本文承接 索引文件的生成（六） 继续介绍剩余的内容，下面先给出生成索引文件。tim、.tip 的流程图。

生成索引文件。tim、.tip 的流程图

图 1：

统计每一个 term 的信息

图 2：

  执行到该流程，我们需要将当前 term 的一些信息（图 1 中的 IntBlockTermState，见文章 索引文件的生成（五））的汇总到所属域的信息中（这里先提一下的是，这些信息在后面使用 FieldMetaData 封装），图 2 中出现的字段的含义如下：

  • sumDocFreq：包含当前域的所有 term 的文档数量总和，注意的是当前域可能有多个 term 在同一文档中
  • sumTotalTermFreq：当前域的所有 term 在所有文档中出现的次数总和
  • numTerms：当前域中的 term 数量
  • minTerm：当前域中最小（字典序）的 term
  • maxTerm：当前域中最大（字典序）的 term

  例如我们有如下几篇文档：

图 3：

  其中用红色标注的 term 属于域名为"content"的域，那么在处理完"content"之后，图 2 中的字段的值如下所示：

  • sumDocFreq：b（2）+ c（3）+ f（1）+ h（1）= 7
  • sumTotalTermFreq：b（3）+ c（3）+ f（1）+ h（1）= 8
  • numTerms：b、c、f、h 共 4 个 term
  • minTerm：b
  • maxTerm：h

  再处理完所有域之后，上述的信息在索引文件。tim 中的位置如下：

图 4：

生成 NodeBlock

图 5：

  当前域的所有 term 处理结束后，那么将 term 栈中剩余未处理的 PendingEntry 生成 NodeBlock（见文章 索引文件的生成（六））。

记录当前域的信息在。tip 文件中的起始位置 indexStartFP

图 6：

  到此流程，Lucene 将要在索引文件。tip 中写入当前域的 FSTIndex 信息，在读取阶段，通过读取索引文件。tip 中的 FSTIndex 信息来获取当前域在索引文件。tim 的内容，而所有域的 FSTIndex 信息连续的存储在索引文件。tip 中，那么需要 indexStartFP 来实现"索引"功能，如下图所示：

图 7：

生成当前域的 FSTIndex 信息

图 8：

  在图 5 的流程中，当前域的所有 term 处理结束后，term 栈中剩余未处理的 PendingEntry 会被处理为 NodeBlock，最终只会生成一个 PendingBlock（没明白？见文章 索引文件的生成（六）），并且 PendingBlock 中的 index 信息，即 FST 信息将会被写入到 FSTIndex 中，由于本人还未对 FST 在 Lucene 中的应用有过文章的介绍，即使在本篇文章中列出 FSTIndex 中包含的字段信息，相信读者也无法理解，故只能通过几句话大概介绍下 FSTIndex 的内容以及功能：FSTIndex 包含了当前域中的 term 的一些前缀值的信息，根据该信息就可以在索引文件。tip 中找到每一种前缀值对应的 NodeBlock，该 NodeBlock 中包含了具有该相同前缀值的所有 term 的信息。

  在文章 FST 算法（上） 中只是简单的介绍了 FST 的