在 SQL 中，索引通常是某种平衡树（指向真实表行的有序节点，以便在O(log n) 中进行搜索）。走过这样一棵树其实就是搜索的过程。
现在 Lucene 使用带有词频的倒排索引：它为每个词存储它在哪些文档中出现的频率。这很容易理解。但这并不能解释如何对此类索引进行搜索。
当然，搜索字符串会被分析并以相同的方式拆分为术语，然后“搜索索引”以查找包含它们的文档 - 但是如何？ Lucene 索引本身是否也以某种方式有序和树状组织以使O(log n) 成为可能？或者在搜索时间上走 Lucene 索引实际上是线性的，所以O(n)？
【问题讨论】：
对此没有简单的答案。首先，因为内部格式从发布到发布都得到了改进，其次，因为随着 Lucene 的出现，引入了 4 个可配置编解码器，它们作为逻辑格式和实际物理格式之间的抽象。
索引由分片和副本组成，每一个都是 Lucene 索引本身。 Lucene 索引由多个段组成，而每个段又是一个 Lucene 索引。一个段是只读的，由多个工件组成，可以保存在文件系统或 RAM 中。
来自 Adrien Grand 的What's in a Lucene index 是关于 Lucene 索引组织的出色演示。这个来自 Michael McCandless 的 blog article 和来自 Elastic 的这个 blog article 是关于 Lucene 4 引入的编解码器。
因此查询 Lucene 索引实际上会导致使用特定编解码器并行查询多个段。编解码器可以表示文件系统或 RAM 中的结构，通常针对特定需要进行优化/压缩。内部格式可以是树、Hashmap、有限状态机等任何内容。只要您在搜索中使用通配符（“？”或“*”），就会自动在索引中进行或多或少的深度遍历。
【讨论】：