首先弄清楚幾個概念：Documents 、terms and posting在資訊檢索(IR)中，我們企圖要取得的項稱之“document”，每一個document是被一個terms集合所描述的。 「document」和「term」這兩個詞彙是IR中的術語，它們是來自「圖書館管理學」的。通常一個document認為是一塊文本，（Usually a document is thought of as a piece of text, most likely in a machine readable form）, 而一個term則是一個詞語或短語以用作描述document的，在document中大多數會存在多個term，例如某個document是跟_口腔_ _衛生_相關的，那麼可能會存在以下的terms：「tooth」、「teeth」、「toothbrush」、「decay」、「cavity 」、「plaque」或「diet」等等。
如果在一個IR系統中，存在一個名為D的document，此document被一個名為t的term所描述，那麼t被認為索引了D，可以用以下式子表 示：t->D。在實際應用的一個IR系統中通常是多個documents，如D1, D2, D3 …組成的集合，且有多個term，如t1, t2, t3 …組成的集合，從而有以下關係：ti -> Dj。
如果某個特定的term索引了某個特定的document，那麼稱之為posting，說白了posting就是帶position信息的term，在相關度檢索中可能有一定的用途的。
給定一個名為D的document，存在著一個terms列表索引著它，我們稱之為D的term list。
給定一個名為t的term，它索引著一個documents列表，這稱之為t的posting list（使用“Document list”可能會在叫法上更一致，但聽起來過於空泛）。
在一個存在於電腦的IR系統中，terms是儲存於索引檔案中的。 term可以用來作為有效地找出它的posting list，在posting list裡，每個document都帶有一個很短的標識符，就是document id。簡單來說，一個posting list可以被認為是一個由document ids組成的集合，而term list則是字串組成的集合。在某些IR系統的內部是使用數字來表示term的，因此在這些系統中，term list則是數字組成的集合，而Xapian則不是這樣，它使用原汁原味的term，而使用前綴來壓縮存儲空間。
Terms不一定是要是document中出現的詞語，通常它們會被轉換為小寫，而且往往它們被詞幹提取算法處理過，因此通過一個值為“connect” 的term可能會檢索出一系列的詞語，例「connect」、「connects」、「connection」或「connected」等，而一個詞語也可能產生多個的terms，例如你會將提取的詞乾和未提取的詞語都索引起來。當然，這可能只適用於英語、法語或拉丁語等歐美系列的語言，而中文的分詞則有很大的區別，總的來說，歐美語系的語言分詞與中文分詞有以下的區別：
l. 拿英文來說，通常英文的每一個字之間是用空格來隔開的，而中文則不然，甚至可以極端到整篇文章都不出現空格或標點符號。 2. 像上面提到的，「connect」、「connects」、「connection」或「connected」分別的意思「動詞性質的連結」、「動詞性質的第三人稱的連結」、「名稱性質的連結」或“連接的過去式”，但在中文裡，用“連接”就可以表示全部了，幾乎不需要詞幹提取。這意味著英文的各種詞性大部 分是有章可循的，而中文的詞性則是天馬行空的。 3. 第二點只是中文分詞非常困難的縮影，要完全正確地標識出某個句子的語意是很困難的，例如「中華人民共和國成立了」這個句子，可以分出「中華」、「華人」、「人民」、「共和國」、「成立」等詞語，不過其中「華人」跟這個句子其實關係不大。咋一眼看起來很簡單，但機器那有這麼容易懂這其中的奧妙呢？
Values
Values是附加在document上一種元數據，每一個document可以有多個values，這些values透過不同的數字來識別。 Values被設計成在匹配過程中快速地訪問，它們可以用作排序、排隊多餘重複的document和範圍檢索等用途。雖然values並沒有長度限制，但 最好讓它們盡可能短，如果你只是想儲存某個欄位以便作為結果顯示，那麼建議您最好將它們保存在document的data中。
Document data
每一個Document只有一個data，可以是任意類型格式的數據，當然在儲存的時候請先轉換為字串。這聽起來可能有點古怪，實情是這樣的：如果要儲存的資料是文字格式，則可以直接儲存；如果要儲存的資料是各種的對象，請先序列化成二進位串流再儲存，而在讀取的時候反序列化讀取。
posting
posting是帶position的term.
# -*- coding: gb18030 -*-
import xapian
testdatas = [u'abc test python1',u'abcd testing python2']
def buildtest():
database = xapian.WritableDatabase('indexes/', xapian.DB_CREATE_OR_OPEN)
stemmer = xapian.Stem("english")
for data in testdatas:
doc = xapian.Document()
doc.set_data(data)
for term in data.split():
doc.add_term(term)
database.add_document(doc)
if __name__ == '__main__':
buildtest()執行後,當前目錄下產生索引庫。
[sh]
[ec2-user@ip-10-167-6-221 indexes]$ ll
總用量 52
-rw-rw-r-- 1 ec2-user ec2-user 0 7月28 16:06 flintlock
-rw-rw-r-- 1 ec2-user ec2-user 28 170688 iam76
-rw-rw-r-- 1 ec2-user ec2-user 13 7月28 16:06 postlist.baseA-rw-rw-r-- 1 ec2-user ec2-user 14 170 postlist.baseB-rw-rw-r-- 1 ec2-user ec2-user 8192 7月28 16:06 postlist.DB-rw-rw-r-- 1 ec2-user ec2-user-rw-rw-r-- 1 ec2-user ec2-user 1313 28 16:06 record.baseA
-rw-rw-r-- 1 ec2-user ec2-user 14 7月28 16:06 record.baseB
-rw-rw-r-- 12-2-user ecec user 8192 7月28 16:06 record.DB
-rw-rw-r-- 1 ec2-user ec2-user 13 7月28 16:06 termlist.baseA
-w-w-1 -user ec2-user 14 7月28 16:06 termlist.baseB
-rw-rw-r-- 1 ec2-user ec2-user 8192 7月28 16:06 termlist.DB 如何介紹我們下篇
去查詢索引。
