文前声明：本人只是知识的搬运工，文中许多知识和观点大多数都是来自于网络或书本，因为没有记录的习惯学习研究完，便忘记名称了，如若还记得，在文后自会添加备注。
注：这是本人的第一篇薄文，水平相形见拙，有错误之处，欢迎指正。
今年的计划是存储领域，希望能深入的了解其原理，如果能有创造性的写出一个自己的文件系统出来就更好了，到目前为止尚无动工的迹象，估计会顺延至明年了吧！
我的计划正好赶上公司的总规划，于是便接了“大数据”的活。刚开始进入这一行，走了不少弯路，说多了都是泪（这不是本文的主题，就此打住，后面再叙），就在被Hive，Hbase，Hadoop，Spark等等各种工具搞的眼花缭乱的某个瞬间，头脑中冒出一个问题：如果不让用传统的关系数据库，要你自己去实现大数据存贮的话，第一件事要做的是什么？ 搜索，全文搜索。数据存好存，关键是怎么找到你想要找到的数据，于是便花了一天时间研究了全文搜索技术（我想搞大数据的都该懂搜索才对的吧），谷歌、百度还有其他各种所搜都是采用的”全文搜索“，但技术实现各有优劣。
那什么叫“全文搜索“，它的定义是什么？ 说白了就是在一堆非结构化的文档中寻找你想要的数据的技术。
全文搜索的实现技术各种各样，最原始的就是顺序查找。顺序查找顾名思义就是一个文档一个文档，一个字符一个字符查找，这种搜索技术简单，但时间复杂度为O(n)。人们发现为什么关系数据库的搜索就非常快，因为关系数据库添加了索引。全文搜索是不是可以参考一下它的实现呢，是的，当然可以，于是便诞生了现代的全新的”全文搜索技术“。这种技术类似于我们查新华字典的过程，现代新华字典增加了两种索引技术，一种是汉语拼音索引，一种是偏旁部首索引，可根据你的喜好自行选择其中一种索引技术去查找汉字。
至此，我们引出了一个新的问题：即如何为一份文档创建索引？这是一个好问题，要讲的内容真不少，它牵涉到分词技术，因篇幅所限，所有问题的答案都从简，直白说，为一份文档创建索引就是提取关键字的过程。举个例子：”周杰伦很有才。他唱歌很好，就是口齿不清，这是一个遗憾！“，在这两句话中，我们提取出来的关键字应该是”周杰伦、有才、唱歌好、口齿不清、遗憾“，剩下的部分在分词技术领域被称为”停用词“（英文名称叫stop words），提取出来的关键字叫tokens。这种提取关键字的技术与我们初中语文课上学习的“提取句子主干即只保留主谓宾”内容相似，细节上区分还是蛮大的。
我们创建起来的索引，大致如下图所示：
这种为文档创建起来的索引，在学术上称为“倒排索引“，好，索引创建好了，那如何搜索呢？
这一步工作比创建索引要简单些（其实并不简单），我们输入关键字，程序根据关键字返回对应的文档，看起来到这一步貌似很合理，这就结束了？事实上没有这么简单，想想百度的时候，搜索的答案是随机的吗？显然不是（当然百度竞价排名是可恶的），搜索到的答案是根据一定的规则来返回。这个规则学术上称之为“评分”，评分高在前还是低在前要看评分规则了。
开源的搜索引擎"Lucene"，评分规则就是低分在前，关于评分的规则也不展开说了，后面有机会再聊。
最后总结一下整个过程吧：
1：获取文档
2：进行分词，创建索引
3：索引存贮，以备后用
4：用户输入查找
5：分析用户输入，还是分词
6：搜索索引，返回相关文档
7：对返回的文档进行评分，进行排序
8：返回搜索到的文档
这里面每一步足以一篇论文来论述，后面有机会去实践这个玩意的时候，再详细叙述吧！