1. Lucene 官网
1). 概述
Lucene是一款高性能的、可扩展的信息检索（IR）工具库。信息检索是指文档搜索、文档内信息搜索或者文档相关的元数据搜索等操作。Lucene工具包下载
2). 索引过程：
①获取内容
②建立文档
获取原始内容后，就需要对这些内容进行索引，必须首先将这些内容转换成部件（通常称为文档），以供搜索引擎使用。文档主要包括几个带值的域，比如标题、正文、摘要、作者和链接。
③文档分析
搜索引擎不能直接对文本进行索引：确切地说，必须将文本分割成一系列被称为语汇单元的独立的原子元素。每一个语汇单元大致与语言中的“单词”对应起来。
④文档索引
在索引步骤中，文档被加入到索引列表。
3). 搜索组件
搜索处理过程就是从索引中查找单词，从而找到包含该单词的文档。搜索质量主要由查准率和查全率来衡量。查全率用来衡量搜索系统查找相关文档的能力；而查准率用来衡量搜索系统过滤非相关文档的能力。
①用户搜索界面
Lucene不提供默认的用户搜索界面，需要自己开发。
②建立查询
用户从搜索界面提交一个搜索请求，通常以HTML表单或者Ajax请求的形式由浏览器提交到你的搜索引擎服务器。然后将这个请求转换成搜索引擎使用的查询对象格式，这称为建立查询。
③搜索查询
查询检索索引并返回与查询语句匹配的文档，结果返回时按照查询请求来排序。
④展现结果
一旦获得匹配查询语句并排好序的文档结果集，接下来就得用直观的、经济的方式为用户展现结果。
4). 索引过程的核心类
IndexWriter
Directory
Analyzer
Document
Field
①IndexWriter
索引过程的核心组件。这个类负责创建新索引或者打开已有索引，以及向索引中添加、删除或更新被索引文档的信息。可以把IndexWriter看作这样一个对象：它为你提供针对索引文件的写入操作，但不能用于读取或搜索索引。IndexWriter需要开辟一定空间来存储索引，该功能可以由Directory完成。
②Directory
该类描述了Lucene索引的存放位置。它是一个抽象类，它的子类负责具体指定索引的存储路径。用FSDirectory.open方法来获取真实文件在文件系统的存储路径，然后将它们一次传递给IndexWriter类构造方法。IndexWriter不能直接索引文本，这需要先由Analyzer将文本分割成独立的单词才行。
③Analyzer
文本文件在被索引之前，需要经过Analyzer（分析器）处理。Analyzer是由IndexWriter的构造方法来指定的，它负责从被索引文本文件中提取语汇单元，并提出剩下的无用信息。如果被索引内容不是纯文本文件，那就需要先将其转换为文本文档。对于要将Lucene集成到应用程序的开发人员来说，选择什么样Analyzer是程序设计中非常关键的一步。分析器的分析对象为文档，该文档包含一些分离的能被索引的域。
④Document
Document对象代表一些域（Field）的集合。文档的域代表文档或者文档相关的一些元数据。元数据（如作者、标题、主题和修改日期等）都作为文档的不同域单独存储并被索引。Document对象的结构比较简单，为一个包含多个Filed对象容器；Field是指包含能被索引的文本内容的类。
⑤Field
索引中的每个文档都包含一个或多个不同命名的域，这些域包含在Field类中。每个域都有一个域名和对应的域值，以及一组选项来精确控制Lucene索引操作各个域值。
5).搜索过程中的核心类
IndexSearcher
Term
Query
TermQuery
TopDocs
①IndexSearcher
该类用于搜索由IndexWriter类创建的索引，它是连接索引的中心环节。可以将IndexSearcher类看作是一个以只读方式打开索引的类。它需要利用Directory实例来掌控前期创建的索引，然后才能提供大量的搜索方法。
②Term
Term对象是搜索功能的基本单元。Term对象包含一对字符串元素：域名和单词（或域名文本值）。
③Query
包含了一些非常有用的方法，TermQuery是它的一个子类。
④TermQuery
该类提供最基本的查询，用来匹配指定域中包含特定项的文档。
⑤TopDocs
该类是一个简单的指针容器，指针一般指向前N个排名的搜索结果，搜索结果即匹配查询条件的文档。
6). 域索引选项
- Index.ANALYZED：使用分析器将值域分解成独立的语汇单元流，并使每个语汇单元能被搜索。该选项使用于普通文本域（如正文、标题、摘要等）。
- Index.NOT_ANALYZED：对域进行索引，但不对String值进行分析。该操作实际上将值域作为单一语汇单元并使之能被搜索。该选项适用于索引那些不能被分解的值域，如URL、文件路径、日期、人名、社保号码和电话号码等。该选项尤其适用于“精确匹配”搜索。
- Index.ANALYZED_NO_NORMS：不会在索引中存储norms信息。
- Index.NOT_ANALYZED_NO_NORMS：不存储norms。用于在搜索期间节省索引空间和减少内存耗费。
7).域存储选项
- Store.YES：指定存储域值。该情况下，原始的字符串值全部被保存在索引中，并可以由IndexReader类恢复。该选项对于需要展示搜索结果的一些域很有用（如URL、标题或数据库主键）。如果索引的大小在搜索程序考虑之列的话，不要存储太大的域值，因为存储这些域值会消耗掉索引的存储空间。
- Store.NO：指定不存储域值。
8). Lucene 并发处理规则
任意数量的制度只读的IndexReader类都可以同时打开一个索引。在单个JVM内，利用资源和发挥效率最好的办法是用多线程共享单个的IndexReader实例。
对于一个索引来说，一次只能打开一个Writer。lucene采用文件锁来提供保障。一旦建立起IndexWriter对象，系统会分配一个锁，该锁只有当IndexWriter对象被关闭时才会释放。
IndexReader 对象甚至可以在IndexWriter对象正在修改索引时打开。每个IndexReader对象将向索引展示自己被打开的时间点。该对象只有在IndexWriter对象提交修改或自己被重新打开后才能获知索引的修改情况。在已经有IndexReader对象被打开的情况下，打开新的IndexReader时采用参数cache=true，这样新的IndexReader会持续检查索引的情况。
任何多个线程都可以共享同一个IndexReader类或IndexWriter类。这些类不仅是线程安全的，而且是线程友好的。
9). IndexReader和IndexWriter删除文档的区别
- IndexReader能够根据文档号删除文档。Indexwriter不能进行这样的操作，因为文档号可能因为段合并操作而立即产生变化。
- IndexReader 可以通过Term对象删除文档，与IndexWriter类似。但IndexReader会返回被删除的文档号，而IndexWriter不能。IndexReader可以立即决定删除哪个文档，因此就能够对这些文档数量进行计算；而IndexWriter仅仅是将被删除的Term进行缓存，后续在进行实际的删除操作。
- 如果程序使用相同的reader进行搜索的话，IndexReader的删除操作会即使生效。IndexWriter的删除操作必须等到程序打开一个新Reader时才能被感知。
- IndexWriter可以通过Query对象执行删除操作，但IndexReader则不行。
2. 子类
1). Directory子类
- SimpleFSDirectory
最简单的Directory子类，使用java.io.* API将文件存入文件系统，不能很好的支持多线程
NIOFSDirectory - 使用java.nio.* API 将文件保存至文件系统。能很好支持除Windows之外的多线程操作，原因是Sun的JRE在windows平台上长期存在的问题。
- NMapDirectory
使用内存映射 I/O进行文件访问。对于64位JRE来说是一个很好选择，对于32位JRE并且索引尺寸相对较小时也可以使用该类 - RAMDirectory
将所有的文件都存入RAM中，但是不推荐使用于较多索引的情况。会造成资源的浪费，以及因为它使用1024字节大小的内部缓冲器。 - FileSwitchDirectory
使用两个文件目录，根据文件拓展名在两个目录之间切换使用
2). 核心锁实现
- NativeFSLockFactory
FSDirectory的默认锁，使用java.nio本地操作系统锁，在JVM还存在的情况下不会释放剩余的被锁文件。但该锁可能无法与一些共享文件系统很好地协同，特别是NFS文件系统 - SimpleFSLockFactory
使用Java的File.createNewFile API,它比NativeFSLockFactory更易于在不同文件系统间移植。 - SingleInstanceLockFactory
在内存中创建一个完全的锁，该类是RAMDirectory默认的锁实现子类。在程序知道所有IndexWriter将在同一个JVM实例化时使用该类 - NoLockFactory
完全关闭锁机制。只有在程序确认不需要使用Lucene通畅的锁保护机制时才能使用它。
3).搜索类
- TermQuery：对索引中特定项进行搜索，查询值区分大小写。
- TermRangeQuery：索引中各个Term对象会按照字典排序顺序进行排列，并允许在Lucene的TermRangeQuery对象提供的范围内进行文本项的直接搜索。
- NumericRangeQuery：在指定的数字范围内搜索。和TermQuery类一样，newIntRange方法中的两个Boolean参数表示搜索范围是（用true表示）否（用false表示）包含起点和终点。
- PrefixQuery：搜索包含以指定字符串开头的项的文档。
- BooleanQuery：可以将各种查询类型组合成复杂的查询方式。
- BooleanClause.Occur.MUST : 只有匹配该查询语句的文档才在考虑之列。
- BooleanClause.Occur.SHOULD: 该项只是可选项。
- BooleanClause.Occur.MUST_NOT: 意味着搜索结果不会包含任何匹配该查询子举的文档。默认允许包含1024个查询子句，超过最大值时，程序会抛出TooManyClauses异常。
- PhraseQuery：根据位置信息定位某个距离范围内的项所对应的文档。在匹配的情况下，两个项的位置之间所允许的最大间隔距离称为slop，这里的距离是指项若要按顺序组成给定短语锁需要移动位置的次数。
- WildcardQuery：使用不完整的、缺少某些字母的项进行查询。*代表0个或者多个字母，？代表0个或者1个字母。
- FuzzyQuery：用于匹配与指定项相似的项。
- MatchAllDocsQuery：匹配索引中的所有文档。
4). 常用分析器
- WhitespaceAnalyzer：通过空格来分割文本信息，而并不对生成的语汇单元进行其他的规范化处理。
- SimpleAnalyzer：首先通过非字母字符来分割文本信息，然后将语汇单元统一为小写形式。会去掉数字类型的字符，但会保留其他字符。
- StopAnalyzer：会去除英文中的常用单词（如 the、a等）。
- StandardAnalyzer：包含大量的逻辑操作来识别某些种类的语汇单元，比如公司名称、E-mail地址以及主机名称等。还会将语汇单元转换为小写形式，并去除停用词和标点符号。
5). 语汇单元属性
- TermAttribute：语汇单元对应的文本
- PositionIncrementAttribute：位置增量（默认值为1）
- OffsetAttriute：起始字符和终止字符的偏移量
- TypeAttribute：语汇单元类型（默认为单词）
- FlagsAttribute：自定义标志位
- PayloadAttribute：每个语汇单元的byte[]类型有效负载
6). 主要可用分析器
- WhitespaceAnalyzer：根据空格拆分语汇单元
- SimpleAnalyzer：根据非字母字符拆分文本，将其转换为小写形式
- StopAnalyzer：根据非字母字符拆分文本，然后小写化，再移除停用词
- KeywordAnalyzer：将整个文本作为一个单一语汇单元处理
- StandardAnalyzer：基于复杂的语法来生成语汇单元，该语法能识别E-mail地址、首字母缩写词词、韩语/汉语/日语等字符、字母数字等，还能完成小写转换和移除停用词。
7).索引文件格式
- 数据结构
索引包含了存储的文档(document)正排、倒排信息，用于文本搜索。索引又分为多个段（segments），每个新添加的doc都会存到一个新segment中，不同的segments又会合并成一个segment。segment存储着具体的documents，每个doc有一系列的字段组成，一个field的值是多个词（term），一个term是以一些bytes。其递进关系如下：
index -> segments -> documents -> fields -> terms - 文件格式
- 全局文件
- segments_N：记录索引的段数、各段名、各段中文档数、删除数和更新数。可能有多个segments_N文件，最大的N的segments_N是有效文件。
- segments.gen：记录当前index的代数（generation），即segments_N的最大N。
- write.lock：阻止多给我IndexWriter同时修改索引，一次只能有一个IndexWriter。
- 段文件
- 段描述：
xxx.si：段的元数据，如此段的文档及相关文件
xxx.del：删除的doc - field信息：
xxx.fnm：field names，field名称、索引方式。存储域文件的信息
xxx.fdx：field index，索引xxx.fdt。存储域数据的指针
xxx.fdt：field data，存储stored fields - term信息
xxx.tip：term index，xxx.tim的索引，实现对xxx.tim的随机存取
xxx.tim：term directory，按字典顺序排列的terms，其值指向.doc/.pos
xxx.doc：倒排列表，term所在的docs、在doc中的频率
xxx.pos：倒排列表，term在doc中的位置
xxx.pay：payloads and offsets，term在doc中的offset - term vector
term vector 用于打分，存储StoreTermVectors的field
xxx.tvx：term vector index，每个doc 在xxx.tvd、xxx.tvf中的位置
xxx.tvd：term vector data file，每个doc的term vector field信息在xxx.tvf中的位置
xxx.tvf：term vector fields，field的term列表及各term的频率、位置或者偏移 - 归一化
xxx.nvm：norms metadata
xxx.nvd：norms data - doc values
xxx.dvm：DocValues metadata
xxx.dvd：DocValues data - 复合文件
xxx.cfs,xxx.cfe：复合索引的文件，在系统上虚拟的一个文件，用于频繁的文件句柄 - 词频文件
xxx.frq：词频文件，包含文档列表以及每一个term和其词频
- 段描述：
- 全局文件
3. Luence 使用
1). 全文检索过程
图1.png
2). 创建文档对象
获取原始内容的目的是为了索引,在索引前,需要将原始内容创建成文档(Document),文档中包括一个一个的域(Field),域中存储内容;我们可以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);一个 Document 可以有多个 Field,同一个Document,可以有相同的 Field(域名和域值都相同);每一个 Document 都有一个唯一的编号,就是文档 id;
图2.png
3). 分析文档
将原始内容创建为包含域(Field)的文档(document),需要再对域中的内容进行分析,分析的过程是经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,可以将语汇单元理解为一个一个的单词;每一个单词叫做一个Term,不同的域中拆分出来的相同的单词是不同的term; term中包含两部分,一部分是文档的域名, 另一部分是单词的内容。
Field 域的属性
- 是否分析: 是否对域的内容进行分词处理;
- 是否索引: 将 Field 分析后的词或整个 Field 值进行索引,只有建立索引,才能搜索到;
-
是否存储: 存储在文档中的 Field 才可以从 Document 中获取;
图3.png
4). 创建索引
对所有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，这种索引的结构叫倒排索引结构;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;倒排索引结构是根据内容(词语)找文档; 顺序扫描方法是根据文档查找里面的内容。
图4.png
I. 导入jar包
commons-io-2.5.jar、lucene-analyzers-common-7.3.0.jar、lucene-core-7.3.0.jar、lucene-queryparser-7.3.0.jar
图5.png
II. 测试代码
/**
* Lucene索引 测试
* 使用到的Jar包：
* commons-io-2.5.jar
* lucene-analyzers-common-7.3.0.jar
* lucene-core-7.3.0.jar
* lucene-queryparser-7.3.0.jar
*
* @author mazaiting
*/
public class IndexTest {
/**
* 测试创建索引
* @throws IOException
*/
@Test
public void createIndexTest() throws IOException {
// 指定索引库的存放位置(Directory 对象)
Path path = FileSystems.getDefault().getPath("D:\\distribution\\lucene");
// 1. 创建Directory对象
// FSDirectory磁盘存储; Directory 保存索引
Directory directory = FSDirectory.open(path);
// 2. 指定分词器
// 基于复杂的语法来生成语汇单元，该语法能识别E-mail地址、首字母缩写词词、
// 韩语/汉语/日语等字符、字母数字等，还能完成小写转换和移除停用词
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
// IndexWriter配置对象
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
// 3. 创建IndexWriter对象
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
// 4. 指定原始文件的目录
File fileDir = new File("G:\\test");
// 获取文件夹和文件列表
File[] fileList = fileDir.listFiles();
// 遍历
for (File file : fileList) {
// 判断是否为路径，如果不是路径则执行里面的内容
if (!file.isDirectory()) {
// 5. 创建文档对象
Document document = new Document();
// 文件名称
// 分词 索引 存储
String fileName = file.getName();
Field fileNameField = new TextField("fileName", fileName, Store.YES);
// 文件大小
// 分词 索引 存储
long fileSize = FileUtils.sizeOf(file);
Field fileSizeField = new TextField("fileSize", String.valueOf(fileSize), Store.YES);
// 文件路径
// 不分词 不索引 存储
String filePath = file.getPath();
Field filePathField = new StoredField("filePath", filePath);
// 文件内容
String fileContent = FileUtils.readFileToString(file, "UTF-8");
Field fileContentField = new TextField("fileContent", fileContent, Store.YES);
// 添加字段
document.add(fileNameField);
document.add(fileSizeField);
document.add(filePathField);
document.add(fileContentField);
// 使用IndexWriter对象将Document对象写入到索引库
indexWriter.addDocument(document);
}
}
// 关闭IndexWriter对象
indexWriter.close();
}
}
III. 执行测试代码
G:\\test目录文件如下：
图6.png
在路径D:\distribution\lucene\多了些文件
图7.png
5). 查询索引
用户输入查询关键字执行搜索前,需要先创建一个查询对象,查询对象中可以指定查询要搜索的 Field 文档域,查询关键字等,查询对象会生成具体的查询语法;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,从而找到索引所链接的文档链表。
图7.png
I. 测试代码
/**
* Lucene索引 测试
* 使用到的Jar包：
* commons-io-2.5.jar
* lucene-analyzers-common-7.3.0.jar
* lucene-core-7.3.0.jar
* lucene-queryparser-7.3.0.jar
*
* @author mazaiting
*/
public class IndexTest {
/**
* 查询索引
* 步骤：
* 1. 创建一个Directory对象，用于指定索引库存放的位置
* 2. 创建一个IndexReader对象，需要指定Directory对象，用于读取索引库中的文件
* 3. 创建一个IndexSearcher对象，需要指定IndexReader对象
* 4. 创建一个TermQuery对象，指定查询的域和查询的关键词
* 5. 执行查询
* 6. 返回查询结果，遍历查询结果并输出
* 7. 关闭IndexReader
* @throws IOException
*/
@Test
public void searchIndexTest() throws IOException {
// Directory, 指定索引库存放的位置
Path path = FileSystems.getDefault().getPath("D:\\distribution\\lucene");
Directory directory = FSDirectory.open(path);
// IndexReader, 读取索引库中的文件
IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
// IndexSearcher, 用于查询
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
// TermQuery, 指定查询的域和查询的关键词
Query query = new TermQuery(new Term("fileName", "java.txt"));
// 执行查询
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);
// 获取数组
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
System.out.println(scoreDocs.length);
// 遍历结果文档
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
// 获取文档id
int docId = scoreDoc.doc;
// 通过id从索引中获取对应的文档
Document document = indexReader.document(docId);
// 获取文件名称
String fileName = document.get("fileName");
// 获取文件路径
String filePath = document.get("filePath");
// 获取文件大小
String fileSize = document.get("fileSize");
// 获取文件内容
String fileContent = document.get("fileContent");
System.out.println("==========================================");
System.out.println("文件名：" + fileName + "\n"
+ "文件大小： " + fileSize + "\n"
+ "文件路径：" + filePath + "\n"
+ "文件内容：" + fileContent);
}
// 关闭IndexReader
indexReader.close();
}
}
II. 执行测试代码
打印结果:
图8.png
6). 分词器
支持中文的分词器： IKAnalyzer
从一个 Reader 字符流开始,创建一个基于 Reader 的 Tokenizer分词器,经过三个 TokenFilter,生成语汇单元 Tokens。
图9.png
I. 代码
/**
* Lucene索引 测试
* 使用到的Jar包：
* commons-io-2.5.jar
* lucene-analyzers-common-7.3.0.jar
* lucene-core-7.3.0.jar
* lucene-queryparser-7.3.0.jar
*
* @author mazaiting
*/
public class IndexTest {
/**
* 查看标准分词器的分词效果
* @throws IOException
*/
@Test
public void analyzerTest() throws IOException {
// 创建一个标准分词器对象
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
// 获得TokenStream对象
// 参数1： 字段名，可以随便给；参数2: 要分析的文本内容
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("test",
"The Spring Framework provides a comprehensive programming and configuration model.");
// 添加引用，可以获得每个关键字
CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
// 添加一个偏移量的引用，记录了关键词的开始位置及结束位置
OffsetAttribute offsetAttribute = tokenStream.addAttribute(OffsetAttribute.class);
// 将指针调整到列表的头部
tokenStream.reset();
// 遍历关键词列表，通过incrementToken方法判断列表是否结束
while (tokenStream.incrementToken()) {
// 关键词其实位置
System.out.println("start->" + offsetAttribute.startOffset());
// 取关键词
System.out.println(charTermAttribute);
// 结束位置
System.out.println("end->" + offsetAttribute.endOffset());
}
// 关闭
tokenStream.close();
analyzer.close();
}
}
II. 执行测试
图10.png
7). 索引库维护工具类
/**
* 索引库维护工具类
* @author mazaiting
*/
public class LuceneManager {
/**
* 获取IndexWriter对象
* @return
*/
public IndexWriter getIndexWriter() {
try {
// 获取索引库路径
Path path = FileSystems.getDefault().getPath("D:\\distribution\\lucene");
// 创建索引库字典
Directory directory = FSDirectory.open(path);
// 创建分析器
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
// 创建IndexWriter配置
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
return new IndexWriter(directory, config);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
/**
* 全部删除
* @throws IOException
*/
@Test
public void delAllTest() throws IOException {
IndexWriter writer = getIndexWriter();
writer.deleteAll();
writer.close();
}
/**
* 根据条件删除
* @throws IOException
*/
@Test
public void delTest() throws IOException {
IndexWriter writer = getIndexWriter();
Query query = new TermQuery(new Term("fileName", "java"));
writer.deleteDocuments(query);
writer.close();
}
/**
* 更新
* @throws IOException
*/
@Test
public void update() throws IOException {
IndexWriter writer = getIndexWriter();
Document document = new Document();
document.add(new TextField("fileName", "测试文件名", Store.YES));
document.add(new TextField("fileContent", "测试文件内容", Store.YES));
// 将lucene删除， 然后添加
writer.updateDocument(new Term("fileName", "lucene"), document);
writer.close();
}
}
8). 索引库查询
对要搜索的信息创建 Query 查询对象,Lucene会根据 Query 查询对象生成最终的查询语法;
可通过两种方法创建查询对象:
- 使用 Lucene 提供的 Query子类;
- 使用 QueryParse 解析查询表达式, 需要加入lucene-queryparser-7.3.0.jar
/**
* 索引库维护工具类
*
* @author mazaiting
*/
public class LuceneManager {
/**
* 获取IndexSearcher
*
* @return
*/
public IndexSearcher getIndexSearcher() {
try {
// 获取索引库路径
Path path = FileSystems.getDefault().getPath("D:\\distribution\\lucene");
// 创建索引库字典
Directory directory = FSDirectory.open(path);
// 创建索引读取者
IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
return new IndexSearcher(indexReader);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
/**
* 获取执行结果
*
* @throws IOException
*/
public void printResult(IndexSearcher indexSearcher, Query query) throws IOException {
// 执行查询
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(new TermQuery(new Term("fileName")), 10);
// 获取数组
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
System.out.println(scoreDocs.length);
// 遍历结果文档
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
// 获取文档id
int docId = scoreDoc.doc;
// 通过id从索引中获取对应的文档
Document document = indexSearcher.doc(docId);
// 获取文件名称
String fileName = document.get("fileName");
// 获取文件路径
String filePath = document.get("filePath");
// 获取文件大小
String fileSize = document.get("fileSize");
// 获取文件内容
String fileContent = document.get("fileContent");
System.out.println("==========================================");
System.out.println("文件名：" + fileName + "\n" + "文件大小： " + fileSize + "\n" + "文件路径：" + filePath + "\n"
+ "文件内容：" + fileContent);
}
}
/**
* 查询所有
* @throws IOException
*/
@Test
public void matchAllDocsQueryTest() throws IOException {
// 获取查询索引对象
IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
// 查询所有
Query query = new MatchAllDocsQuery();
// 打印结果
printResult(indexSearcher, query);
// 关闭资源
indexSearcher.getIndexReader().close();
}
/**
* 组合查询
* @throws IOException
*/
@Test
public void boolQueryTest() throws IOException {
// 创建搜索
IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
// 创建查询
Query query1 = new TermQuery(new Term("fileName", "java.txt"));
Query query2 = new TermQuery(new Term("fileName", "c.txt"));
// 构建表达式
// Occur.MUST: 必须满足此条件, 相当于 and
// Occur.SHOULD: 应该满足此条件, 但是不满足也可以, 相当于 or
// Occur.MUST_NOT: 必须不满足, 相当于 not
BooleanClause clause1 = new BooleanClause(query1, Occur.SHOULD);
// Build模式创建
BooleanQuery.Builder builder = new BooleanQuery.Builder();
// 添加表达式
builder.add(clause1);
// 添加查询
builder.add(query2, Occur.SHOULD);
// 打印
printResult(indexSearcher, builder.build());
// 关闭资源
indexSearcher.getIndexReader().close();
}
/**
* 使用QueryParser解析查询表达式
* @throws ParseException
* @throws IOException
*/
@Test
public void queryParserTest() throws ParseException, IOException {
IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
// 创建QueryParser对象，其中参数一：字段名，参数而分词器
QueryParser queryParser = new QueryParser("fileName", new StandardAnalyzer());
// 此时：表示使用默认域：fileName
// 查询fileContent域
Query query = queryParser.parse("fileContent:apache");
// 打印
printResult(indexSearcher, query);
// 关闭资源
indexSearcher.getIndexReader().close();
}
/**
* 指定多个默认搜索域
* @throws ParseException
* @throws IOException
*/
@Test
public void multiFieldQueryParser() throws ParseException, IOException {
IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
// 指定多个默认搜索域
String[] fields = {"fileName", "fileContent"};
// 创建MultiFieldQueryParser对象
MultiFieldQueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(fields, new StandardAnalyzer());
// 创建查询
Query query = queryParser.parse("apache");
// 输出查询条件
System.out.println(query);
// 执行查询
printResult(indexSearcher, query);
// 关闭资源
indexSearcher.getIndexReader().close();
}
}
