首页 > 代码库 > Lucene快速入门

Lucene快速入门

2024-09-12 17:15:07   219人阅读

1. 什么是lucene

lucene是Apache的一个全文检索工具，使用lucene能快速实现全文检索功能。
Lucene是一个工具包，你可以调用它的函数, 但它不能独立运行，不单独对外提供服务。

2. lucene实现全文检索的流程

技术分享

 

3. 创建索引

需要进行全文检索的内容的格式是丰富多样的，有视频、mp3、图片、文档等。对于这些格式不同的数据，需要采集并封装到lucene文档对象Document，形成统一的文档, 才能进行查询。

技术分享

· 文档域

采集到的信息通过Document对象存储,进一步说是通过Document对象中field域来存储。比如：数据库中一条记录会存储在一个Document对象中，而数据库中一列会存储成Document中一个field域。
· 分词

按某种意义对field域中的内容进行分割。
· 过滤

将分好的词进行过滤，比如去掉标点符号、大写转小写、词型还原（复数转单数、过去式转成现在式）、停用词(this a等无意义词)过滤。

· 词Term

一个Reader字符流， 经过Lucene的分词、过滤， 生成语汇单词。 相同Field中拆分出来的相同单词对应着相同的词term。不同的Field中拆分出来的相同的单词对应不同的term。例如：图书信息里面，图书名称中的java和图书描述中的java对应着不同的term。
· 索引域
索引域内容是经过lucene分词之后存储的。索引域主要为了搜索使用。
· 倒排索引结构
传统搜索方法是先扫描文件，然后根据文件内容中匹配搜索关键字，这种方法叫顺序扫描方法，数据量大时搜索很慢。
lucene的倒排索引结构能通过部分内容(关键词)找文档。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，它负责匹配搜索关键字，由于索引内容量有限且采用固定优化算法,搜索速度很快，找到了索引中的term，建立索引时term与文档相关联，就能找到相关文档。

 

用代码说明如何创建索引更加直观

public class IndexManager {
    @Test
    public void createIndex() throws Exception {
        // 采集数据, 这里是从数据库
        BookDao dao = new BookDaoImpl();
        List<Book> list = dao.queryBooks();
        // 封装到Document对象中
        List<Document> docList = new ArrayList<>();
        Document document = null;
       
　　 for (Book book : list) {
            document = new Document();
            // 创建field, filed类型详解见下
            // 不分词、索引、存储 
            Field id = new StringField("id", book.getId().toString(), Store.YES); // store:如果是yes，则说明存储到文档域中
            // 分词、索引、存储 
            Field name = new TextField("name", book.getName(), Store.YES);
            // 分词、索引、存储 
            Field price = new FloatField("price", book.getPrice(), Store.YES);
            // 不分词、不索引、存储
            Field pic = new StoredField("pic", book.getPic());
            // 分词、索引、不存储 
            Field description = new TextField("description", book.getDescription(), Store.NO);

            // 建立索引时设置boost值, 能改变查询结果优先级(default:1.0f)
            if (book.getId() == 4)
                description.setBoost(100f);
         
　　　　　   // 将field域设置到Document对象中
            document.add(id);
            document.add(name);
            document.add(price);
            document.add(pic);
            document.add(description);

            docList.add(document);
        }
    
        // 定义索引目录流, 指定索引库保存地址. FSDirectory:文件系统中存储; RAMDirectory:内存中存储
        File indexDir = new File("D:\\index\\");
        Directory directory = FSDirectory.open(indexDir);
        

　　　　// 创建分词器和基本配置. StandardAnalyzer标准分词器
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, analyzer);
       
　　　　 // 创建IndexWriter, 需要目录流+设置
        IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);
        // 通过IndexWriter将Document写入到索引库中
        for (Document doc : docList) {
            writer.addDocument(doc);
        }

        // 关闭writer
        writer.close();
    }
}

 

关于lucene中field对象的几种属性

Tokenized: 是否对该field存储的内容进行分词
分词是为了索引;而不分词不代表不索引，这里是将整个内容进行索引。
举例:
分词　　： 商品名称、商品描述、商品价格
不分词　： 商品id

Indexed: 是否将分好的词进行索引
索引是为了搜索。不索引即意味着不对该field域进行搜索。

Stored: 是否将field域中的内容存储到文档域中（）
存储为了在搜索结果页面显示值用的; 不存储意味着在搜索结果页面不能获取该field域的值。
举例:
存储　  :  商品名称、商品价格、商品id、商品图片地址
不存储 ： 商品描述。商品描述不需要在搜索页面显示。但如果需要商品描述，可以根据搜索出的商品ID去数据库中查询。

以下是lucene中常用field类的属性

Field类 数据类型

Tokenized

是否分词

Indexed

是否索引

Stored

是否存储
TextField(FieldName, FieldValue, Store.NO)
或
TextField(FieldName, reader)

字符串

或

流

 Y Y 自定义
LongField(FieldName, FieldValue, Store.YES)   数字类型举例 long Y Y 自定义
StringField(FieldName, FieldValue, Store.YES) 字符串 N Y 自定义
StoredField(FieldName, FieldValue)

重载方法, 支持多种类型

 N N Y

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. 查询

public class IndexSearch {

    @Test
    public void indexSearch() throws Exception {
        // 创建QueryParser
        // 第一参数:设置默认!搜索域的名称; 第二参数:分词器(搜索与索引的分词器需相同)
        QueryParser parser = new QueryParser("description", new StandardAnalyzer());

        // 创建query对象 (关键字AND一定要大写), 语句指定了查询的域
        Query query = parser.parse("description:java AND lucene");

        doSearch(query);
    }
    
    private void doSearch(Query query) {
        try {
            // 创建IndexReader, 需要目录流
            File indexDir = new File("D:\\index\\");
            Directory directory = FSDirectory.open(indexDir);
            IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
            // 创建IndexSearcher
            IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
            // 通过searcher来搜索索引库
            // 通过IndexSearcher搜索索引库. 第二参数：选出头N条记录
            TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);
            
            // 打分文档(和排序有关).   另, topDocs.totalHits能获得匹配查询条件的总记录数
            ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;

            for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
                // 获取文档ID
                int docId = scoreDoc.doc;
                // 通过文档ID获取文档
                Document doc = searcher.doc(docId);
                
                System.out.println("商品ID：" + doc.get("id"));
                System.out.println("商品名称：" + doc.get("name"));
                System.out.println("商品价格：" + doc.get("price"));
                System.out.println("商品图片地址：" + doc.get("pic"));
            }
            // 关闭资源
            reader.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

 

需要说明的是lucene的查询语句

同SQL语句一样，lucene全文检索也有固定的语法
1.最基本的有比如：AND, OR, NOT 等

举个例子，用户想找一个description中包括java关键字和lucene关键字的文档
它对应的查询语句：description:java AND lucene

2.范围查询

域名+“:”+[最小值 TO 最大值]
例如：size:[1 TO 1000]

3.+, -, 空格

1）+cond1 +cond2：等同于and
例如：+filename:apache +content:apache
2）cond1 cond2：等同于or
例如：filename:apache content:apache
3）-cond1 cond2：必须不满足第一个条件，必须满足第二个条件
例如：-filename:apache content:apache
4）+cond1 cond2：必须满足第一个条件，忽略第二个条件
例如：+filename:apache content:apache

 

查询除了通过QueryParser来创建查询对象（QueryParser、MultiFieldQueryParser）, 还可以用Query的子类(TermQuery、NumericRangeQuery、BooleanQuery)
QueryParser的方式可以输入lucene的查询语法、可以指定分词器; 而Query子类不能输入lucene的查询语法，不需要指定分词器
Query子类用到了词term， term是最小的lucene分析的最小的片段。
对范围查询来说, QueryParser不支持对数字范围的搜索，它支持的是字符串范围。数字范围搜索建议使用NumericRangeQuery。

public class IndexSearch {

    @Test
    public void termQuery() {
        // 创建TermQuery对象
        Query query = new TermQuery(new Term("description", "java"));
        doSearch(query);
    }

    @Test
    public void numericRangeQuery() {
        // 创建NumericRangeQuery对象
        // 参数：域的名称、最小值、最大值、是否包含最小值、是否包含最大值
        Query query = NumericRangeQuery.newFloatRange("price", 55f, 60f, true, false);
        doSearch(query);
    }

    @Test
    public void booleanQuery() {
        // 创建BooleanQuery
        BooleanQuery query = new BooleanQuery();
        // 创建TermQuery对象
        Query q1 = new TermQuery(new Term("description", "lucene"));
        // 创建NumericRangeQuery对象
        Query q2 = NumericRangeQuery.newFloatRange("price", 55f, 60f, true, false);

        // 组合关系代表的意思如下:
        // 1、MUST和MUST: 与, 交集
        // 2、SHOULD与SHOULD: 或, 并集
        // 3、MUST A和MUST_NOT B: 包含前者不包含后者 A-B
        // 4、SHOULD A与MUST B相当于MUST B, SHOULD失去作用
        // 5、SHOUlD与MUST_NOT相当于MUST与MUST_NOT
        // 6、MUST_NOT和MUST_NOT无意义
        query.add(q1, Occur.MUST_NOT);
        query.add(q2, Occur.MUST_NOT);

        doSearch(query);
    }



    @Test
    public void multiFieldQueryParser() throws Exception {
        // 创建MultiFieldQueryParser
        // 设置默认!搜索域(多个)
        String[] fields = {"name", "description"};
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();  //查询也可以有分词器, 例如查询"lucene java"
        //搜索时设置boost值, 改变查询结果优先级
        Map<String, Float> boosts = new HashMap<String, Float>();
        boosts.put("name", 200f);
        
        MultiFieldQueryParser parser = new MultiFieldQueryParser(fields, analyzer, boosts);

        Query query1 = parser.parse("name:lucene OR description:lucene");
        Query query2 = parser.parse("lucene");  // 设置了默认搜索域, 等效于query1 

        doSearch(query2);
    }
}

 

 

5. 维护索引

即索引的增删改

public class IndexManager {
    // 增或改
    @Test
    public void updateIndex() throws Exception {
        // 创建IndexWriter
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\index\\"));
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, analyzer);
        IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);

        // 创建一个新的Document
        Document doc = new Document();
        doc.add(new TextField("name", "lisi", Store.YES));
        // 更新Document. 第一个参数：指定查询条件; 第二个参数：修改后的对象
        // 能查询出结果，则先删除，再添加Document对象; 没有查询出结果，则新增一个Document
        writer.updateDocument(new Term("name", "zhangsan"), doc);

        writer.close();
    }
    
    // 删
    @Test
    public void deleteIndex() throws Exception {
        // 创建IndexWriter
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\index\\"));
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, analyzer);
        IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);
        
        // 先根据Term查询, 再删除
        // 删除索引文档记录, 建议用唯一键删, 否则可能会删除多条记录.  writer.deleteAll删除全部索引
        writer.deleteDocuments(new Term("id", "1"));

        writer.close();
    }    
}

 

Lucene快速入门


联系
我们