倒排索引由兩個部分組成：單詞詞典和倒排檔案。
所有單詞的倒排列表順序的儲存在磁碟的某個檔案裡，這個檔案即被稱為倒排檔案，倒排檔案是儲存倒排索引的物理檔案。
單詞詞典是由文件集合中出現過的所有單詞構成的字串集合，單詞詞典內每條索引項記載單詞本身的一些資訊以及指向「倒排列表」的指標。
單詞詞典是倒排索引中非常重要的組成部分，它是用來維護文件集合中所有單詞的相關資訊，同時用來記載某個單詞對應的倒排列表在倒排檔案中的位置資訊。在支援搜尋時，根據使用者的查詢詞，去單詞詞典裡查詢，就能夠獲得相應的倒排列表。
對於乙個規模很大的文件集合來說，可能包含了幾十萬甚至上百萬的不同單詞，
快速定位某個單詞直接決定搜尋的響應速度，所以我們需要很高效的資料結構對單詞詞典進行構建和查詢。
常用的資料結構包含雜湊加鍊表和樹形詞典結構。
lucerne使用的是倒排檔案索引結構。該結構及相應的生成演算法如下：
a.我們現在有的是文章內容，即乙個字串，我們先要找出字串中的所有單詞，即分詞。英文單詞由於用空格分隔，比較好處理。中文單詞間是連在一起的需要特殊的分詞處理。
b.文章中的」in」, 「once」 「too」等詞沒有什麼實際意義，中文中的「的」「是」等字通常也無具體含義，這些不代表概念的詞可以過濾掉
c.使用者通常希望查「he」時能把含「he」，「he」的文章也找出來，所以所有單詞需要統一大小寫。
d.使用者通常希望查「live」時能把含「lives」，「lived」的文章也找出來，所以需要把「lives」，「lived」還原成「live」
e.文章中的標點符號通常不表示某種概念，也可以過濾掉
在lucene中以上措施由analyzer類完成。 經過上面處理後，
<2>建立倒排索引
文章1，2經過倒排後變成
guangzhou 1
he 2
i 1
live 1,2
shanghai 2
tom 1
加上「出現頻率」和「出現位置」資訊後，我們的索引結構變為：
guangzhou 1[2] 3，6
he 2[1] 1
i 1[1] 4
live 1[2] 2，5,
2[1] 2
shanghai 2[1] 3
tom 1[1] 1
以live 這行為例我們說明一下該結構：live在文章1中出現了2次，文章2中出現了一次，它的出現位置為「2,5,2」這表示什麼呢？我們需要結合文章號和出現頻率來分析，文章1中出現了2次，那麼「2,5」就表示live在文章1中出現的兩個位置，文章2中出現了一次，剩下的「2」就表示live是文章2中第 2個關鍵字。
<3>實現
<4>壓縮演算法
為了減小索引檔案的大小，lucene對索引還使用了壓縮技術。
其次大量用到的是對數字的壓縮，數字只儲存與上乙個值的差值（這樣可以減小數字的長度，進而減少儲存該數字需要的位元組數）。例如當前文章號是16389（不壓縮要用3個位元組儲存），上一文章號是16382，壓縮後儲存7（只用乙個位元組）。
<5>應用原因
下面我們可以通過對該索引的查詢來解釋一下為什麼要建立索引。
假設要查詢單詞 「live」，lucene先對詞典二元查詢、找到該詞，通過指向頻率檔案的指標讀出所有文章號，然後返回結果。詞典通常非常小，因而，整個過程的時間是毫秒級的。
而用普通的順序匹配演算法，不建索引，而是對所有文章的內容進行字串匹配，這個過程將會相當緩慢，當文章數目很大時，時間往往是無法忍受的。
整理自
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