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）。通过这样的树树实际上是
现在，Lucene使用带有术语频率的倒置索引：它为每个术语存储在哪些文档中出现的频率。这很容易理解。但这并没有解释如何在这样的索引上实现搜索。
分析搜索字符串并以相同的方式拆分为术语，然后＆＃34;搜索索引＆＃34;这些条款可以找到包含它们的文件 - 但是如何？ Lucene索引本身是否也被排序并且以某种方式组织树状以使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)？
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对此没有简单的答案。首先，因为内部格式从发布到发布都有所改进，第二，因为随着Lucene 4的出现，引入了可配置的编解码器，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，每个分片和副本本身都是Lucene索引。然后，Lucene索引由多个段组成，而每个段再次是Lucene索引。段是只读的，由多个伪像组成，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指数组织的精彩演讲。来自Michael McCandless的这个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，有限状态机等等。只要在搜索查询（“？”或“*”）时使用通配符，就会自动在索引中导致或多或少的深度遍历。