Lucene API详解
前面已经讲了luncene的核心，但还有很多细节，也就是一些LuceneAPI使用，接下来一一讲解。
索引目录Directory
Directory是一个对索引目录的一个抽象。索引目录用于存放lucene索引文件。直接根据一个文件夹地址来创建索引目录使用SimpleFSDirectory。
MMapDirectory : 针对64系统，它在维护索引库时，会结合“内存”与硬盘同步来处理索引。
SimpleFS Directory ： 传统的文件系统索引库。
RAMDirectory ： 内存索引库
Document（行）及IndexableField（列）
当往索引中加入内容的时候，每一条信息用一个Document来表示,Document的意思表示文档，也可以理解成记录，与关系数据表中的一行数据记录类似；
IndexableField表示字段，与关系数据表中的列类似(列数量不定！！)，每个Document也由一系列的IndexableField组成，可以理解为数据库的动态列；
Document提供的方法主要包括：
字段添加：add(Fieldable field)
字段删除：removeField、removeFields
获取字段或值:get、getBinaryValue、getField、getFields等
IndexableField及Field
Field代表Document中的一列数据，相当于一条表记录中的一列。
Lucene提供了一个接口IndexableField，其它的API大多针对这个接口编程，因此Lucene中的列对象实际上是由IndexableField来定义。在实际开发中，主要使用的是Field类的子类。
Field的Store方式及Index方式
Lucene中，在创建Field的时候，可以指定Field的store及index属性；
store属性：表示字段值是否存储，Store.YES表示要存储，而Store.NO则表示不存储；
index属性：表示字段的索引方式，
Tokenized表示根据设定的词法分析器来建立该字段的索引；FALSE，不分词；true要分词。
索引库中实际分为两个部分，一个部分占的空间相对大一些叫做数据区，有Store属性维护，代表是否把字段的内容存到数据区；另一个部分相对小一些，叫做目录区，由Index维护，代表是否支持搜索。
Store和Index组合使用的适用情况见下图：
是否要创建索引： 看是否需要搜索。
是否要分词 ： 看是否是专有名词。
是否要存储 ： 结果页面，是否要显示，看文档字段的内容能不能链接找到。—大字段
分词Analyzer(词法分析器)
分词器是Lucene中非常重要的一个知识点，如果你面试时说你用过Lucene面试官一定会问你用的什么分词器。
分词，也称词法分析器（或者叫语言分析器），就是指索引中的内容按什么样的方式来建立，这在全文检索中非常关键，是按英文单词建立索引，还是按中文词意建立索引；这些需要由Analyzer来指定。
对于中文，需要采用字典分词，也叫词库分词；把中文件的词全部放置到一个词库中，按某种算法来维护词库内容；如果匹配到就切分出来成为词语。通常词库分词被认为是最理想的中文分词算法。如：“我们是中国人”，效果为：“我们”、“中国人”。（可以使用SmartChineseAnalyzer，“极易分词” MMAnalyzer ，或者是“庖丁分词”分词器、IKAnalyzer。推荐使用IKAnalyzer ）
在这里我们推荐IKAnalyzer。使用时需导入IKAnalyzer.jar,并且拷贝IKAnalyzer.cfg.xml，ext_stopword.dic文件，分词器测试代码如下：
public class AnalyzerTest {
//创建索引的数据 现在写死，以后根据实际应用场景
private String en = "oh my lady gaga"; // oh my god
private String cn = "迅雷不及掩耳盗铃儿响叮当仁不让";
private String str = "源代码教育FullText Search Lucene框架的学习";
/**
* 把特定字符串按特定的分词器来分词
* @param analyzer
* @param str
* @throws Exception
*/
public void testAnalyzer(Analyzer analyzer,String str) throws Exception {
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("content", new StringReader(str));
// 在读取词元流后，需要先重置/重加载一次
tokenStream.reset();
while(tokenStream.incrementToken()){
System.out.println(tokenStream);
}
}
//标准分词：不支持中文
@Test
public void testStandardAnalyzer() throws Exception {
testAnalyzer(new StandardAnalyzer(), cn);
}
//简单分词：不支持中文
@Test
public void testSimpleAnalyzer() throws Exception {
testAnalyzer(new SimpleAnalyzer(), cn);
}
//二分分词：两个字是一个词
@Test
public void testCJKAnalyzer() throws Exception {
testAnalyzer(new CJKAnalyzer(), cn);
}
//词典分词：从词典中查找
@Test
public void testSmartChineseAnalyzer() throws Exception {
testAnalyzer(new SmartChineseAnalyzer(), str);
}
//IK分词：从词典中查找
// 简单使用：拷贝两个配置文件，IKAnalyzer.cfg.xml,stopword.dic拷贝一个jar包
IKAnalyzer2012_V5.jar
// 扩展词，停止词
// 注意：打开方式，不要使用其他的，
//直接使用eclipse的text Editor, 修改以后要刷新一下让项目重新编译（有时候需要有时候不需要刷新）
@Test
public void testIKAnalyzer() throws Exception {
//true 粗密度分词(智能分词) false 细密度分词
testAnalyzer(new IKAnalyzer(true), str);
}
}
索引的添删改
经过之前的分析，我们知道对索引的操作统一使用IndexWriter。测试代码如下：
// 数据源
private String doc1 = "hello world";
private String doc2 = "hello java world";
private String doc3 = "hello lucene world";
// 索引库目录
private String indexPath = "F:\\ecworkspace\\lucene\\indexCRUD";
@Test
public void createIndex() throws IOException, ParseException {
/**
* 准备工作
*/
// 索引目录
Directory d = FSDirectory.open(Paths.get(indexPath));
// 词法分析器
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
// 写操作核心配置对象
IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(analyzer);
conf.setOpenMode(OpenMode.CREATE);
// 写操作核心对象
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(d, conf);
System.out.println(indexWriter);
/**
* 操作
*/
Document document1 = new Document();
document1.add(new TextField("id", "1", Store.YES));
document1.add(new TextField("name", "doc1", Store.YES));
document1.add(new TextField("content", doc1, Store.YES));
indexWriter.addDocument(document1);
Document document2 = new Document();
document2.add(new TextField("id", "2", Store.YES));
document2.add(new TextField("name", "doc2", Store.YES));
document2.add(new TextField("content", doc2, Store.YES));
indexWriter.addDocument(document2);
Document document3 = new Document();
document3.add(new TextField("id", "3", Store.YES));
document3.add(new TextField("name", "doc3", Store.YES));
document3.add(new TextField("content", doc3, Store.YES));
indexWriter.addDocument(document3);
/**
* 收尾
*/
indexWriter.commit();
indexWriter.close();
searchIndex();
}
@Test
public void del() throws IOException, ParseException{
/**
* 准备工作
*/
// 索引目录
Directory d = FSDirectory.open(Paths.get(indexPath));
// 词法分析器
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
// 写操作核心配置对象
IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(analyzer);
// 写操作核心对象
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(d, conf);
System.out.println(indexWriter);
//删除所有
//indexWriter.deleteAll();
//第一种
// QueryParser qpParser = new QueryParser("id", analyzer);
// Query query = qpParser.parse("1");
// indexWriter.deleteDocuments(query);
//第二种
indexWriter.deleteDocuments(new Term("id", "1"));
indexWriter.commit();
indexWriter.close();
searchIndex();
}
@Test
public void update() throws IOException, ParseException{
/**
* 准备工作
*/
// 索引目录
Directory d = FSDirectory.open(Paths.get(indexPath));
// 词法分析器
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
// 写操作核心配置对象
IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(analyzer);
// 写操作核心对象
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(d, conf);
System.out.println(indexWriter);
Document doc = new Document();
doc.add(new TextField("id", "2", Store.YES));
doc.add(new TextField("name", "doc2", Store.YES));
doc.add(new TextField("content", "修改后 -的doc2", Store.YES));
indexWriter.updateDocument(new Term("id","2"), doc );
/*等价于
indexWriter.deleteDocuments(new Term("id", "2"));
indexWriter.addDocument(doc);
*/
indexWriter.commit();
indexWriter.close();
searchIndex();
}
@Test
public void searchIndex() throws IOException, ParseException {
// 索引目录
Directory d = FSDirectory.open(Paths.get(indexPath));
// 词法分析器
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
// 创建索引的读写对象
IndexReader r = DirectoryReader.open(d);
// 创建核心对象
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(r);
// 查询解析器
// 参数1：默认查询的字段
// 参数2：分词器
QueryParser queryParser = new QueryParser("content", analyzer);
String queryString = "*:*";
Query query = queryParser.parse(queryString);
// 调用核心对象的search方法
// 参数query： 查询对象
// 参数 n : 前n条
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 50);
System.out.println("一共查询到的数量：" + topDocs.totalHits);
// 获得数据集合
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
// 获取文档ID
int docId = scoreDoc.doc;
// 通过docId获取Document
Document doc = indexSearcher.doc(docId);
System.out.println("id="+doc.get("id")+",name=" + doc.get("name") + ",content=" + doc.get("content"));
}
}
Query及Searcher
搜索是全文检索中最重要的一部分，前面HelloWorld中也发现，Query对象只是一个接口，他有很多子类的实现。在前面直接使用QueryParser的Parse方法来创建Query对象的实例，实际他会根据我们传入的搜索关键字自动解析成需要的查询类型，索引在这里我们也可以直接new一个Query实例来达到不同的搜索效
//抽取结构：
// 先做一个准备工作，提供两个search方法
//一个传入搜索关键字进行搜索
public void search(String keyword) throws Exception {
Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("E:\\tools\\eclipse\\workspace\\lucene\\helloIndex"));
;
// 索引的和读取对象
IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
// 搜索文档通过核心搜索类IndexSearcher来查询
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(reader);
// 先创建一个QueryParse对象
QueryParser queryParser = new QueryParser("content", new StandardAnalyzer());
// 通过queryParse对象解析关键字并创建对应的查询对象
Query query = queryParser.parse(keyword);
// 通过search方法返回前n个文档的封装对象
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 5);
// 总共找到的相关的文档数
int totalHits = topDocs.totalHits;
System.out.println("总条数：" + totalHits);
// 获取查询的结果（并不包含文档本身）
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
int documentId = scoreDoc.doc;
Document document = indexSearcher.doc(documentId);
float score = scoreDoc.score;
// 获取文档的字段值
String docId = document.get("docId");
String content = document.get("content");
System.out.println("ID:" + documentId + ",score:" + score + ",docId:" + docId + ",content:" + content);
}
}
// 传入一个查询对象
public static void testSearch(Query q) throws Exception {
// 索引库地址
String path = "E:\\work\\eclipse4.7_project\\Luncene-demo\\index";
System.out.println("对应的查询语句为：" + q);
// 获取索引库的目录
Directory d = FSDirectory.open(Paths.get(path));
// 获取索引读取对象
IndexReader reader = DirectoryReader.open(d);
// 创建索引查询器
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
// 执行查询
TopDocs td = searcher.search(q, 10);
// 遍历结果
for (int i = 0; i < td.scoreDocs.length; i++) {
// 得到符合条件的内部文档对象
ScoreDoc doc = td.scoreDocs[i];
// 得到文档对象
Document d1 = searcher.doc(doc.doc);
System.out.println("title: " + d1.get("title") + " content:" + d1.get("content"));
}
}
1)单词查询
2)段落搜索 要想把多个单词当成一个整体进行搜索，使用双引号包裹
3)通配符搜索
4)模糊搜索 最多允许 2个错误
5)临近查询 在段落查询的基础上用“~”后面跟一个1到正无穷的正整数。代表段落中，单词与单词之间最大的间隔数
6)组合查询
