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,或者是以此为基础创建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,可以作全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其自己而言,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。人们常常提到信息检索程序库,虽然与搜索引擎有关,但不该该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。java
说以前先说一说数据的分类: web
咱们生活中的数据整体分为两种:结构化数据和非结构化数据。算法
(1)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。sql
(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数据库
数据库中的搜索很容易实现,一般都是使用sql语句进行查询,并且能很快的获得查询结果。apache
为何数据库搜索很容易?windows
由于数据库中的数据存储是有规律的,有行有列并且数据格式、数据长度都是固定的。数组
(1)顺序扫描法(Serial Scanning)网络
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。如利用windows的搜索也能够搜索文件内容,只是至关的慢。数据结构
(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,从新组织,使其变得有必定结构,而后对此有必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而后从新组织的信息,咱们称之索引。
例如:字典。字典的拼音表和部首检字表就至关于字典的索引,对每个字的解释是非结构化的,若是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。然而字的某些信息能够提取出来进行结构化处理,好比读音,就比较结构化,分声母和韵母,分别只有几种能够一一列举,因而将读音拿出来按必定的顺序排列,每一项读音都指向此字的详细解释的页数。咱们搜索时按结构化的拼音搜到读音,而后按其指向的页数,即可找到咱们的非结构化数据——也即对字的解释。
这种先创建索引,再对索引进行搜索的过程就叫全文检索(Full-text Search)。
虽然建立索引的过程也是很是耗时的,可是索引一旦建立就能够屡次使用,全文检索主要处理的是查询,因此耗时间建立索引是值得的。
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,好比百度、Google等搜索引擎、论坛站内搜索、电商网站站内搜索等。
一、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:
肯定原始内容即要搜索的内容→采集文档→建立文档→分析文档→索引文档
二、红色表示搜索过程,从索引库中搜索内容,搜索过程包括:
用户经过搜索界面→建立查询→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:
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。
这里咱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建立索引。
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、文件系统中等获取须要搜索的原始信息,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上采集信息的软件一般称为爬虫或蜘蛛,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,须要本身编写一个爬虫程序实现信息采集,也能够经过一些开源软件实现信息采集,以下:
(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,可以抓取和分辨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。它提供了一套很是省力的API,可经过DOM,CSS以及相似于jQuery的操做方法来取出和操做数据。
(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,方便用户实现本身的抓取逻辑。
本案例咱们要获取磁盘上文件的内容,能够经过文件流来读取文本文件的内容,对于pdf、doc、xls等文件可经过第三方提供的解析工具读取文件内容,好比Apache POI读取doc和xls的文件内容。
获取原始内容的目的是为了索引,在索引前须要将原始内容建立成文档(Document),文档中包括一个一个的域(Field),域中存储内容。
这里咱们能够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),以下图:
注意:(1)每一个Document能够有多个Field
(2)不一样的Document能够有不一样的Field
(3)同一个Document能够有相同的Field(域名和域值都相同)
(4)每一个文档都有一个惟一的编号,就是文档id。
将原始内容建立为包含域(Field)的文档(document),须要再对域中的内容进行分析,分析的过程是通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,能够将语汇单元理解为一个一个的单词。
好比下边的文档通过分析以下:
原文档内容:
Lucene is a Java full-text search engine.
分析后获得的语汇单元:
lucene、java、full、search、engine
每一个单词叫作一个Term,不一样的域中拆分出来的相同的单词是不一样的term。term中包含两部分一部分是文档的域名,另外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是不一样的term。
对全部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)建立索引是对语汇单元索引,经过词语找文档,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,以下图:
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。
建立索引代码实例:
新建一个Java工程,导入相关的jar包
编写建立索引代码
使用indexwriter对象建立索引
具体步骤:
第一步:建立一个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:建立document对象。
第三步:建立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,此过程进行索引建立。并将索引和document对象写入索引库。
第五步:关闭IndexWriter对象。
1 //建立索引 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 //索引库还能够存放到内存中 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 //建立indexwriterCofig对象 12 //第一个参数: Lucene的版本信息,能够选择对应的lucene版本也可使用LATEST 13 //第二根参数:分析器对象 14 IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer); 15 16 //建立一个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 //建立document对象 24 Document document = new Document(); 25 26 //建立field对象,将field添加到document对象中 27 28 //文件名称 29 String fileName = file2.getName(); 30 //建立文件名域 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,此过程进行索引建立。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 }
是否分析:是否对域的内容进行分词处理。前提是咱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。
好比: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,这些未来都要做为查询条件。
是否存储:将Field值存储在文档中,存储在文档中的Field才能够从Document中获取
好比:商品名称、订单号,凡是未来要从Document中获取的Field都要存储。
是否存储的标准:是否要将内容展现给用户
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,可是不会进行分析,会将整个串存储在索引中,好比(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,好比(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用来构建不一样类型Field 不分析,不索引,但要Field存储在文档中 |
TextField(FieldName, FieldValue, Store.NO) 或 TextField(FieldName, reader)
|
字符串 或 流 |
Y |
Y |
Y或N |
若是是一个Reader, lucene猜想内容比较多,会采用Unstored的策略. |
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)。
对要搜索的信息建立Query查询对象,Lucene会根据Query查询对象生成最终的查询语法,相似关系数据库Sql语法同样Lucene也有本身的查询语法,好比:“name:lucene”表示查询Field的name为“lucene”的文档信息。
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,搜索完成展现搜索结果。
好比: 百度搜索
Lucene不提供制做用户搜索界面的功能,须要根据本身的需求开发搜索界面。
用户输入查询关键字执行搜索以前须要先构建一个查询对象,查询对象中能够指定查询要搜索的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
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,从而找到索引所连接的文档链表。
好比搜索语法为“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,而且关键字为Lucene的term,并根据term找到文档id列表。
可经过两种方法建立查询对象:
1)使用Lucene提供Query子类
Query是一个抽象类,lucene提供了不少查询对象,好比TermQuery项精确查询,NumericRangeQuery数字范围查询等。
以下代码:
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。
以下代码:
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:建立一个Directory对象,也就是索引库存放的位置。
第二步:建立一个indexReader对象,须要指定Directory对象。
第三步:建立一个indexsearcher对象,须要指定IndexReader对象
第四步:建立一个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
使用MatchAllDocsQuery查询索引目录中的全部文档
具体代码:
@Test public void testMatchAllDocsQuery() throws Exception { //建立一个Directory对象,指定索引库存放的路径 Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\programme\\test")); //建立IndexReader对象,须要指定Directory对象 IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory); //建立Indexsearcher对象,须要指定IndexReader对象 IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader); //建立查询条件 //使用MatchAllDocsQuery查询索引目录中的全部文档 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,经过项查询,TermQuery不使用分析器因此建议匹配不分词的Field域查询,好比订单号、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 //建立一个Directory对象,指定索引库存放的路径 5 Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\programme\\test")); 6 //建立IndexReader对象,须要指定Directory对象 7 IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory); 8 //建立Indexsearcher对象,须要指定IndexReader对象 9 IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader); 10 //建立一个TermQuery(精准查询)对象,指定查询的域与查询的关键词 11 //建立查询 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 }
能够根据数值范围查询。
具体代码:
//数值范围查询 @Test public void testNumericRangeQuery() throws Exception { //建立一个Directory对象,指定索引库存放的路径 Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\programme\\test")); //建立IndexReader对象,须要指定Directory对象 IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory); //建立Indexsearcher对象,须要指定IndexReader对象 IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader); //建立查询 //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(); }
能够组合查询条件。
具体代码:
//组合条件查询 @Test public void testBooleanQuery() throws Exception { //建立一个Directory对象,指定索引库存放的路径 Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\programme\\test")); //建立IndexReader对象,须要指定Directory对象 IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory); //建立Indexsearcher对象,须要指定IndexReader对象 IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader); //建立一个布尔查询对象 BooleanQuery query = new BooleanQuery(); //建立第一个查询条件 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:必须知足此条件,至关于and
Occur.SHOULD:应该知足,可是不知足也能够,至关于or
Occur.MUST_NOT:必须不知足。至关于not
接着,演示第二种方法:使用queryparser查询
经过QueryParser也能够建立Query,QueryParser提供一个Parse方法,此方法能够直接根据查询语法来查询。Query对象执行的查询语法可经过System.out.println(query);查询。
这个操做须要使用到分析器。建议建立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 { //建立一个Directory对象,指定索引库存放的路径 Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\programme\\test")); //建立IndexReader对象,须要指定Directory对象 IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory); //建立Indexsearcher对象,须要指定IndexReader对象 IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader); //建立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,能够本身指定域 //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(); }
一、基础的查询语法,关键词查询:
域名+“:”+搜索的关键字
例如:content:java
二、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。
三、组合条件查询
1)+条件1 +条件2:两个条件之间是而且的关系and
例如:+filename:apache +content:apache
2)+条件1 条件2:必须知足第一个条件,应该知足第二个条件
例如:+filename:apache content:apache
3)条件1 条件2:两个条件知足其一便可。
例如:filename:apache content:apache
4)-条件1 条件2:必须不知足条件1,要知足条件2
例如:-filename:apache content:apache
Occur.MUST 查询条件必须知足,至关于and |
+(加号) |
Occur.SHOULD 查询条件可选,至关于or |
空(不用符号) |
Occur.MUST_NOT 查询条件不能知足,至关于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
能够指定多个默认搜索域
具体代码:
1 @Test 2 public void testMultiFiledQueryParser() throws Exception { 3 //建立一个Directory对象,指定索引库存放的路径 4 Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\programme\\test")); 5 //建立IndexReader对象,须要指定Directory对象 6 IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory); 7 //建立Indexsearcher对象,须要指定IndexReader对象 8 IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader); 9 10 //能够指定默认搜索的域是多个 11 String[] fields = {"fileName", "fileContent"}; 12 //建立一个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 }
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 |
Lucene搜索结果可经过TopDocs遍历,TopDocs类提供了少许的属性,以下:
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方法须要指定匹配记录数量n:indexSearcher.search(query, n)
(2)TopDocs.totalHits:是匹配索引库中全部记录的数量
(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”。
但上边两个分词器没法知足需求。
(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很差处理
而后,看一看咱们开发真正使用的第三方中文分词器:
咱们今天介绍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。 可是也就是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:把配置文件和扩展词词典和停用词词典添加到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能够了)
注意:扩展词词典和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> <!--用户能够在这里配置本身的扩展字典 --> <entry key="ext_dict">ext.dic;</entry> <!--用户能够在这里配置本身的扩展中止词字典--> <entry key="ext_stopwords">stopword.dic;</entry> </properties>
停用词词典与扩展词词典样例:
这样,建立分析器时,用一下代码就行了
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,否则搜索出来结果可能会错乱。
(1)删除所有索引
说明:将索引目录的索引信息所有删除,直接完全删除,没法恢复。此方法慎用!!
1 //删除所有索引 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 //删除所有索引 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); //建立一个查询条件 Query query = new TermQuery(new Term("fileContent", "apache")); //根据查询条件删除 indexWriter.deleteDocuments(query); //关闭indexwriter indexWriter.close(); }
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); //建立一个Document对象 Document document = new Document(); //向document对象中添加域。 //不一样的document能够有不一样的域,同一个document能够有相同的域。 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。