Lucene介绍与入门使用

  Lucene简介

  Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目,是一个开放源代码的全文检索引擎工具包,但它不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎(英文与德文两种西方语言)。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便的在目标系统中实现全文检索的功能,或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库,由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口,能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言,Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库,虽然与搜索引擎有关,但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。

  那么先来说一说什么是全文搜索

  说之前先说一说数据的分类: 

    我们生活中的数据总体分为两种:结构化数据和非结构化数据。

    (1)结构化数据:指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库,元数据等。

    (2)非结构化数据:指不定长或无固定格式的数据,如邮件,word文档等磁盘上的文件

  结构化数据查询方法

  数据库搜索

  数据库中的搜索很容易实现,通常都是使用sql语句进行查询,而且能很快的得到查询结果。

  为什么数据库搜索很容易?

  因为数据库中的数据存储是有规律的,有行有列而且数据格式、数据长度都是固定的。

  非结构化数据查询方法

  (1)顺序扫描法(Serial Scanning)

  所谓顺序扫描,比如要找内容包含某一个字符串的文件,就是一个文档一个文档的看,对于每一个文档,从头看到尾,如果此文档包含此字符串,则此文档为我们要找的文件,接着看下一个文件,直到扫描完所有的文件。如利用windows的搜索也可以搜索文件内容,只是相当的慢

  (2)全文检索(Full-text Search)

  将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据进行搜索,从而达到搜索相对较快的目的。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息,我们称之索引

例如:字典。字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引,对每一个字的解释是非结构化的,如果字典没有音节表和部首检字表,在茫茫辞海中找一个字只能顺序扫描。然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理,比如读音,就比较结构化,分声母和韵母,分别只有几种可以一一列举,于是将读音拿出来按一定的顺序排列,每一项读音都指向此字的详细解释的页数。我们搜索时按结构化的拼音搜到读音,然后按其指向的页数,便可找到我们的非结构化数据——也即对字的解释。

  这种先建立索引,再对索引进行搜索的过程就叫全文检索(Full-text Search)

  虽然创建索引的过程也是非常耗时的,但是索引一旦创建就可以多次使用,全文检索主要处理的是查询,所以耗时间创建索引是值得的。

  全文检索的应用场景

  对于数据量大、数据结构不固定的数据可采用全文检索方式搜索,比如百度、Google等搜索引擎、论坛站内搜索、电商网站站内搜索等。

 

  Lucene实现全文检索的流程

  索引和搜索流程图

  1、绿色表示索引过程,对要搜索的原始内容进行索引构建一个索引库,索引过程包括:

    确定原始内容即要搜索的内容采集文档创建文档分析文档索引文档

  2、红色表示搜索过程,从索引库中搜索内容,搜索过程包括:

    用户通过搜索界面创建查询执行搜索,从索引库搜索渲染搜索结果

 

  接下来详细讲解一下这张图片: 

 1,创建索引

  对文档索引的过程,将用户要搜索的文档内容进行索引,索引存储在索引库(index)中。

这里我们要搜索的文档是磁盘上的文本文件,根据案例描述:凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都要找出来,这里要对文件名和文件内容创建索引。

  1.1.1.   获得原始文档

  原始文档是指要索引和搜索的内容。原始内容包括互联网上的网页、数据库中的数据、磁盘上的文件等。

  从互联网上、数据库、文件系统中等获取需要搜索的原始信息,这个过程就是信息采集,信息采集的目的是为了对原始内容进行索引。在Internet上采集信息的软件通常称为爬虫或蜘蛛,也称为网络机器人,爬虫访问互联网上的每一个网页,将获取到的网页内容存储起来。

        Lucene不提供信息采集的类库,需要自己编写一个爬虫程序实现信息采集,也可以通过一些开源软件实现信息采集,如下:

         (1)Nutch(http://lucene.apache.org/nutch), Nutch是apache的一个子项目,包括大规模爬虫工具,能够抓取和分辨web网站数据。

         (2)jsoup(http://jsoup.org/ ),jsoup 是一款Java 的HTML解析器,可直接解析某个URL地址、HTML文本内容。它提供了一套非常省力的API,可通过DOM,CSS以及类似于jQuery的操作方法来取出和操作数据。

         (3)heritrix(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/files/),Heritrix 是一个由 java 开发的、开源的网络爬虫,用户可以使用它来从网上抓取想要的资源。其最出色之处在于它良好的可扩展性,方便用户实现自己的抓取逻辑。

 

  本案例我们要获取磁盘上文件的内容,可以通过文件流来读取文本文件的内容,对于pdf、doc、xls等文件可通过第三方提供的解析工具读取文件内容,比如Apache POI读取doc和xls的文件内容。 

 

  1.1.2.   创建文档对象

  获取原始内容的目的是为了索引,在索引前需要将原始内容创建成文档(Document),文档中包括一个一个的域(Field),域中存储内容。

这里我们可以将磁盘上的一个文件当成一个document,Document中包括一些Field(file_name文件名称、file_path文件路径、file_size文件大小、file_content文件内容),如下图:

 

  注意:(1)每个Document可以有多个Field

     (2)不同的Document可以有不同的Field

     (3)同一个Document可以有相同的Field(域名和域值都相同)

     (4)每个文档都有一个唯一的编号,就是文档id。

 

  1.1.3.   分析文档

  将原始内容创建为包含域(Field)的文档(document),需要再对域中的内容进行分析,分析的过程是经过对原始文档提取单词、将字母转为小写、去除标点符号、去除停用词等过程生成最终的语汇单元,可以将语汇单元理解为一个一个的单词。

  比如下边的文档经过分析如下:

  原文档内容:

  Lucene is a Java full-text search engine.  

  分析后得到的语汇单元

  lucene、java、full、search、engine

 

  每个单词叫做一个Term,不同的域中拆分出来的相同的单词是不同的term。term中包含两部分一部分是文档的域名,另一部分是单词的内容。

  例如:文件名中包含apache和文件内容中包含的apache是不同的term。

 

  1.1.4.   创建索引

  对所有文档分析得出的语汇单元进行索引,索引的目的是为了搜索,最终要实现只搜索被索引的语汇单元从而找到Document(文档)。

 

 

 

  注意:(1)创建索引是对语汇单元索引,通过词语找文档,这种索引的结构叫倒排索引结构

     (2)传统方法是根据文件找到该文件的内容,在文件内容中匹配搜索关键字,这种方法是顺序扫描方法,数据量大、搜索慢。

             (3)倒排索引结构是根据内容(词语)找文档,如下图:

 

  倒排索引结构也叫反向索引结构,包括索引和文档两部分,索引即词汇表,它的规模较小,而文档集合较大。

  

  创建索引代码实例:

  新建一个Java工程,导入相关的jar包

 

  编写创建索引代码

  使用indexwriter对象创建索引

  具体步骤:

  第一步:创建一个indexwriter对象。

    1)指定索引库的存放位置Directory对象

    2)指定一个分析器,对文档内容进行分析。

  第二步:创建document对象。

  第三步:创建field对象,将field添加到document对象中。

  第四步:使用indexwriter对象将document对象写入索引库,此过程进行索引创建。并将索引和document对象写入索引库。

  第五步:关闭IndexWriter对象。

 1     //创建索引
 2     public void testCreateIndex() throws IOException{
 3         //指定索引库的存放位置Directory对象
 4         Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\programme\\test"));
 5         //索引库还可以存放到内存中
 6         //Directory directory = new RAMDirectory();
 7 
 8         //指定一个标准分析器,对文档内容进行分析
 9         Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
10         
11         //创建indexwriterCofig对象
12         //第一个参数: Lucene的版本信息,可以选择对应的lucene版本也可以使用LATEST
13         //第二根参数:分析器对象
14         IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer);
15         
16         //创建一个indexwriter对象
17         IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
18         
19         //原始文档的路径
20         File file = new File("E:\\programme\\searchsource");
21         File[] fileList = file.listFiles();
22         for (File file2 : fileList) {
23             //创建document对象
24             Document document = new Document();
25             
26             //创建field对象,将field添加到document对象中
27             
28             //文件名称
29             String fileName = file2.getName();
30             //创建文件名域
31             //第一个参数:域的名称
32             //第二个参数:域的内容
33             //第三个参数:是否存储
34             Field fileNameField = new TextField("fileName", fileName, Store.YES);
35             
36             //文件的大小
37             long fileSize  = FileUtils.sizeOf(file2);
38             //文件大小域
39             Field fileSizeField = new LongField("fileSize", fileSize, Store.YES);
40             
41             //文件路径
42             String filePath = file2.getPath();
43             //文件路径域(不分析、不索引、只存储)
44             Field filePathField = new StoredField("filePath", filePath);
45             
46             //文件内容
47             String fileContent = FileUtils.readFileToString(file2);
48             //String fileContent = FileUtils.readFileToString(file2, "utf-8");
49             //文件内容域
50             Field fileContentField = new TextField("fileContent", fileContent, Store.YES);
51             
52             document.add(fileNameField);
53             document.add(fileSizeField);
54             document.add(filePathField);
55             document.add(fileContentField);
56             //使用indexwriter对象将document对象写入索引库,此过程进行索引创建。并将索引和document对象写入索引库。
57             indexWriter.addDocument(document);
58         }
59         //关闭IndexWriter对象。
60         indexWriter.close();
61     }

 

   Field域的属性概述

  是否分析:是否对域的内容进行分词处理。前提是我们要对域的内容进行查询。

  是否索引:将Field分析后的词或整个Field值进行索引,只有索引方可搜索到。

  比如:商品名称、商品简介分析后进行索引,订单号、身份证号不用分析但也要索引,这些将来都要作为查询条件。

  是否存储:将Field值存储在文档中,存储在文档中的Field才可以从Document中获取

  比如:商品名称、订单号,凡是将来要从Document中获取的Field都要存储。

 

  是否存储的标准:是否要将内容展示给用户

Field类

数据类型

Analyzed

是否分析

Indexed

是否索引

Stored

是否存储

说明

StringField(FieldName, FieldValue,Store.YES))

字符串

N

Y

Y或N

这个Field用来构建一个字符串Field,但是不会进行分析,会将整个串存储在索引中,比如(订单号,姓名等)

是否存储在文档中用Store.YES或Store.NO决定

LongField(FieldName, FieldValue,Store.YES)

Long型

Y

Y

Y或N

这个Field用来构建一个Long数字型Field,进行分析和索引,比如(价格)

是否存储在文档中用Store.YES或Store.NO决定

StoredField(FieldName, FieldValue)

重载方法,支持多种类型

N

N

Y

这个Field用来构建不同类型Field

不分析,不索引,但要Field存储在文档中

TextField(FieldName, FieldValue, Store.NO)

TextField(FieldName, reader)

 

字符串

Y

Y

Y或N

如果是一个Reader, lucene猜测内容比较多,会采用Unstored的策略.

 

  2. 查询索引

  查询索引也是搜索的过程。搜索就是用户输入关键字,从索引(index)中进行搜索的过程。根据关键字搜索索引,根据索引找到对应的文档,从而找到要搜索的内容(这里指磁盘上的文件)。

       对要搜索的信息创建Query查询对象,Lucene会根据Query查询对象生成最终的查询语法,类似关系数据库Sql语法一样Lucene也有自己的查询语法,比如:“name:lucene”表示查询Field的name为“lucene”的文档信息。

  2.1.   用户查询接口

  全文检索系统提供用户搜索的界面供用户提交搜索的关键字,搜索完成展示搜索结果。

  比如: 百度搜索

  Lucene不提供制作用户搜索界面的功能,需要根据自己的需求开发搜索界面。

  2.2.   创建查询

  用户输入查询关键字执行搜索之前需要先构建一个查询对象,查询对象中可以指定查询要搜索的Field文档域、查询关键字等,查询对象会生成具体的查询语法,

  例如: 语法 “fileName:lucene”表示要搜索Field域的内容为“lucene”的文档

  2.3.   执行查询

  搜索索引过程:

  根据查询语法在倒排索引词典表中分别找出对应搜索词的索引,从而找到索引所链接的文档链表。

  比如搜索语法为“fileName:lucene”表示搜索出fileName域中包含Lucene的文档。

  搜索过程就是在索引上查找域为fileName,并且关键字为Lucene的term,并根据term找到文档id列表。

 

       可通过两种方法创建查询对象:

         1)使用Lucene提供Query子类

         Query是一个抽象类,lucene提供了很多查询对象,比如TermQuery项精确查询,NumericRangeQuery数字范围查询等。

         如下代码:

      Query query = new TermQuery(new Term("name", "lucene"));

 

         2)使用QueryParse解析查询表达式

         QueryParse会将用户输入的查询表达式解析成Query对象实例。

         如下代码:

           QueryParser queryParser = new QueryParser("name", new IKAnalyzer());

           Query query = queryParser.parse("name:lucene");

   

  首先,演示第一种方法,使用query的子类查询

  实现步骤

  第一步:创建一个Directory对象,也就是索引库存放的位置。

  第二步:创建一个indexReader对象,需要指定Directory对象。

  第三步:创建一个indexsearcher对象,需要指定IndexReader对象

  第四步:创建一个Query的子类对象,指定查询的域和查询的关键词。

  第五步:执行查询。

  第六步:返回查询结果。遍历查询结果并输出。

  第七步:关闭IndexReader对象

 

  MatchAllDocsQuery

  使用MatchAllDocsQuery查询索引目录中的所有文档

  具体代码:

    @Test
    public void testMatchAllDocsQuery() throws Exception {
        //创建一个Directory对象,指定索引库存放的路径
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\programme\\test"));
        //创建IndexReader对象,需要指定Directory对象
        IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
        //创建Indexsearcher对象,需要指定IndexReader对象
        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
        
        //创建查询条件
        //使用MatchAllDocsQuery查询索引目录中的所有文档
        Query query = new MatchAllDocsQuery();
        //执行查询
        //第一个参数是查询对象,第二个参数是查询结果返回的最大值
        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
        
        //查询结果的总条数
        System.out.println("查询结果的总条数:"+ topDocs.totalHits);
        //遍历查询结果
        //topDocs.scoreDocs存储了document对象的id
        //ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
        for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
            //scoreDoc.doc属性就是document对象的id
            //int doc = scoreDoc.doc;
            //根据document的id找到document对象
            Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
            //文件名称
            System.out.println(document.get("fileName"));
            //文件内容
            System.out.println(document.get("fileContent"));
            //文件大小
            System.out.println(document.get("fileSize"));
            //文件路径
            System.out.println(document.get("filePath"));
            System.out.println("----------------------------------");
        }
        //关闭indexreader对象
        indexReader.close();
    }

 

 

  TermQuery(精准查询)

  TermQuery,通过项查询,TermQuery不使用分析器所以建议匹配不分词的Field域查询,比如订单号、分类ID号等。

指定要查询的域和要查询的关键词。

  具体代码: 

 1     //搜索索引
 2     @Test
 3     public void testSearchIndex() throws IOException{
 4         //创建一个Directory对象,指定索引库存放的路径
 5         Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\programme\\test"));
 6         //创建IndexReader对象,需要指定Directory对象
 7         IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
 8         //创建Indexsearcher对象,需要指定IndexReader对象
 9         IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
10         //创建一个TermQuery(精准查询)对象,指定查询的域与查询的关键词
11         //创建查询
12         Query query = new TermQuery(new Term("fileName", "apache"));
13         //执行查询
14         //第一个参数是查询对象,第二个参数是查询结果返回的最大值
15         TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
16         //查询结果的总条数
17         System.out.println("查询结果的总条数:"+ topDocs.totalHits);
18         //遍历查询结果
19         //topDocs.scoreDocs存储了document对象的id
20         //ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
21         for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
22             //scoreDoc.doc属性就是document对象的id
23             //int doc = scoreDoc.doc;
24             //根据document的id找到document对象
25             Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
26             //文件名称
27             System.out.println(document.get("fileName"));
28             //文件内容
29             System.out.println(document.get("fileContent"));
30             //文件大小
31             System.out.println(document.get("fileSize"));
32             //文件路径
33             System.out.println(document.get("filePath"));
34             System.out.println("----------------------------------");
35         }
36         //关闭indexreader对象
37         indexReader.close();
38     }
39 }

 

  NumericRangeQuery

  可以根据数值范围查询。

  具体代码:

    //数值范围查询
    @Test
    public void testNumericRangeQuery() throws Exception {
        //创建一个Directory对象,指定索引库存放的路径
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\programme\\test"));
        //创建IndexReader对象,需要指定Directory对象
        IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
        //创建Indexsearcher对象,需要指定IndexReader对象
        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
        
        //创建查询
        //参数:
        //1.域名
        //2.最小值
        //3.最大值
        //4.是否包含最小值
        //5.是否包含最大值
        Query query = NumericRangeQuery.newLongRange("fileSize", 41L, 2055L, true, true);
        //执行查询

        //第一个参数是查询对象,第二个参数是查询结果返回的最大值
        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
        
        //查询结果的总条数
        System.out.println("查询结果的总条数:"+ topDocs.totalHits);
        //遍历查询结果
        //topDocs.scoreDocs存储了document对象的id
        //ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
        for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
            //scoreDoc.doc属性就是document对象的id
            //int doc = scoreDoc.doc;
            //根据document的id找到document对象
            Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
            //文件名称
            System.out.println(document.get("fileName"));
            //文件内容
            System.out.println(document.get("fileContent"));
            //文件大小
            System.out.println(document.get("fileSize"));
            //文件路径
            System.out.println(document.get("filePath"));
            System.out.println("----------------------------------");
        }
        //关闭indexreader对象
        indexReader.close();
    }

 

 

  BooleanQuery

  可以组合查询条件。

  具体代码:

    //组合条件查询
    @Test
    public void testBooleanQuery() throws Exception {
        //创建一个Directory对象,指定索引库存放的路径
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\programme\\test"));
        //创建IndexReader对象,需要指定Directory对象
        IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
        //创建Indexsearcher对象,需要指定IndexReader对象
        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
        
        //创建一个布尔查询对象
        BooleanQuery query = new BooleanQuery();
        //创建第一个查询条件
        Query query1 = new TermQuery(new Term("fileName", "apache"));
        Query query2 = new TermQuery(new Term("fileName", "lucene"));
        //组合查询条件
        query.add(query1, Occur.MUST);
        query.add(query2, Occur.MUST);
        //执行查询

        //第一个参数是查询对象,第二个参数是查询结果返回的最大值
        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
        
        //查询结果的总条数
        System.out.println("查询结果的总条数:"+ topDocs.totalHits);
        //遍历查询结果
        //topDocs.scoreDocs存储了document对象的id
        //ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
        for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
            //scoreDoc.doc属性就是document对象的id
            //int doc = scoreDoc.doc;
            //根据document的id找到document对象
            Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
            //文件名称
            System.out.println(document.get("fileName"));
            //文件内容
            System.out.println(document.get("fileContent"));
            //文件大小
            System.out.println(document.get("fileSize"));
            //文件路径
            System.out.println(document.get("filePath"));
            System.out.println("----------------------------------");
        }
        //关闭indexreader对象
        indexReader.close();
    }

  Occur.MUST:必须满足此条件,相当于and

  Occur.SHOULD:应该满足,但是不满足也可以,相当于or

  Occur.MUST_NOT:必须不满足。相当于not

 

  接着,演示第二种方法:使用queryparser查询

  通过QueryParser也可以创建Query,QueryParser提供一个Parse方法,此方法可以直接根据查询语法来查询。Query对象执行的查询语法可通过System.out.println(query);查询。

  这个操作需要使用到分析器。建议创建索引时使用的分析器和查询索引时使用的分析器要一致。

  queryparser

  具体代码:

    @Test
    public void testQueryParser() throws Exception {
        //创建一个Directory对象,指定索引库存放的路径
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\programme\\test"));
        //创建IndexReader对象,需要指定Directory对象
        IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
        //创建Indexsearcher对象,需要指定IndexReader对象
        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
        
        //创建queryparser对象
        //第一个参数默认搜索的域
        //第二个参数就是分析器对象
        QueryParser queryParser = new QueryParser("fileName", new IKAnalyzer());
        //使用默认的域,这里用的是语法,下面会详细讲解一下
        Query query = queryParser.parse("apache");
        //不使用默认的域,可以自己指定域
        //Query query = queryParser.parse("fileContent:apache");
        //执行查询


        //第一个参数是查询对象,第二个参数是查询结果返回的最大值
        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
        
        //查询结果的总条数
        System.out.println("查询结果的总条数:"+ topDocs.totalHits);
        //遍历查询结果
        //topDocs.scoreDocs存储了document对象的id
        //ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
        for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
            //scoreDoc.doc属性就是document对象的id
            //int doc = scoreDoc.doc;
            //根据document的id找到document对象
            Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
            //文件名称
            System.out.println(document.get("fileName"));
            //文件内容
            System.out.println(document.get("fileContent"));
            //文件大小
            System.out.println(document.get("fileSize"));
            //文件路径
            System.out.println(document.get("filePath"));
            System.out.println("----------------------------------");
        }
        //关闭indexreader对象
        indexReader.close();        
    }

 

  查询语法

  1、基础的查询语法,关键词查询:

    域名+“:”+搜索的关键字

    例如:content:java

  2、范围查询

    域名+“:”+[最小值 TO 最大值]

    例如:size:[1 TO 1000]

    范围查询在lucene中支持数值类型,不支持字符串类型。在solr中支持字符串类型。

  3、组合条件查询

    1)+条件1 +条件2:两个条件之间是并且的关系and

      例如:+filename:apache +content:apache

    2)+条件1 条件2:必须满足第一个条件,应该满足第二个条件

      例如:+filename:apache content:apache

    3)条件1 条件2:两个条件满足其一即可。

      例如:filename:apache content:apache

    4)-条件1 条件2:必须不满足条件1,要满足条件2

      例如:-filename:apache content:apache

Occur.MUST 查询条件必须满足,相当于and

+(加号)

Occur.SHOULD 查询条件可选,相当于or

空(不用符号)

Occur.MUST_NOT 查询条件不能满足,相当于not非

-(减号)

 

  第二种写法:

  条件1 AND 条件2

  条件1 OR 条件2

  条件1 NOT 条件2

 

  MultiFieldQueryParser

  可以指定多个默认搜索域

  具体代码:

 1     @Test
 2     public void testMultiFiledQueryParser() throws Exception {
 3         //创建一个Directory对象,指定索引库存放的路径
 4         Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\programme\\test"));
 5         //创建IndexReader对象,需要指定Directory对象
 6         IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
 7         //创建Indexsearcher对象,需要指定IndexReader对象
 8         IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
 9         
10         //可以指定默认搜索的域是多个
11         String[] fields = {"fileName", "fileContent"};
12         //创建一个MulitFiledQueryParser对象
13         MultiFieldQueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(fields, new IKAnalyzer());
14         Query query = queryParser.parse("apache");
15         System.out.println(query);
16         //执行查询
17 
18 
19         //第一个参数是查询对象,第二个参数是查询结果返回的最大值
20         TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
21         
22         //查询结果的总条数
23         System.out.println("查询结果的总条数:"+ topDocs.totalHits);
24         //遍历查询结果
25         //topDocs.scoreDocs存储了document对象的id
26         //ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
27         for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
28             //scoreDoc.doc属性就是document对象的id
29             //int doc = scoreDoc.doc;
30             //根据document的id找到document对象
31             Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
32             //文件名称
33             System.out.println(document.get("fileName"));
34             //文件内容
35             System.out.println(document.get("fileContent"));
36             //文件大小
37             System.out.println(document.get("fileSize"));
38             //文件路径
39             System.out.println(document.get("filePath"));
40             System.out.println("----------------------------------");
41         }
42         //关闭indexreader对象
43         indexReader.close();
44     }

 

 

 IndexSearcher搜索方法

方法

说明

indexSearcher.search(query, n)

根据Query搜索,返回评分最高的n条记录

indexSearcher.search(query, filter, n)

根据Query搜索,添加过滤策略,返回评分最高的n条记录

indexSearcher.search(query, n, sort)

根据Query搜索,添加排序策略,返回评分最高的n条记录

indexSearcher.search(booleanQuery, filter, n, sort)

根据Query搜索,添加过滤策略,添加排序策略,返回评分最高的n条记录

 

 

  TopDocs

  Lucene搜索结果可通过TopDocs遍历,TopDocs类提供了少量的属性,如下:

方法或属性

说明

totalHits

匹配搜索条件的总记录数

scoreDocs

顶部匹配记录

 

  注意:

    (1)Search方法需要指定匹配记录数量n:indexSearcher.search(query, n)

    (2)TopDocs.totalHits:是匹配索引库中所有记录的数量

    (3)TopDocs.scoreDocs:匹配相关度高的前边记录数组,scoreDocs的长度小于等于search方法指定的参数n

  

  中文分词器 :

  首先,看一看Lucene自带的中文分词器

  (1)StandardAnalyzer:(标准分词器,也是前面例子中使用的分词器)

    单字分词:就是按照中文一个字一个字地进行分词。

    如:“我爱中国”,
    效果:“我”、“爱”、“中”、“国”。

  (2)CJKAnalyzer

    二分法分词:按两个字进行切分。

    如:“我是中国人”,

    效果:“我是”、“是中”、“中国”“国人”。

  但上边两个分词器无法满足需求。

  (3)SmartChineseAnalyzer

    对中文支持较好,但扩展性差,扩展词库,禁用词库和同义词库等不好处理

 

  然后,看一看我们开发真正使用的第三方中文分词器:

  我们今天介绍IK-analyzer这款第三方中文分词器

  IK-analyzer: 最新版在https://code.google.com/p/ik-analyzer/上,支持Lucene 4.10从2006年12月推出1.0版开始, IKAnalyzer已经推出了4个大版本。最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版本开 始,IK发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现。在2012版本中,IK实现了简单的分词 歧义排除算法,标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。 但是也就是2012年12月后没有在更新。 

  使用方法:

  第一步:把jar包添加到工程中

  第二步:把配置文件扩展词典停用词词典添加到classpath下(停用词词典与扩展词词典名称可自行定义,只要在配置文件中配置好就可以了)

 

  注意:扩展词典停用词词典文件的格式为UTF-8,注意是无BOM 的UTF-8 编码。

  配置文件详情

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">  
<properties>  
    <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
    <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 --> 
    <entry key="ext_dict">ext.dic;</entry> 
    
    <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
    <entry key="ext_stopwords">stopword.dic;</entry> 
</properties>

 

  停用词词典与扩展词词典样例:

 

  这样,创建分析器时,用一下代码就好了

Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();

 

  注意:搜索使用的分析器要和索引使用的分析器一致,不然搜索出来结果可能会错乱。

 

  3. 删除索引

   (1)删除全部索引

  说明:将索引目录的索引信息全部删除,直接彻底删除,无法恢复。此方法慎用!!

 1     //删除全部索引
 2     @Test
 3     public void testDeleteAllIndex() throws Exception {
 4         Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\programme\\test"));
 5         Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
 6         IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer);
 7         IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
 8         //删除全部索引
 9         indexWriter.deleteAll();
10         //关闭indexwriter
11         indexWriter.close();
12     }

 

  (2)指定查询条件删除

    //根据查询条件删除索引
    @Test
    public void deleteIndexByQuery() throws Exception {
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\programme\\test"));
        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer);
        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
        //创建一个查询条件
        Query query = new TermQuery(new Term("fileContent", "apache"));
        //根据查询条件删除
        indexWriter.deleteDocuments(query);
        //关闭indexwriter
        indexWriter.close();
    }

 

  4 索引库的修改

  更新的原理就是先删除在添加

    //修改索引库
    @Test
    public void updateIndex() throws Exception {
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\programme\\test"));
        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer);
        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
        //创建一个Document对象
        Document document = new Document();
        //向document对象中添加域。
        //不同的document可以有不同的域,同一个document可以有相同的域。
        document.add(new TextField("fileXXX", "要更新的文档", Store.YES));
        document.add(new TextField("contentYYY", "简介 Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包。", Store.YES));
        indexWriter.updateDocument(new Term("fileName", "apache"), document);
        //关闭indexWriter
        indexWriter.close();
    }

   这样,Lucene的简单介绍使用就完成了。

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