少使用） |
1. .doc 文件（Postings Lists）
功能
存储倒排列表的核心数据，包含每个词项（term）对应的文档列表。
存储内容
- 文档ID列表（DocID）
- 词频信息（Term Frequency）
- 跳表指针（Skip Data）
- 文档内的位置信息（如果启用）数据结构示例
Term "lucene" →
DocIDs: [1, 5, 8, 12, 45, 78, ...]
Frequencies: [2, 1, 3, 1, 2, 1, ...]
Skip Pointers: [→8, →45, ...]特点
- 使用增量编码（Delta Encoding）压缩文档ID
- 采用VInt变长整数编码节省空间
- 支持跳表（Skip List）加速查询
2. .tim 文件（Term Dictionary）
功能
存储所有唯一词项及其对应的倒排列表指针。
存储内容
- 词项的完整文本
- 指向.doc文件中倒排列表的指针
- 词项统计信息（文档频率等）
- FST（Finite State Transducer）结构数据组织
Block 1:
Terms: ["apple", "application", "apply"]
Pointers: [→doc_offset_1, →doc_offset_2, →doc_offset_3]
Stats: [df=100, df=50, df=200]
Block 2:
Terms: ["banana", "bank", "basic"]
...特点
- 使用前缀压缩减少存储空间
- 按字典序排列词项
- 采用块结构（Block）组织数据
- 使用FST数据结构实现高效前缀搜索
3. .tip 文件（Term Index）
功能
作为.tim文件的索引，提供快速定位词项的能力。
存储内容
- FST索引结构
- 每个Block的起始词项
- Block在.tim文件中的偏移量
- 词项前缀索引索引结构
FST Root
├─ "a" → Block 1 (offset: 0)
│ ├─ "ap" → Block 2 (offset: 1024)
│ └─ "ar" → Block 3 (offset: 2048)
├─ "b" → Block 4 (offset: 3072)
└─ "c" → Block 5 (offset: 4096)查询流程
- 在.tip中通过FST快速定位到Block
- 跳转到.tim文件的相应位置
- 在Block内二分查找具体词项
- 获取指向.doc文件的指针
4. .tmd 文件（Term Metadata）
注意
在Lucene 8.7.0中，.tmd文件不是标准文件，可能是特定配置或自定义实现产生的。
可能的用途
- 存储额外的词项元数据
- 自定义的统计信息
- 特殊的索引扩展数据
文件协作关系
查询词 .tip索引 .tim词典 .doc倒排表 文档结果
优化特性
1. 压缩技术
- 增量编码：文档ID存储差值
- VInt编码：变长整数压缩
- 前缀压缩：词项共享前缀
- 位压缩：布尔值和标志位
2. 查询优化
- 跳表加速：快速跳过不相关文档
- 块索引：减少磁盘寻址
- FST结构：O(k)复杂度的前缀查询
- 内存映射：利用操作系统缓存
3. 存储效率
原始数据: 100GB
├─ .tim文件: ~5GB (词典)
├─ .tip文件: ~100MB (索引)
├─ .doc文件: ~15GB (倒排表)
└─ 总计: ~20GB (5倍压缩率)实际应用示例
搜索 "Lucene" 的过程：
- 查找.tip文件：通过FST找到 "L" 开头的Block位置
- 读取.tim文件：在Block中二分查找 "Lucene"
- 获取指针：得到.doc文件中的偏移量
- 读取.doc文件：获取包含 "Lucene" 的所有文档ID
- 返回结果：根据相关性排序返回文档
这种分层索引结构使得Lucene能够在海量数据中实现毫秒级的全文搜索。