lucene 检索，是先把数据从数据库里查出来，在对查出来的数据。处理吗是这样吗

取决于你的设计

你可以建索引的时候，把所有字段都存进去，这样你搜索时，就可以取到，直接使用。如果你的 index 在内存或闪存的话，会比较快，不过要求空间比较大。而且有数据不一致的问题

另外，你也可以只存对应的 KEY，然后去数据库查。这样就是要查两遍

你说的是查询关键字之后高亮显示吧。

一般要建立自己的索引，不是连接数据库。

然后检索关键字，

你可以找一下高亮插件

然后把结果显示出来。

祝好运，望采纳。

何为倒排索引？首先要了解索引表：由关键词为key，关键词位置属性为value组成的一张表。由于该表不是由key来确定value值，而是由value的属性值来确定key的位置，所以称为倒排索引，带有倒排索引的文件称为倒排文件。通俗的讲倒排索引就好比书的目录，通过目录咱们可以准确的找到相应的数据。下面对lucene倒排索引的结构与算法进行介绍。

对于获取关键词有两种思路，1根据空格分隔获取所有的字符2过滤文档中没有意义的词，获取其中的关键词。除此以上还会对词的时态，大小写，同义词，标点符号等做相应的处理，不同的分词器对文档索引的时候做的 *** 作有所差异。

实例1：Tom lives in Zhangye,I live in Zhangye too

关键词1：[tom][live][in][zhangye][i][live][zhangye]

实例2：He once lived in Shanghai

关键词2：[he][live][shanghai]

根据关键词我们就可以确定关键词所在的文章号，关键词在文章中出现的频次以及该关键词在文章中出现的位置（根据上面获取关键词我们可以知道，索引的时候要么索引所有字符，要么索引关键词，lucene采取的就是索引关键词的方式，这样会节省大量的空间），具体索引如下表：

1）词典文件：每个关键词以及指向频率文件和位置文件的指针和filed（用于表达信息位置，每个关键词都有一个或多个field）信息

2）频率文件：关键词在每个文件中出现频率的文件

3）位置文件：关键词所在文章中的位置文件

关键词压缩为<前缀长度，后缀>,例如：“我爱你中国”=》<3,中国>，另外对数字的压缩，只记录与上一个数字的差值，比如当前文章号是11890，上一个文章号是11870，压缩后只需要报错20，这样就极大的缩小了存储空间。

倒排索引服务于es查询 *** 作，对数据的聚合，排序则需要使用正排索引，下面我们介绍正排索引。

正排索引说白了就是document每个field的值的排序，其实就是doc values，举例说明：

实例：

doc1: { "name": "张三", "age": 27,"sex":"男" }

doc2: { "name": "李四", "age": 30,"sex":“女” }

正排索引：

document name age sex

doc1 jack 27 男

doc2 tom 30 女

正排索引使用场景是排序，聚合，过滤等

注意：

对于分词的field进行聚合（aggregation） *** 作，需要将fielddata设置为true，否则会报错提示你打开fielddata、将正排索引加载到内存中

doc values是被保存在磁盘上的，此时如果内存足够，os会自动将其缓存在内存中，性能还是会很高；如果内存不足够，os会将其写入磁盘上。

到此对倒排索引与正排索引就介绍完毕了，如有帮助，请关注！谢谢！

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