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QueryParse学习
搜索流程中的第二步就是构建一个Query。下面就来介绍Query及其构建。
当用户输入一个关键字，搜索引擎接收到后，并不是立刻就将它放入后台开始进行关键字的检索，而应当首先对这个关键字进行一定的分析和处理，使之成为一种后台可以理解的形式，只有这样，才能提高检索的效率，同时检索出更加有效的结果。那么，在Lucene中，这种处理，其实就是构建一个Query对象。
就Query对象本身言，它只是Lucene的search包中的一个抽象类，这个抽象类有许多子类，代表了不同类型的检索。如常见的TermQuery就是将一个简单的关键字进行封装后的对象，类似的还有BooleanQuery，即布尔型的查找。
IndexSearcher对象的search方法中总是需要一个Query对象（或是Query子类的对象），本节就来介绍各种Query类。
11.4.1 按词条搜索—TermQuery
TermQuery是最简单、也是最常用的Query。TermQuery可以理解成为“词条搜索”，在搜索引擎中最基本的搜索就是在索引中搜索某一词条，而TermQuery就是用来完成这项工作的。
在Lucene中词条是最基本的搜索单位，从本质上来讲一个词条其实就是一个名/值对。只不过这个“名”是字段名，而“值”则表示字段中所包含的某个关键字。
要使用TermQuery进行搜索首先需要构造一个Term对象，示例代码如下：
Term aTerm = new Term("contents", "java")；
然后使用aTerm对象为参数来构造一个TermQuery对象，代码设置如下：
Query query = new TermQuery(aTerm)；
这样所有在“contents”字段中包含有“java”的文档都会在使用TermQuery进行查询时作为符合查询条件的结果返回。
下面就通过代码11.4来介绍TermQuery的具体实现过程。
代码11.4 TermQueryTest.java
package ch11;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.search.Hits;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.TermQuery;
public class TermQueryTest
{
public static void main(String[] args) throws Exception
{
//生成Document对象
Document doc1 = new Document();
//添加“name”字段的内容
doc1.add(Field.Text("name", "word1 word2 word3"));
//添加“title”字段的内容
doc1.add(Field.Keyword("title", "doc1"));
//生成索引书写器
IndexWriter writer = new IndexWriter("c://index", new StandardAnalyzer(), true);
//将文档添加到索引中
writer.addDocument(doc1);
//关闭索引
writer.close();
//生成查询对象query
Query query = null;
//生成hits结果对象，保存返回的检索结果
Hits hits = null;
//生成检索器
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("c://index");
// 构造一个TermQuery对象
query = new TermQuery(new Term("name","word1"));
//开始检索，并返回检索结果到hits中
hits = searcher.search(query);
//输出检索结果中的相关信息
printResult(hits, "word1");
// 再次构造一个TermQuery对象，只不过查询的字段变成了"title"
query = new TermQuery(new Term("title","doc1"));
//开始第二次检索，并返回检索结果到hits中
hits = searcher.search(query);
//输出检索结果中的相关信息
printResult(hits, "doc1");
}
public static void printResult(Hits hits, String key) throws Exception
{
System.out.println("查找 /"" + key + "/" :");
if (hits != null)
{
if (hits.length() == 0)
{
System.out.println("没有找到任何结果");
}
else
{
System.out.println("找到" + hits.length() + "个结果");
for (int i = 0; i < hits.length(); i++)
{
Document d = hits.doc(i);
String dname = d.get("title");
System.out.print(dname + " ");
}
System.out.println();
System.out.println();
}
}
}
}
在代码11.4中使用TermQuery进行检索的运行结果如图11-8所示。
注意：字段值是区分大小写的，因此在查询时必须注意大小写的匹配。
从图11-8中可以看出，代码11.4两次分别以“word1”和“doc1”为关键字进行检索，并且都只得到了一个检索结果。
在代码11.4中通过构建TermQuery的对象，两次完成了对关键字的查找。两次查找过程中不同的是，第一次构建的TermQuery是查找“name”这个字段，而第二次构建的TermQuery则查找的是“title”这个字段。
11.4.2 “与或”搜索—BooleanQuery
BooleanQuery也是实际开发过程中经常使用的一种Query。它其实是一个组合的Query，在使用时可以把各种Query对象添加进去并标明它们之间的逻辑关系。在本节中所讨论的所有查询类型都可以使用BooleanQuery综合起来。BooleanQuery本身来讲是一个布尔子句的容器，它提供了专门的API方法往其中添加子句，并标明它们之间的关系，以下代码为BooleanQuery提供的用于添加子句的API接口：
public void add(Query query, boolean required, boolean prohibited)；
注意：BooleanQuery是可以嵌套的，一个BooleanQuery可以成为另一个BooleanQuery的条件子句。
下面以11.5为例来介绍进行“与”操作的布尔型查询。
代码11.5 BooleanQueryTest1.java
package ch11;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.search.BooleanQuery;
import org.apache.lucene.search.Hits;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.TermQuery;
public class BooleanQueryTest1
{
public static void main (String [] args) throws Exception {
//生成新的Document对象
Document doc1 = new Document();
doc1.add(Field.Text("name", "word1 word2 word3"));
doc1.add(Field.Keyword("title", "doc1"));
Document doc2 = new Document();
doc2.add(Field.Text("name", "word1 word4 word5"));
doc2.add(Field.Keyword("title", "doc2"));
Document doc3 = new Document();
doc3.add(Field.Text("name", "word1 word2 word6"));
doc3.add(Field.Keyword("title", "doc3"));
//生成索引书写器
IndexWriter writer = new IndexWriter("c://index", new StandardAnalyzer(), true);
//添加到索引中
writer.addDocument(doc1);
writer.addDocument(doc2);
writer.addDocument(doc3);
writer.close();
Query query1 = null;
Query query2 = null;
BooleanQuery query = null;
Hits hits = null;
//生成IndexSearcher对象
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("c://index");
query1 = new TermQuery(new Term("name","word1"));
query2 = new TermQuery(new Term("name","word2"));
// 构造一个布尔查询
query = new BooleanQuery();
// 添加两个子查询
query.add(query1, true, false);
query.add(query2, true, false);
hits = searcher.search(query);
printResult(hits, "word1和word2");
}
public static void printResult(Hits hits, String key) throws Exception
{
System.out.println("查找 /"" + key + "/" :");
if (hits != null)
{
if (hits.length() == 0)
{
System.out.println("没有找到任何结果");
}
else
{
System.out.println("找到" + hits.length() + "个结果");
for (int i = 0; i < hits.length(); i++)
{
Document d = hits.doc(i);
String dname = d.get("title");
System.out.print(dname + " ");
}
System.out.println();
System.out.println();
}
}
}
}
代码11.5首先构造了两个TermQuery，然后构造了一个BooleanQuery的对象，并将两个TermQuery当成它的查询子句加入Boolean查询中。
再来看一下BooleanQuery的add方法，除了它的第一个参数外，它还有另外两个布尔型的参数。第1个参数的意思是当前所加入的查询子句是否必须满足，第2个参数的意思是当前所加入的查询子句是否不需要满足。这样，当这两个参数分别选择true和false时，会有4种不同的组合。
true ＆false：表明当前加入的子句是必须要满足的。
false＆true：表明当前加入的子句是不可以被满足的。
false＆false：表明当前加入的子句是可选的。
true＆true：错误的情况。
由前面的示例可以看出由于加入的两个子句都选用了true＆false的组合，因此它们两个都是需要被满足的，也就构成了实际上的“与”关系，运行效果如图11-9所示。
如果是要进行“或”运算，则可按如下代码来构建查询子句：
query.add(query1, false, false);
query.add(query2, false, false);
代码的运行效果如图11-10所示。
图11-9 BooleanQuery测试1 图11-10 BooleanQuery测试2
由于布尔型的查询是可以嵌套的，因此可以表示多种条件下的组合。不过，如果子句的数目太多，可能会导致查找效率的降低。因此，Lucene给出了一个默认的限制，就是布尔型Query的子句数目不能超过1024。
11.4.3 在某一范围内搜索—RangeQuery
有时用户会需要一种在一个范围内查找某个文档，比如查找某一时间段内的所有文档，此时，Lucene提供了一种名为RangeQuery的类来满足这种需求。
RangeQuery表示在某范围内的搜索条件，实现从一个开始词条到一个结束词条的搜索功能，在查询时“开始词条”和“结束词条”可以被包含在内也可以不被包含在内。它的具体用法如下：
RangeQuery query = new RangeQuery(begin, end, included);
在参数列表中，最后一个boolean值表示是否包含边界条件本身，即当其为TRUE时，表示包含边界值，用字符可以表示为“[begin TO end]”；当其为FALSE时，表示不包含边界值，用字符可以表示为“{begin TO end}”。
下面通过代码11.6介绍RangeQuery使用的方法。
代码11.6 RangeQueryTest.java
package ch11;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.search.Hits;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.RangeQuery;
public class RangeQueryTest {
public static void main (String [] args) throws Exception {
//生成文档对象，下同
Document doc1 = new Document();
//添加“time”字段中的内容，下同
doc1.add(Field.Text("time", "200001"));
//添加“title”字段中的内容，下同
doc1.add(Field.Keyword("title", "doc1"));
Document doc2 = new Document();
doc2.add(Field.Text("time", "200002"));
doc2.add(Field.Keyword("title", "doc2"));
Document doc3 = new Document();
doc3.add(Field.Text("time", "200003"));
doc3.add(Field.Keyword("title", "doc3"));
Document doc4 = new Document();
doc4.add(Field.Text("time", "200004"));
doc4.add(Field.Keyword("title", "doc4"));
Document doc5 = new Document();
doc5.add(Field.Text("time", "200005"));
doc5.add(Field.Keyword("title", "doc5"));
//生成索引书写器
IndexWriter writer = new IndexWriter("c://index", new StandardAnalyzer(), true);
//设置为混合索引格式
writer.setUseCompoundFile(true);
//将文档对象添加到索引中
writer.addDocument(doc1);
writer.addDocument(doc2);
writer.addDocument(doc3);
writer.addDocument(doc4);
writer.addDocument(doc5);
//关闭索引
writer.close();
//生成索引搜索器
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("c://index");
//构造词条
Term beginTime = new Term("time","200001");
Term endTime = new Term("time","200005");
//用于保存检索结果
Hits hits = null;
//生成RangeQuery对象，初始化为null
RangeQuery query = null;
//构造RangeQuery对象，检索条件中不包含边界值
query = new RangeQuery(beginTime, endTime, false);
//开始检索，并返回检索结果
hits = searcher.search(query);
//输出检索结果的相关信息
printResult(hits, "从200001～200005的文档，不包括200001和200005");
//再构造一个RangeQuery对象，检索条件中包含边界值
query = new RangeQuery(beginTime, endTime, true);
//开始第二次检索
hits = searcher.search(query);
//输出检索结果的相关信息
printResult(hits, "从200001～200005的文档，包括200001和200005");
}
public static void printResult(Hits hits, String key) throws Exception
{System.out.println("查找 /"" + key + "/" :");
if (hits != null) {
if (hits.length() == 0) {
System.out.println("没有找到任何结果");
} else {
System.out.print("找到");
for (int i = 0; i < hits.length(); i++) {
Document d = hits.doc(i);
String dname = d.get("title");
System.out.print(dname + " " );
}
System.out.println();
System.out.println();
}
}
}
}
在上述代码中首先构造了两个Term词条，然后构造了一个RangeQuery对象。在初始化RangeQuery对象的时候，使用构造的两个Term词条作为RangeQuery构造函数的参数。前面已经说过，RangeQuery的构造函数中的两个参数分别称为“开始词条”和“结束词条”，它的含义也就是查找介于这两者之间的所有Document。
构建的Document的“time”字段值均介于200001～200005之间，其检索结果如图11-11所示。
图11-11 RangeQuery测试结果
从图11-11中可以看出，在代码11.6中使用RangeQuery共进行了两次检索，第一次的检索条件中不包括边界值，第二次的检索条件中包括边界值。
从代码11.6和图11-11中可以看出，第1次使用FALSE参数构造的RangeQuery对象不包括2个边界值，因此只返回3个Document，而第2次使用TRUE参数构造的RangeQuery则包括2个边界值，因此将5个Document全部返回了。
11.4.4 使用前缀搜索—PrefixQuery
PrefixQuery就是使用前缀来进行查找的。通常情况下，首先定义一个词条Term。该词条包含要查找的字段名以及关键字的前缀，然后通过该词条构造一个PrefixQuery对象，就可以进行前缀查找了。
下面以代码11.7为例来介绍使用PrefixQuery进行检索的运行过程。
代码11.7 PrefixQueryTest.java
package ch11;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.search.Hits;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.PrefixQuery;
import org.apache.lucene.search.RangeQuery;
public class PrefixQueryTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//生成Document对象，下同
Document doc1 = new Document();
//添加“name”字段的内容，下同
doc1.add(Field.Text("name", "David"));
//添加“title”字段的内容，下同
doc1.add(Field.Keyword("title", "doc1"));
Document doc2 = new Document();
doc2.add(Field.Text("name", "Darwen"));
doc2.add(Field.Keyword("title", "doc2"));
Document doc3 = new Document();
doc3.add(Field.Text("name", "Smith"));
doc3.add(Field.Keyword("title", "doc3"));
Document doc4 = new Document();
doc4.add(Field.Text("name", "Smart"));
doc4.add(Field.Keyword("title", "doc4"));
//生成索引书写器
IndexWriter writer = new IndexWriter("c://index",
new StandardAnalyzer(), true);
//设置为混合索引模式
writer.setUseCompoundFile(true);
//依次将文档添加到索引中
writer.addDocument(doc1);
writer.addDocument(doc2);
writer.addDocument(doc3);
writer.addDocument(doc4);
//关闭索引书写器
writer.close();
//生成索引搜索器对象
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("c://index");
//构造词条
Term pre1 = new Term("name", "Da");
Term pre2 = new Term("name", "da");
Term pre3 = new Term("name", "sm");
//用于保存检索结果
Hits hits = null;
//生成PrefixQuery类型的对象，初始化为null
PrefixQuery query = null;
query = new PrefixQuery(pre1);
//开始第一次检索，并返回检索结果
hits = searcher.search(query);
//输出相应的检索结果
printResult(hits, "前缀为‘Da‘的文档");
query = new PrefixQuery(pre2);
//开始第二次检索，并返回检索结果
hits = searcher.search(query);
//输出相应的检索结果
printResult(hits, "前缀为‘da‘的文档");
query = new PrefixQuery(pre3);
//开始第二次检索，并返回检索结果
hits = searcher.search(query);
//输出相应的检索结果
printResult(hits, "前缀为‘sm‘的文档");
}
public static void printResult(Hits hits, String key) throws Exception
{System.out.println("查找 /"" + key + "/" :");
if (hits != null) {
if (hits.length() == 0) {
System.out.println("没有找到任何结果");
System.out.println();
} else {
System.out.print("找到");
for (int i = 0; i < hits.length(); i++) {
//取得文档
Document d = hits.doc(i);
//取得“title”字段的内容
String dname = d.get("title");
System.out.print(dname + " ");
}
System.out.println();
System.out.println();
}
}
}
}
在上述代码中，首先构造了4个不同的Document。每个Document都有一个名为“name”的字段，其中存储了人物的名称。然后，代码构建了3个不同的词条，分别为“Da”、“da”和“sm”，可以看到，它们正好都是“name”字段中关键字的前缀。
代码的运行结果如图11-12所示。
从图11-12中可以看出，使用PrefixQuery共进行了3次检索，关键字分别为“Da”、“da”和“sm”，返回的检索结果情况在图中已经有明确的说明。不过，如果使用“Da”作为关键字会没有任何的检索结果，而使用“da”就有检索结果，这个问题将在后面作详细介绍。
从代码11.7和图11-12中可以看出，“da”前缀和“sm”前缀都顺利地找到了它们所在的文档，可是为什么与文档中关键字大小写一致的“Da”却没有找到呢？这是因为Lucene的标准分析器在进行分词过滤时将所有的关键字一律转成了小写，所以才会出现这样的结果。这也是开发者应当引起注意的地方。
11.4.5 多关键字的搜索—PhraseQuery
除了普通的TermQuery外，Lucene还提供了一种Phrase查 询的功能。用户在搜索引擎中进行搜索时，常常查找的并非是一个简单的单词，很有可能是几个不同的关键字。这些关键字之间要么是紧密相联，成为一个精确的短 语，要么是可能在这几个关键字之间还插有其他无关的关键字。此时，用户希望将它们找出来。不过很显然，从评分的角度看，这些关键字之间拥有与查找内容无关 短语所在的文档的分值一般会较低一些。
PhraseQuery正是Lucene所提供的满足上述需求的一种Query对象。它的add方法可以让用户往其内部添加关键字，在添加完毕后，用户还可以通过setSlop()方法来设定一个称之为“坡度”的变量来确定关键字之间是否允许、允许多少个无关词汇的存在。
下面以代码11.8为例对PhraseQuery进行介绍。
代码11.8 PhraseQueryTest.java
package ch11;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.search.Hits;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.PhraseQuery;
import org.apache.lucene.search.PrefixQuery;
public class PhraseQueryTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//生成Document对象
Document doc1 = new Document();
//添加“content”字段的内容
doc1.add(Field.Text("content", "david mary smith robert"));
//添加“title”字段的内容
doc1.add(Field.Keyword("title", "doc1"));
//生成索引书写器
IndexWriter writer = new IndexWriter("c://index",
new StandardAnalyzer(), true);
//设置为混合索引格式
writer.setUseCompoundFile(true);
//将文档添加到索引中
writer.addDocument(doc1);
//关闭索引
writer.close();
//生成索引搜索器
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("c://index");
//构造词条
Term word1 = new Term("content", "david");
Term word2 = new Term("content","mary");
Term word3 = new Term("content","smith");
Term word4 = new Term("content","robert");
//用于保存检索结果
Hits hits = null;
//生成PhraseQuery对象，初始化为null
PhraseQuery query = null;
// 第一种情况，两个词本身紧密相连，先设置坡度为0，再设置坡度为2
query = new PhraseQuery();
query.add(word1);
query.add(word2);
//设置坡度
query.setSlop(0);
//开始检索，并返回检索结果
hits = searcher.search(query);
//输出检索结果的相关信息
printResult(hits, "‘david‘与‘mary‘紧紧相隔的Document");
//再次设置坡度
query.setSlop(2);
//开始第二次检索
hits = searcher.search(query);
//输出检索结果
printResult(hits, "‘david‘与‘mary‘中相隔两个词的短语");
// 第二种情况，两个词本身相隔两个词，先设置坡度为0，再设置坡度为2
query = new PhraseQuery();
query.add(word1);
query.add(word4);
//设置坡度
query.setSlop(0);
//开始第三次检索，并返回检索结果
hits = searcher.search(query);
//输出检索结果
printResult(hits, "‘david‘与‘robert‘紧紧相隔的Document");
//设置坡度
query.setSlop(2);
//开始第四次检索，并返回检索结果
hits = searcher.search(query);
//输出检索结果
printResult(hits, "‘david‘与‘robert‘中相隔两个词的短语");
}
public static void printResult(Hits hits, String key) throws Exception
{System.out.println("查找 /"" + key + "/" :");
if (hits != null) {
if (hits.length() == 0) {
System.out.println("没有找到任何结果");
System.out.println();
} else {
System.out.print("找到");
for (int i = 0; i < hits.length(); i++) {
//取得文档对象
Document d = hits.doc(i);
//取得“title”字段的内容
String dname = d.get("title");
//输出相关的信息
System.out.print(dname + " ");
}
System.out.println();
System.out.println();
}
}
}
}
在上述代码中创建了一个Document，这个Document的“content”域中含有4个关键字。接下来，代码创建了一个PhraseQuery对象，首先将前两个紧紧相连关键字放入其中，并设置它们的坡度值分别为0和2，接下来，又将第一个和最后一个关键字放入其中，同样设置它们的坡度值为0和2。
代码11.8的运行效果，如图11-13所示。
从图11.8中可以看出，代码11.8共进行了4次检索测试，并且分两组分别对检索结果进行对比。
从代码11.8和图11-13中可以看出，对两个紧连的关键字来说无论将坡度设置为多少，Lucene总能找到它所在的文档，而对两个不紧连的关键字，如果坡度值小于它们之间无关词的数量，那么则无法找到。其实，当两个关键字之间的无关词数小于等于坡度值时，总是可以被找到。
11.4.6 使用短语缀搜索—PhrasePrefixQuery
PhrasePrefixQuery与Phrase有些类似。在PhraseQuery中，如果用户想查找短语“david robert”，又想查找短语“mary robert”。那么，他就只能构建两个PhraseQuery，然后再使用BooleanQuery将它们作为其中的子句，并使用“或”操作符来连接，这样就能达到需要的效果。PhrasePrefixQuery可以让用户很方便地实现这种需要。
接下来看看在代码11.9中是如何使用PhrasePrefixQuery来实现的。
代码11.9 PhrasePrefixQueryTest.java
package ch11;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.search.Hits;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.PhrasePrefixQuery;
import org.apache.lucene.search.PhraseQuery;
import org.apache.lucene.search.RangeQuery;
public class PhrasePrefixQueryTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//生成Document对象
Document doc1 = new Document();
//添加“content”字段的内容
doc1.add(Field.Text("content", "david mary smith robert"));
//添加“title”字段的内容
doc1.add(Field.Keyword("title", "doc1"));
//生成索引书写器对象
IndexWriter writer = new IndexWriter("c://index",
new StandardAnalyzer(), true);
//将文档添加到索引中
writer.addDocument(doc1);
//关闭索引书写器
writer.close();
//生成索引检索器
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("c://index");
//构造词条
Term word1 = new Term("content", "david");
Term word2 = new Term("content", "mary");
Term word3 = new Term("content", "smith");
Term word4 = new Term("content", "robert");
//用于保存检索结果
Hits hits = null;
//生成PhrasePrefixQuery对象，初始化为null
PhrasePrefixQuery query = null;
query = new PhrasePrefixQuery();
// 加入可能的所有不确定的词
query.add(new Term[]{word1, word2});
// 加入确定的词
query.add(word4);
//设置坡度
query.setSlop(2);
//开始检索，并返回检索结果
hits = searcher.search(query);
//输出检索结果的相关信息
printResult(hits, "存在短语‘david robert‘或‘mary robert‘的文档");
}
public static void printResult(Hits hits, String key) throws Exception
{System.out.println("查找 /"" + key + "/" :");
if (hits != null) {
if (hits.length() == 0) {
System.out.println("没有找到任何结果");
System.out.println();
} else {
System.out.print("找到");
for (int i = 0; i < hits.length(); i++) {
//获取文档对象
Document d = hits.doc(i);
//取得“title”字段内容
String dname = d.get("title");
System.out.print(dname + " ");
}
System.out.println();
System.out.println();
}
}
}
}
在上述代码中，首先构建了一个Document，它的“content”字段中包含4个关键字。接下来，构建了一个PhrasePrefixQuery的对象，调用它的add(Term [])方法设定出现在短语中的第一个关键词。由于这个方法的参数类型为一个Term型的数组，所以，它可以设置多个Term，即出现在短语中的第一个词就在这个数组中进行选择。然后，再使用add(Term)方法设置出现在短语中的后一个词。代码的运行结果如图11-14所示。
图11-14 PhrasePrefixQuery的测试结果
从图11-14中可以看出，使用PhrasePrefixQuery可以非常容易的实现相关短语的检索功能。
11.4.7 相近词语的搜索—FuzzyQuery
FuzzyQuery是一种模糊查询，它可以简单地识别两个相近的词语。下面以11.10为例进行详细介绍。
代码11.10 FuzzyQueryTest.java
package ch11;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.search.FuzzyQuery;
import org.apache.lucene.search.Hits;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
public class FuzzyQueryTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//生成Document对象
Document doc1 = new Document();
//添加“content”字段的内容
doc1.add(Field.Text("content", "david"));
//添加“title”字段的内容
doc1.add(Field.Keyword("title", "doc1"));
Document doc2 = new Document();
doc2.add(Field.Text("content", "sdavid"));
doc2.add(Field.Keyword("title", "doc2"));
Document doc3 = new Document();
doc3.add(Field.Text("content", "davie"));
doc3.add(Field.Keyword("title", "doc3"));
//生成索引书写器
IndexWriter writer = new IndexWriter("c://index",
new StandardAnalyzer(), true);
//将文档添加到索引中
writer.addDocument(doc1);
writer.addDocument(doc2);
writer.addDocument(doc3);
//关闭索引写器
writer.close();
//生成索引搜索器
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("c://index");
Term word1 = new Term("content", "david");
//用于保存检索结果
Hits hits = null;
//生成FuzzyQuery对象，初始化为null
FuzzyQuery query = null;
query = new FuzzyQuery(word1);
//开始检索，并返回检索结果
hits = searcher.search(query);
//输出检索结果的相关信息
printResult(hits,"与‘david‘相似的词");
}
public static void printResult(Hits hits, String key) throws Exception
{System.out.println("查找 /"" + key + "/" :");
if (hits != null) {
if (hits.length() == 0) {
System.out.println("没有找到任何结果");
System.out.println();
} else {
System.out.print("找到");
for (int i = 0; i < hits.length(); i++) {
//取得文档对象
Document d = hits.doc(i);
//取得“title”字段的内容
String dname = d.get("title");
System.out.print(dname + " ");
}
System.out.println();
System.out.println();
}
}
}
}
在上述代码中，首先构建了3个Document，这3个Document的“content”字段中都有一个与“david”较为相似的关键字（其中第一个就是david）。然后使用FuzzyQuery来对其进行检索。运行效果如图11-15所示。
从图11-15中可以看出，使用FuzzyQuery可以检索到索引中所有包含与“david”相近词语的文档。
11.4.8 使用通配符搜索—WildcardQuery
Lucene也提供了通配符的查询，这就是WildcardQuery。下面以代码11.11为例进行介绍。
代码11.11 WildcardQueryTest.java
package ch11;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.search.Hits;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.WildcardQuery;
public class WildcardQueryTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//生成Document对象，下同
Document doc1 = new Document();
//添加“content”字段的内容，下同
doc1.add(Field.Text("content", "whatever"));
//添加“title”字段的内容，下同
doc1.add(Field.Keyword("title", "doc1"));
Document doc2 = new Document();
doc2.add(Field.Text("content", "whoever"));
doc2.add(Field.Keyword("title", "doc2"));
Document doc3 = new Document();
doc3.add(Field.Text("content", "however"));
doc3.add(Field.Keyword("title", "doc3"));
Document doc4 = new Document();
doc4.add(Field.Text("content", "everest"));
doc4.add(Field.Keyword("title", "doc4"));
//生成索引书写器
IndexWriter writer = new IndexWriter("c://index",
new StandardAnalyzer(), true);
//将文档对象添加到索引中
writer.addDocument(doc1);
writer.addDocument(doc2);
writer.addDocument(doc3);
writer.addDocument(doc4);
//关闭索引书写器
writer.close();
//生成索引书写器
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("c://index");
//构造词条
Term word1 = new Term("content", "*ever");
Term word2 = new Term("content", "wh?ever");
Term word3 = new Term("content", "h??ever");
Term word4 = new Term("content", "ever*");
//生成WildcardQuery对象，初始化为null
WildcardQuery query = null;
//用于保存检索结果
Hits hits = null;
query = new WildcardQuery(word1);
//开始第一次检索，并返回检索结果
hits = searcher.search(query);
//输出检索结果的相关信息
printResult(hits, "*ever");
query = new WildcardQuery(word2);
//开始第二次检索，并返回检索结果
hits = searcher.search(query);
//输出检索结果的相关信息
printResult(hits, "wh?ever");
query = new WildcardQuery(word3);
//开始第三次检索，并返回检索结果
hits = searcher.search(query);
//输出检索结果的相关信息
printResult(hits, "h??ever");
query = new WildcardQuery(word4);
//开始第四次检索，并返回检索结果
hits = searcher.search(query);
//输出检索结果的相关信息
printResult(hits, "ever*");
}
public static void printResult(Hits hits, String key) throws Exception
{System.out.println("查找 /"" + key + "/" :");
if (hits != null) {
if (hits.length() == 0) {
System.out.println("没有找到任何结果");
System.out.println();
} else {
System.out.print("找到");
for (int i = 0; i < hits.length(); i++) {
//取得文档对象
Document d = hits.doc(i);
//取得“title”字段的内容
String dname = d.get("title");
System.out.print(dname + " ");
}
System.out.println();
System.out.println();
}
}
}
}
代码11.11的运行结果如图11-16所示。
由上述代码可以看出，通配符“?”代表1个字符，而“*”则代表0至多个字符。不过通配符检索和上面的FuzzyQuery由于需要对字段关键字进行字符串匹配，所以，在搜索的性能上面会受到一些影响。
对于搜索引擎（比如Google和百度）来讲，很多情况下只需要用户在输入框内输入所需查询的内容，然后再单击“搜索”就可以了，其余的事情全部交给搜索引擎去处理，最后搜索引擎会把检索到的结果显示出来。那么搜索引擎是怎样处理用户输入得符号串的呢？
在Lucene中，这项工作就交给了QueryParser类来完成，它的作用就是把各种用户输入的符号串转为一个内部的Query或者一个Query组。虽然Lucene提供的API允许使用者创建各种各样的Query（查询语句），但它同时也允许通过QueryParser（查询分析器）生成各种各样的Query子对象。这使得Lucene的查询功能更加灵活和强大。
11.5.1 QueryParser的简单用法
QueryParser实际上就是一个解析用户输入的工具，可以通过扫描用户输入的字符串，生成Query对象，以下是一个代码示例：
Query query = null;
query = QueryParser.parse(keywords,fieldName,new StandardAnalyzer());
由上面代码可以看出，当使用QueryParser构建用户Query时，不仅需要用户输入关键字文本，还需要告诉QueryParser默认将在哪个字段内查找该关键字信息。当然，这并不是说用户只能在这个字段内查找关键字信息（例如可以在关键字中使用“content:david”这样的方式指定搜索字段“content”中的关键字），但是如果用户在输入的关键字中没有给出检索字段信息时，QueryParser就将在默认字段内进行检索。
用户输入关键字的格式以及QueryParser所理解的含义如表11-2所示。
表11-2 输入关键字格式和QueryParser理解的含义
格 式 | 含 义 |
“David” | 在默认的字段中检索“David”关键字 |
“content：David” | 在“content”字段中检索“David”关键字 |
“David Mary”或“David OR Mary” | 在默认字段中检索David和Mary关键字，它们是“或”关系 |
“+David +Mary”或“David AND Mary” | 在默认字段中检索David和Mary关键字，它们是“与”关系 |
“content：David –title：Manager”或“content：David AND NOT title：Manager” | 在content字段中包括关键字David但在title字段中不包含关键字Manager |
“(David OR Mary) AND Robert” | 在默认字段中包含David或Mary关键字，但一定要包含Robert关键字 |
Davi* | 在默认字段中检索前缀为Davi |
“content："David is a manager"” | 在“content”字段中包含短语“David is a manager” |
另外很重要的一点，就是在使用QueryParser对用户的输入进行扫描时，还需要给它一个分析器。有关分析器的概念将在后面的章节中介绍。不过，当对用户输入的关键字进行分析时的分析器应当与建立索引时的分析器一样，这样才能保证分析成功。
11.5.2 QueryParser的“与”和“或”
通过表11-1可以了解，当用户输入两个关键字时，QueryParser默认它们之间的关系为“或”关系。如果用户需要改变这种逻辑关系，则可采用下面的方法：
QueryParser parser = new QueryParser(fieldName, new StandardAnalyzer());
parser.setOperator(QueryParser.DEFAULT_OPERATOR_AND);
这样构建的QueryParser实例在对用户输入进行扫描时，就会用空格分开的关键字理解为“与”，其实也就是构建了一个“与”关系的布尔型查询。
源网址：http://blog.csdn.net/hongfu_/article/details/1933366