术语：
Term ：索引里最小的存储和查询单元，词；
字典：Term的集合；
倒排表：记录某些词出现在哪些文章中；
正向信息：最原始的文档信息；
段：索引中最小的独立存储单元，不可变；
检索方式：
单个词
AND（分别查到词A和词B的文档链表，然后做交集运算）
OR（做并集运算）
NOT（做差集运算）
分段储存：
如果不分段储存的话，会生成一个非常大的倒排索引写入磁盘，并且如果索引有更新，就需要重新全量创建一个索引来替换原来的索引。这种方式在数据量很大时，效率过低。
因此在搜索中引入了段的概念，讲一个索引文件拆分为多个子文件，则每个子文件叫做段，每个段都是一个独立的可搜索数据集。并且段具有不可变性。
新增：新建一个段
删除：新增一个.del文件，储存被删除的数据id。查询还能查得到，只是进行链表合并时会把删除的过滤掉，在段合并时才会真正的移除
更新：删除+新增
优点：
不需要锁
缓存友好
增量创建
缺点：
空间浪费
为了提升写的性能，使用了优化的方式。
（1）新数据写入时，并没有直接写入硬盘中，而是暂时写入到内存，当内存中数据量达到一定阶段时，再批量提交到磁盘；
（2）达到除法条件后，会将内存中缓存的数据一次性写入磁盘，并生成提交点；
（3）清空内存；
（4）一个段一旦拥有提交点，那么这个段只有读权限，失去写权限，相反，它在内存中时，只有写权限，没有读权限。
段合并策略：
检索过程：
查询所有段中满足查询条件的数据，然后对每个段里查询的结果集进行合并，所以为了空值索引段里段的数量，必须定期进行段合并操作。但是如果每次合并所有的段，会造成资源浪费，所以，现根据段的大小进行分组，再将同一组的段进行合并，但是如果段特别大了，就不会再合并了。