Lucene&全文检索
目录结构:
1.全文检索
2.Lucene入门
3.Lucene进阶
全文检索
一, 生活中的搜索:
1.Windows系统中的有搜索功能：打开“个人电脑”，按“F3”就可使用查找的功能，查找指定的文件或文件夹。搜索的范围是整个电脑中的文件资源。java
2.Eclipse中的帮助子系统：点击HelpHelp Contents，能够查找出相关的帮助信息。搜索的范围是Eclipse的全部帮助文件。
搜索引擎，如Baidu或Google等，能够查询到互联网中的网页、PDF、DOC、PPT、图片、音乐、视频等。
3.Mac中的Spotlight搜索
4.数据库中检索检查某一个关键字的例子。
select * from topic where content like ‘%java%’
文本检索,会使索引失效算法
存在问题:
1.搜索速度慢
2.搜索效果很差.
3.没有相关度排序数据库
二, 什么是全文检索？apache
全文检索是指计算机索引程序经过扫描文章中的每个词，对每个词创建一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先创建的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程相似于经过字典中的检索字表查字的过程。编程
在说全文检索以前咱们先来了解一下数据分类架构
结构化数据:指具备固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等;
半结构化数据:半结构化数据
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;
非结构化数据又一种叫法叫全文数据。从全文数据中进行检索就叫全文检索。
特色:只关注文本不考虑语义app
三, 为何使用 ?
搜索速度:将数据源中的数据都经过全文索引dom
匹配效果:过词元(term)进行匹配，经过语言分析接口的实现，能够实现对中文等非英语的支持。函数
相关度:有匹配度算法，将匹配程度（类似度）比较高的结果排在前面。工具
适用场景:关系数据库中进行模糊查询时，数据库自带的索引将不起做用，此时须要经过全文检索来提升速度；好比：
网站系统中针对内容的模糊查询；
select * from article where content like ‘%上海平安%’
ERP系统中产品等数据的模糊查询，BBS、BLOG中的文章搜索等；
各类搜索引擎运行依赖于全文检索；
只对指定领域的网站进行索引与搜索（即垂直搜索，如“818工做搜索”、“有道购物搜索”）
要在word、pdf等各类各样的数据格式中检索内容；
其它场合：好比搜狐拼音输入法、Google输入法等。
四, 工做原理
1.如何查询全文数据?
顺序扫描法(Serial Scanning)：所谓顺序扫描，好比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，对于每个文档，从头看到尾，若是此文档包含此字符串，则此文档为咱们要找的文件，接着看下一个文件，直到扫描完全部的文件。好比Window自带的搜索。
如何提高全文检索的速度?
对非结构化数据顺序扫描很慢，对结构化数据的搜索却相对较快（因为结构化数据有必定的结构能够采起必定的搜索算法加快速度），那么把咱们的非结构化数据想办法弄得有必定结构不就好了吗？关系数据库中存储的都是结构化数据，所以很检索都比较快。
从非结构化数据中提取出的而后从新组织的信息，咱们称之索引。
字典及图书目录的原理。
2.全文检索的过程
索引建立:将现实世界中全部的结构化和非结构化数据提取信息，建立索引的过程。
搜索索引:就是获得用户的查询请求，搜索建立的索引，而后返回结果的过程。
3.案例分析
索引文件中应该存放什么？
索引文件中只须要存放单词及文档编号便可
要查出即包含is，又包括 shanghai及pingan的文档，先得到包含is的文档列表，再得到包含shanghai及pingan的文档列表，最合作一个集合并运算，就得出文档1及文档3。
文档0
What is your name?
文档1
My name is shanghai pingan!
文档2
What is that?
文档3
It is shanghai pingan, ShangHai Pingan
首先将咱们非结构化数据存储到文档区
| 文档编号 | 内容 |
|---|---|
| 0 | What is your name? |
| 1 | My name is shanghai pingan! |
| 2 | What is that? |
| 3 | It is shanghai pingan, ShangHai Pingan |
如何创建索引？
第一步：分词组件（Tokenizer）对文档进行处理,此过程称为Tokenize。
1. 将文档分红一个一个单独的单词。(用空格分开)
2. 去除标点符号。
3. 去除停词(Stop word)。大量出现的助词,好比is,it等。中文：的，了，呢
通过分词(Tokenizer)后获得的结果称为词元(Token)。词元(Token)以下：
shanghai,ShangHai,pingan,My,name,What,your,pingan
第二步：将获得的词元(Token)传给语言处理组件(Linguistic Processor)，对于英语，处理大体以下：
1. 变为小写(Lowercase)。
2. 将单词缩减为词根形式，如“cars”到“car”等。这种操做称为：stemming。
3. 将单词转变为词根形式，如“drove”到“drive”等。这种操做称为：lemmatization。
语言处理组件(linguistic processor)的结果称为词(Term)。结果以下：
shanghai,pingan,my,name,what,your
第三步：把获得的词Term传给索引组件(Indexer)处理,处理过程以下：
一、把获得的词建立一个字典表
| 词term | 文档Document |
|---|---|
| what | 0 |
| name | 0 |
| My | 1 |
| name | 1 |
| shanghai | 1 |
| pingan | 1 |
| what | 2 |
| that | 2 |
| shanghai | 3 |
| pingan | 3 |
| shanghai | 3 |
| pingan | 3 |
二、对字典按字母顺序进行排序
| 词term | 文档Document |
|---|---|
| shanghai | 1 |
| shanghai | 3 |
| shanghai | 3 |
| pingan | 1 |
| pingan | 3 |
| pingan | 3 |
| my | 1 |
| name | 0 |
| name | 1 |
| what | 0 |
| what | 2 |
| your | 0 |
三、合并相同的词(Term)成为文档倒排(Posting List)链表。
| 词term | 出现次数 | 文档 | Frequency | 文档 | Frequency |
|---|---|---|---|---|---|
| shanghai | 3 | 1 | 1 | 3 | 2 |
| pingan | 3 | 1 | 1 | 3 | 2 |
| my | 1 | 1 | 1 | ~ | ~ |
| name | 2 | 0 | 1 | 1 | 1 |
| what | 2 | 0 | 1 | 2 | 1 |
| your | 1 | 0 | 1 | ~ | ~ |
最终会存储两部分一个文档区和一个索引区
| 词元 | 文档编号 |
|---|---|
| what | 0,2 |
| your | 0 |
| name | 0,1 |
| my | 1 |
| shanghai | 1,3,3 |
| pingan | 1,3,3 |
| that | 2 |
搜索处理的大体流程：
一、接收用户输入的搜索词及关键字并做简单处理；
二、对查询语句进行词法分析，语法分析，及语言处理；
三、查询到包含输出词的文档列表，并进行相关逻辑运算；
四、根据文档的相关性进行排序，把相关性最高的文档返回出来。
4.文档相关性
计算词的权重:
一、找出词(Term)对文档的重要性的过程称为计算词的权重(Term weight)的过程。主要有两个因素：
A、Term Frequency (tf)：即此Term在此文档中出现了多少次。tf 越大说明越重要。
B、 Document Frequency (df)：即有多少文档包含该Term。df 越大说明越不重要。
二、判断Term之间的关系从而获得文档相关性的过程，也即向量空间模型的算法(VSM)。
实现方式：把文档看做一系列词(Term)，每个词(Term)都有一个权重(Term weight)，不一样的词(Term)根据本身在文档中的权重来影响文档相关性的打分计算
5.全文检索应用架构
6.全文检索的流程对应的Lucene 实现的包结构
Lucene 的analysis 模块主要负责词法分析及语言处理而造成Term。
Lucene的index模块主要负责索引的建立，里面有IndexWriter。
Lucene的store模块主要负责索引的读写。
Lucene 的QueryParser主要负责语法分析。
Lucene的search模块主要负责对索引的搜索。
Lucene入门
Lucene是什么？
Lucene是一个用Java写的高性能、可伸缩的全文检索引擎工具包，它能够方便的嵌入到各类应用中实现针对应用的全文索引/检索功能。Lucene的目标是为各类中小型应用程序加入全文检索功能。
开发步骤
创建索引文件
1,建立一个测试类LuceneTest
2,导入jar包
lucene-core-4.10.4.jar 核心包
lucene-analyzers-common-4.10.4.jar 分词器包
3,建立索引写入器IndexWriter 传入对应的参数:索引须要存放的位置,索引写入器配置对象(配置版本,分词器)
4.内容写入以后,写入到二进制文件中不方便查看,使用工具(lukeall-4.10.0.jar)查看索引库
public class LuceneTest {
String content1 = "hello world";
String content2 = "hello java world";
String content3 = "hello lucene world";
String indexPath = "hello";
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();//分词器
@Test
public void testCreateIndex() throws Exception {
//1.建立索引写入器
Directory d = FSDirectory.open(new File(indexPath));//索引须要存放的位置
//建立索引写入器配置对象
IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_4, analyzer);
IndexWriter writer = new IndexWriter(d, conf);
//2.写入文档信息
//添加文档 定义字段的存储规则
FieldType type = new FieldType();
type.setIndexed(true);//是否要索引
type.setStored(true);//是否须要存储
Document document1 = new Document();//数据库中的一条数据
//new Field("字段名","字段内容","字段的配置属性")
document1.add(new Field("title", "doc1", type));//该条记录中的字段 title:doc1
document1.add(new Field("content", content1, type));//content: hello world
writer.addDocument(document1);
Document document2 = new Document();
document2.add(new Field("title", "doc2", type));
document2.add(new Field("content", content2, type));
writer.addDocument(document2);
Document document3 = new Document();
document3.add(new Field("title", "doc3", type));
document3.add(new Field("content", content3, type));
writer.addDocument(document3);
//须要把添加的记录保存
writer.commit();
writer.close();
}
}
运行测试类会在该项目目录下生成一个hello文件夹
打开_0.xfs文件,这时咱们看不出一个因此然
使用工具(lukeall-4.10.0.jar)查看索引库
只需在终端经过命令行 java -jar lukeall-4.10.0.jar 便可
须要在Path路径上找到hello索引库的绝对路径
点击OK便可看到索引库
查询索引库
0.导入jar包lucene-queryparser-4.10.4.jar(将字符串变成Query对象)
1.建立测试方法searchIndex()
2.建立索引查询对象IndexSearcher
3.根据查询的文本内容解析成Query查询对象(导入jar包lucene-queryparser-4.10.4.jar)设置查询字段,分词器
4.根据查询器查询到文档编号
5.经过文档编号查询对应的文档内容
//索引查询过程
@Test
public void searchIndex() throws Exception {
//1.建立索引写入器
Directory d = FSDirectory.open(new File(indexPath));
//建立分词器
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
//打开索引目录
IndexReader r = DirectoryReader.open(d);
//建立索引查询对象
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(r);
QueryParser parser = new QueryParser("content", analyzer);
Query query = parser.parse("hello");//查询hello
//search(查询对象,符合条件的前n条记录)
TopDocs search = searcher.search(query, 10000);//n:前几个结果
System.out.println("符合条件的记录有多少个:" + search.totalHits);
ScoreDoc[] scoreDocs = search.scoreDocs;
for (int i = 0; i < scoreDocs.length; i++) {
System.out.println("*******************************");
System.out.println("分数:" + scoreDocs[i].score);//相关度的排序
int docId = scoreDocs[i].doc;//文档编号
Document document = searcher.doc(docId);
System.out.println("文档编号 docId--->" + docId);
System.out.println("标题内容 title:--->" + document.get("content"));
}
}
打印结果:
经常使用API
Directory:索引目录用于存放lucene索引文件
Directory是一个对索引目录的一个抽象，索引目录能够存放在普通的文件中，也能够位于数据库，或其它的远程服务中；通常状况下均使用文件来索引目录，这时一个Directory就至关于一个文件夹。
SimpleFSDirectory：直接使用java.io.RandomAccessFile类来操做索引文件，在普通的Lucene应用中，能够直接使用SimpleFSDirectory。
SimpleFSDirectory类：直接使用java.io.RandomAccessFile类来操做索引文件，在普通的Lucene应用中，这是最简单的用法。
构造函数：
SimpleFSDirectory(File path) ：直接根据一个文件夹地址来建立索引目录；
MMapDirectory(File path) ：让OS把整个索引文件映射到虚拟地址空间，这样Lucene就会以为索引在内存中。
Document:当往索引中加入内容的时候，每一条信息用一个子Document来表示,Document的意思表示文档，也能够理解成记录，与关系数据表中的一行数据记录相似；
在Document建立完之后，直接调用其提供的字段操做方法来操做其中的字段对象。
Document提供的方法主要包括：
字段添加：add(Field field)
字段删除：removeField、removeFields
获取字段或值:get、getBinaryValue、getField、getFields等
**Field:**Field表明Document中的一行数据，至关于一条Lucene记录中的一列。
Lucene提供了一个接口Fieldable，其它的API大多针对这个接口编程，所以Lucene中的列对象其实是由Fieldable来定义，实现该接口的除了Field类，还包括NumericField等。在实际开发中，主要使用的是Field类。
Field类提供的经常使用构造方法：
一、Field(String name, String value, Field.Store store, Field.Index index) -经过字段名称，字段值，存储类型及索引方式来建立一个字段；
二、Field(String name, byte[] value, Field.Store store) -经过字段名称、字段值(字节码)及字段存储方式建立字段对象；
三、Field(String name, Reader reader) -根据字段名称及Reader对象建立字段对象；
四、其它构造方法，详情查看API。
new Field(“title”, “中国太平”, Store.NO, Index.ANALYZED);
new Field(“content”, “比较好的保险公司”, Store.YES, Index.ANALYZED);
**FieldType:**Lucene中，在建立Field的时候，能够指定Field的store及index属性；
store属性：表示字段值是否存储，True表示要存储，而False则表示不存储；
type.setStored(true);//是否须要存储在文档区中
indexed属性：表示字段的是否须要创建索引，便是否支持搜索。tokenized属性：表示字段是否须要根据Analyzer规则进行分词
建立FieldTest测试类(复制上面的类修改类名)
定义字段的存储规则
FieldType type2 = new FieldType(); type2.setIndexed(true);//该字段是否要索引 type2.setStored(true);//是否须要存储在文档区中 type2.setTokenized(false);//字段是否分词 type2.setTokenized(false);//字段是否分词
设置全部的字段的配置属性为type2
document1.add(new Field("content", content1, type2));
document2.add(new Field("content", content2, type2));
document3.add(new Field("content", content3, type2));
public class FieldTest {
String content1 = "hello world";
String content2 = "hello java world";
String content3 = "hello lucene world";
String indexPath = "fieldType";
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();//分词器
//建立索引
@Test
public void testCreateIndex() throws Exception {
//1.建立索引写入器
Directory d = FSDirectory.open(new File(indexPath));//索引须要存放的位置
//建立索引写入器配置对象
IndexWriterConfig confg = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_4, analyzer);
confg.setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE);//索引每次从新建立
IndexWriter writer = new IndexWriter(d, confg);
//2.写入文档信息
//添加文档 定义字段的存储规则
FieldType type = new FieldType();
type.setIndexed(true);//该字段是否要索引
type.setStored(true);//是否须要存储
type.setTokenized(true);
FieldType type2 = new FieldType();
type2.setIndexed(true);//该字段是否要索引
type2.setStored(true);//是否须要存储
type2.setTokenized(false);//字段是否分词
Document document1 = new Document();//数据库中的一条数据
//new Field("字段名","字段内容","字段的配置属性")
document1.add(new Field("title", "doc1", type));//该条记录中的字段 title:doc1
document1.add(new Field("content", content1, type2));//content: hello world
writer.addDocument(document1);
Document document2 = new Document();
document2.add(new Field("title", "doc2", type));
document2.add(new Field("content", content2, type2));
writer.addDocument(document2);
Document document3 = new Document();
document3.add(new Field("title", "doc3", type));
document3.add(new Field("content", content3, type2));
writer.addDocument(document3);
//须要把添加的记录保存
writer.commit();
writer.close();
}
}
运行测试类
查看索引库
当咱们搜索用户名或者地名但愿是完整的词元,不但愿被分割,此时就能够设置该字段的tokenize属性为false,设置不进行分词
在索引库中:
1.标题和内容都经过分词器进行索引了.
2.标题是完整储存在文档区中,内容值截取前30个字符存储在存储区
3.文章ID只是存储在文档区可是没有进行分词
4.时间,做者,阅读量,评论数,来源是没索引也没存储的
Analyzer(词法分析器)
建立一个测试类AnalyzerTest
封装一个测试各个分词器的方法analyzerMethod(Analyzer analyzer, String content);
public class AnalyzerTest {
String en = "good morning boy";
String ch = "你好 恭喜发财 东方明珠三生三世十里桃花";
@Test
public void analyzerMethod(Analyzer analyzer, String content) throws Exception {
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("content", content);
tokenStream.reset();
while (tokenStream.incrementToken()) {
System.out.println(tokenStream);
}
}
//英文分词器SimpleAnalyzer测试
@Test
public void testSimpleAnalyzer() throws Exception {
analyzerMethod(new SimpleAnalyzer(), en);
}
}
英文分词:
SimpleAnalyzer:最简单的词法分析器，按英文单词创建索引，以空格为分隔符；
//英文分词器SimpleAnalyzer测试
@Test
public void testSimpleAnalyzer() throws Exception {
analyzerMethod(new SimpleAnalyzer(), en);
}
StandardAnalyzer:按英文单词及中文字符来进行分析。
//英文分词器StandardAnalyzer测试
@Test
public void testStandardAnalyzer() throws Exception {
analyzerMethod(new StandardAnalyzer(), en);
}
对于英文StandardAnalyzer也是采起空格进行分词
下面对中文进行分词测试(对于中文他是单字分词)
//英文分词器StandardAnalyzer测试
@Test
public void testStandardAnalyzer() throws Exception {
analyzerMethod(new StandardAnalyzer(), ch);
}
PerFieldAnalyzerWrapper:
public void testPerFieldAnalyzerWrapper() throws Exception {
Map<String, Analyzer> analyzerMap = new HashMap<>();
analyzerMap.put("en", new SimpleAnalyzer());//使用SimpleAnalyzer分词器
analyzerMap.put("ch", new StandardAnalyzer());//使用StandardAnalyzer
//设置默认分词器
PerFieldAnalyzerWrapper wrapper = new PerFieldAnalyzerWrapper(new SimpleAnalyzer(), analyzerMap);
//会根据传入的字段名在PerFieldAnalyzerWrapper找到这个字段对应的分词器
//若是PerFieldAnalyzerWrapper没有该字段对应的分词器就会应用默认的的分词器
//tokenStream("content", xxxxxxxxx);根据xxxxxx来判断选择的分词器
TokenStream tokenStream = wrapper.tokenStream("content", ch);
tokenStream.reset();
while (tokenStream.incrementToken()) {
System.out.println(tokenStream);
}
}
中文分词:
StandardAnalyzer:单字分词，把每个字当成一个词
//中文分词器StandardAnalyzer测试
@Test
public void testStandardAnalyzer() throws Exception {
analyzerMethod(new StandardAnalyzer(), ch);
}
CJKAnalyzer:二分法分词，把相临的两个字当成一个词，好比咱们是中国人；咱们，们是，是中，中国，国人等
//中文分词器CJKAnalyzer测试
@Test
public void testCJKAnalyzer() throws Exception {
analyzerMethod(new CJKAnalyzer(), ch);
}
SmartChineseAnalyzer:字典分词，也叫词库分词；把中文的词所有放置到一个词库中，按某种算法来维护词库内容；若是匹配到就切分出来成为词语。一般词库分词被认为是最理想的中文分词算法。如：“咱们是中国人”，效果为：“咱们”、“中国人”。（可使用SmartChineseAnalyzer，“极易分词” MMAnalyzer ，或者是“庖丁分词”分词器、IKAnalyzer。推荐使用IKAnalyzer ）
//中文分词器SmartChineseAnalyzer测试
//须要导入jar包lucene-analyzers-smartcn-4.10.4.jar
@Test
public void testSmartChineseAnalyzer() throws Exception {
analyzerMethod(new SmartChineseAnalyzer(), ch);
}
}
IKAnalyzer:第三方的
1.导入jar包 IKAnalyzer2012FF_u1.jar(这个包在中央仓库是没有的)支持停词和自定义拓展词
2.添加停词词典stopword.dic
3.添加拓展词典ext.dic
//中文分词器IKAnalyzer测试
//须要导入jar包IKAnalyzer2012FF_u1.jar
@Test
public void testIKAnalyzer() throws Exception {
analyzerMethod(new IKAnalyzer(), ch);
}
若是想去掉”的”,”了”,”吗”…..的语气词咱们能够加入配置文件
IKAnalyzer.cfg.xml和stopword.dic
在stopword.dic文件里添加咱们不须要的分词便可,这样拆分词元就不会把这些停词做为分词了
咱们若是想加入一些咱们本身须要的词元则须要在配置文件IKAnalyzer.cfg.xml中配置一个额外分词文件 拓展词典ext.dic
在拓展词典ext.dic中设置咱们自定义的词元
索引库的更新
public class CRUDTest {
String content1 = "hello world";
String content2 = "hello java world";
String content3 = "hello lucene world";
String indexPath = "luncecrud";
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();//分词器
//建立索引
@Test
public void testCreateIndex() throws Exception {
//1.建立索引写入器
Directory d = FSDirectory.open(new File(indexPath));//索引须要存放的位置
//建立索引写入器配置对象
IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_4, analyzer);
IndexWriter writer = new IndexWriter(d, conf);
//2.写入文档信息
//添加文档 定义字段的存储规则
FieldType type = new FieldType();
type.setIndexed(true);//是否要索引
type.setStored(true);//是否须要存储
Document document1 = new Document();//数据库中的一条数据
//new Field("字段名","字段内容","字段的配置属性")
document1.add(new Field("title", "doc1", type));//该条记录中的字段 title:doc1
document1.add(new Field("content", content1, type));//content: hello world
writer.addDocument(document1);
Document document2 = new Document();
document2.add(new Field("title", "doc2", type));
document2.add(new Field("content", content2, type));
writer.addDocument(document2);
Document document3 = new Document();
document3.add(new Field("title", "doc3", type));
document3.add(new Field("content", content3, type));
writer.addDocument(document3);
//须要把添加的记录保存
writer.commit();
writer.close();
testSearch();
}
@Test
public void testUpdate() throws Exception {
//建立索引写入器
Directory d = FSDirectory.open(new File(indexPath));
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_4, analyzer);
IndexWriter writer = new IndexWriter(d, config);
//更新对象
Term term = new Term("title", "doc2");//更新的条件
Document updateDoc = new Document();//更新以后的文档对象
FieldType type = new FieldType();
type.setIndexed(true);
type.setStored(true);
updateDoc.add(new Field("title", "doc2", type));
updateDoc.add(new Field("content", "hello黄河之水天上来吧我要更新内容啦", type));
writer.updateDocument(term, updateDoc);
//提交更新内容 释放资源
writer.commit();
writer.close();
testSearch();
}
//索引查询过程
@Test
public void testSearch() throws Exception {
//1.建立索引写入器
Directory d = FSDirectory.open(new File(indexPath));
//打开索引目录
IndexReader r = DirectoryReader.open(d);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(r);
QueryParser parser = new QueryParser("content", analyzer);
Query query = parser.parse("hello");//查询hello
//search(查询对象,符合条件的前n条记录)
TopDocs search = searcher.search(query, 10000);//n:前几个结果
System.out.println("符合条件的记录有多少个:" + search.totalHits);
ScoreDoc[] scoreDocs = search.scoreDocs;
Document doc = null;
for (int i = 0; i < scoreDocs.length; i++) {
System.out.println("*******************************");
System.out.println("分数:" + scoreDocs[i].score);//相关度的排序
int docId = scoreDocs[i].doc;//文档编号
Document document = searcher.doc(docId);
System.out.println("文档编号 docId--->" + docId);
System.out.println("标题内容 title:--->" + document.get("title"));
System.out.println("正文内容 content:--->" + document.get("content"));
}
}
}
先建立一个建立索引的方法testCreateIndex()和索引查询的方法testSearch()而后建立一个索引更新的方法testUpdate();
先执行testCreateIndex()
在执行testUpdate();
把文档标题为doc2 的内容更新为新的内容,同时文档编号发生变化,文档编号为1的被删除,增长类文档编号3.说明更新的操做是先删除后添加
删除索引库
@Test
public void testDelete()throws Exception{
//建立索引写入器
Directory d = FSDirectory.open(new File(indexPath));
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_4, analyzer);
IndexWriter writer = new IndexWriter(d, config);
//删除记录
/**
* 方式一
Term term=new Term("title","doc2");
writer.deleteDocuments(term);
*/
//方式二
QueryParser parser = new QueryParser("title", analyzer);
Query query = parser.parse("doc3");
writer.deleteDocuments(query);
//将删除操做提交
writer.commit();
writer.close();
testSearch();
}
Lucene进阶
查询全部
//索引查询过程1
public void search1(String content) throws Exception {
//1.建立索引写入器
Directory d = FSDirectory.open(new File(indexPath));
//建立分词器
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
//打开索引目录
IndexReader r = DirectoryReader.open(d);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(r);
QueryParser parser = new QueryParser("content", analyzer);
Query query = parser.parse(content);//查询hello
//search(查询对象,符合条件的前n条记录)
TopDocs search = searcher.search(query, 10000);//n:前几个结果
System.out.println("符合条件的记录有多少个:" + search.totalHits);
ScoreDoc[] scoreDocs = search.scoreDocs;
for (int i = 0; i < scoreDocs.length; i++) {
System.out.println("*******************************");
System.out.println("分数:" + scoreDocs[i].score);//相关度的排序
int docId = scoreDocs[i].doc;//文档编号
Document document = searcher.doc(docId);
System.out.println("文档编号 docId--->" + docId);
System.out.println("标题内容 title:--->" + document.get("title"));
System.out.println("正文内容 content:--->" + document.get("content"));
}
}
//索引查询过程2
public void search2(Query query) throws Exception {
//1.建立索引写入器
Directory d = FSDirectory.open(new File(indexPath));
//建立分词器
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
//打开索引目录
IndexReader r = DirectoryReader.open(d);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(r);
QueryParser parser = new QueryParser("content", analyzer);
//search(查询对象,符合条件的前n条记录)
TopDocs search = searcher.search(query, 10000);//n:前几个结果
System.out.println("符合条件的记录有多少个:" + search.totalHits);
ScoreDoc[] scoreDocs = search.scoreDocs;
for (int i = 0; i < scoreDocs.length; i++) {
System.out.println("*******************************");
System.out.println("分数:" + scoreDocs[i].score);//相关度的排序
int docId = scoreDocs[i].doc;//文档编号
Document document = searcher.doc(docId);
System.out.println("文档编号 docId--->" + docId);
System.out.println("标题内容 title:--->" + document.get("title"));
System.out.println("正文内容 content:--->" + document.get("content"));
}
}
@Test
public void test1() throws Exception {
search1("*:*");//查询全部,匹配全部字段
search2(new MatchAllDocsQuery());
}
单词搜索
/**
* 单词搜索
*
* @throws Exception
*/
@Test
public void test2() throws Exception {
//search("title:doc1"); --->public void search(String content)
search(new TermQuery(new Term("title", "doc1")));//--->search(Query query)
}
段落查询
/**
* 段落查询
* @throws Exception
*/
@Test
public void test3() throws Exception {
// search("content:\"hello world\"");
PhraseQuery query =new PhraseQuery();
query.add(new Term("content","hello"));
query.add(new Term("content","world"));
search(query);
}
通配符检索
/**
* 通配符检索
* @throws Exception
*/
@Test
public void test4() throws Exception {
//查询全部
//方式1
search("l*ne");
//方式2
search("luenc?");
//方式3
WildcardQuery query = new WildcardQuery(new Term("content","l*ne"));
search(query);
}
search(“l**ne”);中的 *表示多个字符
search(“luenc?”);中的?表示一个字符
单词模糊查询
Lucene支持单词容错content:lucenx ~1 表示支持单词容错一个字母,content:lucenx~N N最大值为2
@Test
public void test5() throws Exception{
search("content:lxcenX~2");
FuzzyQuery query = new FuzzyQuery(new Term("content","lucenx"),1);
search(query);
}
类似查询在关键字后面使用 ~ （ 波浪线)符号，后面能够跟一个表示类似度的数字，好比~0.85 , ~ 0.3 , ~1，值在0-1之间，1表示很是类似度最高，默认为0.5。
@Test
public void test6() throws Exception{
search("lqcenX~1");
FuzzyQuery query = new FuzzyQuery(new Term("content","lqcenX"));
search(query);
}
段落查询 (临近查询)
content:\”hello world\”~1 表示这个段落中间能够插入1个单词
content:\”hello world\”~N 表示这个段落中间能够插入N个单词
/**
* 段落查询 (临近查询)
* @throws Exception
*/
@Test
public void test7() throws Exception{
//~1 表示这个段落中间能够插入一个单词
//content:\"hello world\"~N 表示这个段落中间能够插入N个单词
//search("content:\"hello world\"~1");
PhraseQuery query = new PhraseQuery();
query.add(new Term("content","hello"));
query.add(new Term("content","world"));
query.setSlop(1);//设置中间有一个停词
search(query);
}
范围检索
/**
* 范围检索
*/
@Test
public void test8() throws Exception {
// {:左开区间
// }:右开区间
// [:左闭区间
// ]:右闭区间
//search("inputtime:{20101010 TO 20101012}");
//TermRangeQuery(查询字段,左边的值,右边的值,是否左闭区间,是否右闭区间);
TermRangeQuery query = new TermRangeQuery("inputtime", new BytesRef("20101010"), new BytesRef("20101012"), false, false);
search(query);
}
组合查询
AND和&&:目标–>查询出标题中包括One及内容中包括java的文档；
下面两种状况都可：
title:one && content:java
title:one AND content:java
/**
* 组合查询AND和&&
* @throws Exception
*/
@Test
public void test9() throws Exception {
//search("content:hello AND inputtime:{20101010 TO 20101012}");
search("content:hello && inputtime:{20101010 TO 20101012}");
/*
BooleanQuery query = new BooleanQuery();
query.add(new TermQuery(new Term("content","hello")), BooleanClause.Occur.MUST);
query.add(new TermRangeQuery("inputtime",new BytesRef("20101010"),new BytesRef("20101012"),false,false), BooleanClause.Occur.MUST);
search(query);
*/
}
OR和||:查询出标题中包括One但内容中不包括java的文档；
默认状况下分词组合即为逻辑或(OR)方式。
下面三种状况都可：
title:one || content:java
title:one OR content:java
title:one content:java
/**
* 组合查询OR和||
* @throws Exception
*/
@Test
public void test10() throws Exception {
//search("content:lucene OR inputtime:{20101010 TO 20101012}");
//search("content:lucene || inputtime:{20101010 TO 20101012}");
BooleanQuery query = new BooleanQuery();
query.add(new TermQuery(new Term("content","lucene")), BooleanClause.Occur.SHOULD);
query.add(new TermRangeQuery("inputtime",new BytesRef("20101010"),new BytesRef("20101012"),false,false), BooleanClause.Occur.SHOULD);
search(query);
}
Not或!:查询出标题中包括One但内容中不包括java的文档；
下面两种状况都可：
title:one ! content:java
title:one NOT content:java
/**
* 组合查询OR和||
* @throws Exception
*/
@Test
public void test10() throws Exception {
//search("content:lucene OR inputtime:{20101010 TO 20101012}");
//search("content:lucene || inputtime:{20101010 TO 20101012}");
BooleanQuery query = new BooleanQuery();
query.add(new TermQuery(new Term("content","lucene")), BooleanClause.Occur.SHOULD);
query.add(new TermRangeQuery("inputtime",new BytesRef("20101010"),new BytesRef("20101012"),false,false), BooleanClause.Occur.SHOULD);
search(query);
}
必须包括(+)及排除(-):目标—>查询出标题中包括One但内容中不包括java的文档；
+title:one -content:title
增长权重
Luence容许咱们在组合查询中，指定某一个词的相关性权重值，从而可让获得相关性高的结果;
要提高一个词的相关性权重，则能够在关键词的后面添加^n来实现。
好比查询jakarta apache，若是要把jakarta 的相关性提升，则能够改成jakarta^4 apache
相关性权重也能够用于词组查询，好比”jakarta apache”^4 “Apache Lucene” 将把与jakarta apache词组最相关的优先排列出来；
相关性权重值默认为1，通常要提高权重时均设置为大于1的整数；该值也能够为0-1的小数，但不能为负数。
/**
* 增长权重
* @throws Exception
*/
@Test
public void test12() throws Exception {
//search("content:lucene^10 java");
BooleanQuery query = new BooleanQuery();
TermQuery termQuery = new TermQuery(new Term("content", "lucene"));
termQuery.setBoost(10);//该查询对象添加权重
query.add(termQuery, BooleanClause.Occur.SHOULD);
query.add(new TermQuery(new Term("content","java")), BooleanClause.Occur.SHOULD);
search(query);
}
特殊字符
因为| & ! + - ( ) 等符号在查询表达式中被用作关键字，所以要查询这些字符必须使用\来进行转义处理。
当前Lucene查询中的特殊字符：+ - && || ! ( ) { } [ ] ^ ” ~ * ? : \
好比，要查询包括(1+1):2 的文档，须要使用到以下表达式:
(1+1):2
分组
使用括号()对查询表示式分组Grouping
Lucene查询语法中支持经过()来对查询表达式进行分组，从而组合出各类复杂的查询。
一、查询出标题中包括one或two，但内容中不包括java的文档；
Query query=parser.parse(“title:(one OR two) NOT content:java”);
高亮实现
１、高亮的概述：从搜索结果中截取一部分摘要，并把符合条件的记录添加高亮显示；
高亮须要使用jar包lucene-highlighter-4.10.4.jar
２、高亮涉及的功能包括两部分：Ａ、截取摘要，Ｂ、高亮显示
Formatter formatter = new SimpleHTMLFormatter("<font color=\"red\">","</font>");
Scorer scorer = new QueryScorer(query);
Highlighter hl = new Highlighter(formatter,scorer);
hl.setMaxDocCharsToAnalyze(20);
String str=hl.getBestFragment(new StandardAnalyzer(), "content",doc.get("content"));
原文出处：
CoderZS, Lucene&全文检索, https://blog.csdn.net/zhang18024666607/article/details/78216635
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