1. 案例分析：什么时全文检索，如何实现全文检索

  1.1 案例

  实现一个文件的搜索功能，通过关键字搜索文件，凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都需要找出来。还可以根据中文词语进行查询，并且需要支持多个条件查询。

2. 需求分析

  2.1. 数据库搜索

数据库中的搜索很容易实现，通常都是使用sql语句进行查询，而且能很快的得到查询结果。
为什么数据库搜索很容易？
因为数据库中的数据存储是有规律的，有行有列而且数据格式、数据长度都是固定的。

  2.2. 数据分类

我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据和非结构化数据。
结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
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

2.3. 非结构化数据查询方法

（1）顺序扫描法(Serial Scanning)
  所谓顺序扫描，比如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，对于每一个文档，从头看到尾，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下一个文件，直到扫描完所有的文件。如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，只是相当的慢。

（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，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一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然后重新组织的信息，我们称之索引。
例如：字典。字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引，对每一个字的解释是非结构化的，如果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。然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理，比如读音，就比较结构化，分声母和韵母，分别只有几种可以一一列举，于是将读音拿出来按一定的顺序排列，每一项读音都指向此字的详细解释的页数。我们搜索时按结构化的拼音搜到读音，然后按其指向的页数，便可找到我们的非结构化数据——也即对字的解释。
这种先建立索引，再对索引进行搜索的过程就叫全文检索(Full-text Search)。
虽然创建索引的过程也是非常耗时的，但是索引一旦创建就可以多次使用，全文检索主要处理的是查询，所以耗时间创建索引是值得的。

  2.4. 如何实现全文检索

可以使用Lucene实现全文检索。Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。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。

  2.5. 全文检索的应用场景

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，比如百度、Google等搜索引擎、论坛站内搜索、电商网站站内搜索等。

3. Lucene实现全文检索的流程

3.1.索引和搜索流程图

1. 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：
   确定原始内容即要搜索的内容 -> 采集文档 -> 创建文档 -> 分析文档 -> 索引文档

2. 红色表示搜索过程，从索引库中搜索内容，搜索过程包括：
   用户通过搜索界面 -> 创建查询 -> 执行搜索，从索引库搜索 -> 渲染搜索结果

3.2. 创建索引

创建索引步骤：
  1. 获得原始文档
  2. 创建文档对象
  3. 分析文档
  4. 创建索引
  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。
这里我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创建索引。

  3.2.1 获得全部文档
  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。
本案例中的原始内容就是磁盘上的文件，如下图：

  从互联网上、数据库、文件系统中等获取需要搜索的原始信息，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上采集信息的软件通常称为爬虫或蜘蛛，也称为网络机器人，爬虫访问互联网上的每一个网页，将获取到的网页内容存储起来。
  Lucene不提供信息采集的类库，需要自己编写一个爬虫程序实现信息采集，也可以通过一些开源软件实现信息采集，如下：

  本案例我们要获取磁盘上文件的内容，可以通过文件流来读取文本文件的内容，对于pdf、doc、xls等文件可通过第三方提供的解析工具读取文件内容，比如Apache POI读取doc和xls的文件内容。

  3.2.2 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。
  这里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），如下图：

注意： 每个Document可以有多个Field，不同的Document可以有不同的Field，同一个Document可以有相同的Field（域名和域值都相同）
每个文档都有一个唯一的编号，就是文档id。

  3.2.3 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。

  比如下边的文档经过分析如下：
  原文档内容：

Lucene is a Java full-text search engine. Lucene is not a complete
application, but rather a code library and API that can easily be used
to add search capabilities to applications.

  分析后得到的语汇单元：
  lucene、java、full、search、engine .....

  每个单词叫做一个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。

例如：文件名中包含apache和文件内容中包含的apache是不同的term。

  3.2.4 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（文档）。

注意：创建索引是对语汇单元索引，通过词语找文档，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，如下图：

倒排索引结构

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。

3.3 查询索引

  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）。

  3.3.1. 用户查询接口
 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，搜索完成展示搜索结果。

  比如：

  Lucene不提供制作用户搜索界面的功能，需要根据自己的需求开发搜索界面。

  3.3.2. 创建查询
  用户输入查询关键字执行搜索之前需要先构建一个查询对象，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，
  例如：
  语法“fileName:lucene”表示要搜索Field域的内容为“lucene”的文档

  3.3.3. 执行查询

• 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，从而找到索引所链接的文档链表。
  比如搜索语法为“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，并且关键字为Lucene的term，并根据term找到文档id列表。

  3.3.4. 渲染结果

• 以一个友好的界面将查询结果展示给用户，用户根据搜索结果找自己想要的信息，为了帮助用户很快找到自己的结果，提供了很多展示的效果，比如搜索结果中将关键字高亮显示，百度提供的快照等。

4. 配置环境开发

4.1. Lucene下载

Lucene是开发全文检索功能的工具包，从官方网站下载Lucene4.10.3，并解压。
官方网站：http://lucene.apache.org/
版本：lucene4.10.3
Jdk要求：1.7以上
IDE：Eclipse

4.2. javaSE项目中使用的jar包

jar包	jar包位置
	lucene-4.10.3\core	Lucene包
	lucene-4.10.3\analysis\common	Lucene包
	lucene-4.10.3\queryparser	Lucene包
commons-io-2.4.jar		IO流包

5. 功能一：创建索引库

使用 IndexWriter 对象创建

5.1 实现步骤

1. 创建一个java工程，并导入jar包。
2. 创建一个indexwriter对象。
  2.1 指定索引库的存放位置Directory对象
  2.2 指定一个分析器，对文档内容进行分析。
3. 创建document对象。
4. 创建field对象，将field添加到document对象中。
5. 使用indexwriter对象将document对象写入索引库，此过程进行索引创建。并将索引和document对象写入索引库。
6. 关闭IndexWriter对象。

5.2. Field域的属性

是否分析：是否对域的内容进行分词处理。前提是我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。
比如：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，这些将来都要作为查询条件。
是否存储：将Field值存储在文档中，存储在文档中的Field才可以从Document中获取
比如：商品名称、订单号，凡是将来要从Document中获取的Field都要存储。

是否存储的标准：是否要将内容展示给用户

5.3 代码实现：创建索引库

@Test
    public void createIndex() throws Exception {
        // 1.指定索引库存放的位置，可以是内存也可以是磁盘
        // Directory directory = new RAMDirectory();//保存到内存中一般不用
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("c:\\tem\\index"));

        // 2.创建一个IndexWriter对象，需要一个分析器对象。
        //Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();// 分析器
        IKAnalyzer analyzer = new IKAnalyzer();

        // 参数1：lucene的版本号，参数2：分析器对象
        IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer);

        // 参数1：索引库存放的路径，参数2：配置信息，其中包含分析器对象
        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, conf);

        // 3.获得原始文档，使用io流读取文本文件
        File docPath = new File("E:\\File\\lucene&solr\\资料\\searchsource");
        for (File f : docPath.listFiles()) {
            // 取文件名
            String fileName = f.getName();
            // 取文件路径
            String filePath = f.getPath();
            // 文件内容
            String fileContent = FileUtils.readFileToString(f);
            // 文件的大小
            long fileSize = FileUtils.sizeOf(f);
            // 4.创建文档对象
            Document document = new Document();
            // 5.创建域
            // 参数1：域的名称 。参数2：域的内容 。参数3：是否存储
            TextField fileNameFiled = new TextField("name", fileName, Store.YES);
            StoredField filePathField = new StoredField("path", filePath);
            TextField fileContentField = new TextField("content", fileContent, Store.NO);
            LongField fileSizeField = new LongField("size", fileSize, Store.YES);
            // 6.向文档中添加域
            document.add(fileNameFiled);
            document.add(filePathField);
            document.add(fileContentField);
            document.add(fileSizeField);
            // 7.把文档对象写入索引库
            indexWriter.addDocument(document);
        }
        // 8.关闭IndexWriter对象
        indexWriter.close();
    }

6. 功能二：查询索引

6.1 实现步骤

1. 创建一个Directory对象，也就是索引库存放的位置。
2. 创建一个indexReader对象，需要指定Directory对象。
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对象

6.2 IndexSearcher 搜索方法

6.3 代码实现

    /**
     * 查询索引库
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void searchIndex() throws Exception {
        // 1.指定索引库存放的位置
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\tem\\index"));
        // 2.使用IndexReader对象打开索引库
        IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
        // 3.创建一个IndexSearcher对象，构造方法需要一个IndexReader对象
        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
        // 4.创建一个查询对象，需要指定查询域及要查询的关键子
        // term的参数1:要搜索的域 参数2：要搜索的关键字
        Query query = new TermQuery(new Term("name", "apache"));
        // 参数1：查询条件 参数2：返回的结果数量
        // 5.取查询结果
        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
        // 取查询结果总记录数
        System.out.println("查询结果总记录数：" + topDocs.totalHits);
        // 6.遍历查询结果并打印
        for (ScoreDoc doc : topDocs.scoreDocs) {
            // 取文档id
            int id = doc.doc;
            // 从索引库中取文档对象
            Document document = indexSearcher.doc(id);
            // 取属性
            System.out.println(document.get("name"));
            System.out.println(document.get("size"));
            System.out.println(document.get("content"));
            System.out.println(document.get("path"));
        }
        // 7.关闭IndexReaer对象
        indexReader.close();
    }

6.4 TopDocs对象

Lucene搜索结果可通过TopDocs遍历，TopDocs类提供了少量的属性，如下：

注意：
Search方法需要指定匹配记录数量n：indexSearcher.search(query,n)
TopDocs.totalHits：是匹配索引库中所有记录的数量
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

7. 功能三：支持中文分词

7.1. 分析器（Analyzer）的执行过程

如下图是语汇单元的生成过程：

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Token。
要看分析器的分析效果，只需要看Tokenstream中的内容就可以了。每个分析器都有一个方法tokenStream，返回一个tokenStream对象。

7.2 分析器的分词效果

//查看标准分析器的分词效果
    public void testTokenStream() throws Exception {
        //创建一个标准分析器对象
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
        //获得tokenStream对象
        //第一个参数：域名，可以随便给一个
        //第二个参数：要分析的文本内容
        TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("test", "The Spring Framework provides a comprehensive programming and configuration model.");
        //添加一个引用，可以获得每个关键词
        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以及结束位置
        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()) {
            //关键词的起始位置
            System.out.println("start->" + offsetAttribute.startOffset());
            //取关键词
            System.out.println(charTermAttribute);
            //结束位置
            System.out.println("end->" + offsetAttribute.endOffset());
        }
        tokenStream.close();
    }

7.3 中文分析器

  7.3.1 Lucene自带中文分词器

• StandardAnalyzer：
  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”。
• 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”。

上边两个分词器无法满足需求。

• 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不好处理

  7.3.2 第三方周顾问分析器

• mmseg4j：最新版已从 https://code.google.com/p/mmseg4j/ 移至 https://github.com/chenlb/mmseg4j-solr，支持Lucene 4.10,用了mmseg算法。

• 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， 但是也就是2012年12月后没有在更新。

• ansj_seg：最新版本在 https://github.com/NLPchina/ansj_seg tags仅有1.1版本，现在由”nlp_china”管理。2014年11月有更新。是一个由CRF（条件随机场）算法所做的分词算法。

• Jcseg：最新版本在https://git.oschina.net/lionsoul/jcseg，支持Lucene 4.10，作者有较高的活跃度。利用mmseg算法。

  7.3.3 IKAnalyzer

解压IKAnalyzer

7.4. Analyzer使用时机

  7.4.1 搜索时使用Analyzer
  输入关键字进行搜索，当需要让该关键字与文档域内容所包含的词进行匹配时需要对文档域内容进行分析，需要经过Analyzer分析器处理生成语汇单元（Token）。分析器分析的对象是文档中的Field域。当Field的属性tokenized（是否分词）为true时会对Field值进行分析，如下图：

对于一些Field可以不用分析：

1. 不作为查询条件的内容，比如文件路径
2. 不是匹配内容中的词而匹配Field的整体内容，比如订单号、身份证号等。

  7.4.2 搜索时使用Analyzer
  对搜索关键字进行分析和索引分析一样，使用Analyzer对搜索关键字进行分析、分词处理，使用分析后每个词语进行搜索。比如：搜索关键字：spring web ，经过分析器进行分词，得出：spring web拿词去索引词典表查找 ，找到索引链接到Document，解析Document内容。
对于匹配整体Field域的查询可以在搜索时不分析，比如根据订单号、身份证号查询等。
注意：搜索使用的分析器要和索引使用的分析器一致。

8. 功能四：索引库的维护

8.1 索引库的添加

  8.1.1. 步骤
  向索引库中添加document对象。
  1. 先创建一个indexwriter对象
  2. 创建一个document对象
  3. 把document对象写入索引库
  4. 关闭indexwriter。

  8.1.2. 代码实现

    //添加索引
    @Test
    public void addDocument() throws Exception {
        //指定索引库位置
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("c:\\tem\\index"));
        //创建分词分析器
        IKAnalyzer analyzer = new IKAnalyzer();
        //创建IndexWriter的config
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer);
        //创建IndexWriter
        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
        //创建文档
        Document document = new Document();
        //创建域
        TextField fileNameField = new TextField("name","测试文本.txt",Store.YES);
        StoredField filePathField = new StoredField("path", "c:\\tem\\测试文本.txt");
        //向document对象中添加域。
        //不同的document可以有不同的域，同一个document可以有相同的域。
        document.add(new TextField("filename", "新添加的文档", Store.YES));
        document.add(new TextField("content", "新添加的文档的内容", Store.NO));
        document.add(new TextField("content", "新添加的文档的内容第二个content", Store.YES));
        document.add(new TextField("content1", "新添加的文档的内容要能看到", Store.YES));
        //添加文档到索引库
        indexWriter.addDocument(document);
        indexWriter.close();
    }

8.2 索引库删除

  8.2.1. 删除全部

    //删除全部索引
    @Test
    public void deleteAllIndex() throws Exception {
        //指定索引库位置
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("c:\\tem\\index"));
        //创建分词分析器
        IKAnalyzer analyzer = new IKAnalyzer();
        //创建IndexWriter的config
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer);
        //创建IndexWriter
        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
        //删除全部索引
        indexWriter.deleteAll();
        //关闭indexwriter
        indexWriter.close();
    }

说明：将索引目录的索引信息全部删除，直接彻底删除，无法恢复。

  8.2.2. 指定查询条件删除

    //根据查询条件删除索引
    @Test
    public void deleteIndexByQuery() throws Exception {
        //指定索引库位置
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("c:\\tem\\index"));
        //创建分词分析器
        IKAnalyzer analyzer = new IKAnalyzer();
        //创建IndexWriter的config
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer);
        //创建IndexWriter
        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
        //创建一个查询条件
        Query query = new TermQuery(new Term("filename", "apache"));
        //根据查询条件删除
        indexWriter.deleteDocuments(query);
        //关闭indexwriter
        indexWriter.close();
    }

8.3 索引库的修改

原理就是先删除后添加

    //修改索引库
    @Test
    public void updateIndex() throws Exception {
        //指定索引库位置
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("c:\\tem\\index"));
        //创建分词分析器
        IKAnalyzer analyzer = new IKAnalyzer();
        //创建IndexWriter的config
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer);
        //创建IndexWriter
        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
        //创建一个Document对象
        Document document = new Document();
        //向document对象中添加域。
        //不同的document可以有不同的域，同一个document可以有相同的域。
        document.add(new TextField("filename", "要更新的文档", Store.YES));
        document.add(new TextField("content", "2013年11月18日 - Lucene 简介 Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包,它不是一个完整的搜索应用程序,而是为你的应用程序提供索引和搜索功能。", Store.YES));
        indexWriter.updateDocument(new Term("content", "java"), document);
        //关闭indexWriter
        indexWriter.close();
    }

9. Lucene索引库查询

Lucene的查询:

1. 使用Query的子类查询
   • MatchAllDocsQuery
   • TermQuery
   • NumericRangeQuery
   • BooleanQuery
2. 使用QueryParser
   • QueryParser
   • MulitFieldQueryParser

  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，类似关系数据库Sql语法一样Lucene也有自己的查询语法，比如：“name:lucene”表示查询Field的name为“lucene”的文档信息。

可通过两种方法创建查询对象：

1. 使用Lucene提供Query子类
   Query是一个抽象类，lucene提供了很多查询对象，比如TermQuery项精确查询，NumericRangeQuery数字范围查询等。
   如下代码：

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。
   如下代码：

QueryParser queryParser = new QueryParser("name", new IKAnalyzer());
Query query = queryParser.parse("name:lucene");

9.1 使用query的子类查询

  9.1.1 MatchAllDocsQuery 查询索引目录中的所有文档

    /**
     * 使用MatchAllDocsQuery查询索引目录中的所有文档 
     */
    @Test
    public void testMatchAllDocsQuery() throws Exception {
        //指定索引库存放的位置
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\tem\\index"));
        //创建一个IndexReader对象
        DirectoryReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
        //创建IndexSearcher对象
        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
        //创建一个Query对象
        Query query = new MatchAllDocsQuery();
        System.out.println(query);//*:*
        //查询索引库获取查询结果
        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);
        ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
        System.out.println("查询结果总记录数："+topDocs.totalHits);
        //遍历查询结果
        for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
            int id = scoreDoc.doc;//获取每个文档的id
            Document document = indexSearcher.doc(id);//同过id查询文档对象
            //获取文档对象的属性
            System.out.println(document.get("name"));
            System.out.println(document.get("size"));
            System.out.println(document.get("path"));
            System.out.println(document.get("content"));
        }
        //关闭索引库
        indexReader.close();
    }

  9.1.2 TermQuery 指定要查询的域和要查询的关键词

//使用Termquery查询
    @Test
    public void testTermQuery() throws Exception {
        IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
        //创建查询对象
        Query query = new TermQuery(new Term("content", "lucene"));
        //执行查询
        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
        //共查询到的document个数
        System.out.println("查询结果总数量：" + topDocs.totalHits);
        //遍历查询结果
        for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
            Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
            System.out.println(document.get("filename"));
            //System.out.println(document.get("content"));
            System.out.println(document.get("path"));
            System.out.println(document.get("size"));
        }
        //关闭indexreader
        indexSearcher.getIndexReader().close();
    }

  9.1.3 NumericRangeQuery 可以根据数值范围查询

//创建一个数值范围查询对象
        //参数1：要查询的域 参数2：最小值 参数3：最大值 参数4：是否包含最小值 参数5：是否包含最大值
        Query query = NumericRangeQuery.newLongRange("size", 1000l, 10000l, false, true);
        System.out.println(query);//size:{1000 TO 10000]
        //打印结果
                //printResult , getIndexSearcher 抽取通用的方法
        printResult(getIndexSearcher(), query);

  9.1.3 BooleanQuery 可可以组合查询条件

    @Test
    public void testBooleandQuery() throws Exception {
        //创建一个BooleanQuery对象
        BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery();
        //创建子查询，文件大于1000小于10000
        Query query1 = NumericRangeQuery.newLongRange("size", 1000l, 10000l, false, true);
        //文件命中包含mybatis关键字
        TermQuery query2 = new TermQuery(new Term("name","mybatis"));
        //添加包BooleanQuery对象中
        booleanQuery.add(query1,Occur.MUST);
        booleanQuery.add(query2,Occur.MUST);
        //执行查询
        printResult(getIndexSearcher(), booleanQuery);
    }

Occur.MUST：必须满足此条件，相当于and
Occur.SHOULD：应该满足，但是不满足也可以，相当于or
Occur.MUST_NOT：必须不满足。相当于not

9.2 使用queryparser查询

  通过QueryParser也可以创建Query，QueryParser提供一个Parse方法，此方法可以直接根据查询语法来查询。Query对象执行的查询语法可通过System.out.println(query);查询。
需要使用到分析器。建议创建索引时使用的分析器和查询索引时使用的分析器要一致。

  9.2.1 queryParser查询
  加入queryParser依赖的jar包

    /**
     * QueryParser 查询
     */
    @Test
    public void testQueryParser() throws Exception {
        //创建一个QueryPareser对象。 参数1：默认搜索域  参数2：分析器对象
        QueryParser queryParser = new QueryParser("name",new IKAnalyzer());
        //调用pares方法可以获得一个Query对象
        //参数：要查询的内容，可以是一句话。先分词在查询
        //Query query = queryParser.parse("cotent:mybatis");
        Query query = queryParser.parse("mybatis is a apache project");
        printResult(getIndexSearcher(), query);
    }

查询语法

1. 基础的查询语法，关键词查询：
   域名+“：”+搜索的关键字
   例如：content:java
2. 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中不支持数值类型，支持字符串类型。在solr中支持数值类型。
3. 组合条件查询
   • +条件1 +条件2：两个条件之间是并且的关系and
     例如：+filename:apache +content:apache
   • +条件1 条件2：必须满足第一个条件，应该满足第二个条件
     例如：+filename:apache content:apache
   • 条件1 条件2：两个条件满足其一即可。
     例如：filename:apache content:apache
   • -条件1 条件2：必须不满足条件1，要满足条件2
     例如：-filename:apache content:apache

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

  9.2.2 MulitFieldQueryParser查询
  可以指定多个默认搜索域

    /**
     * MulitFieldQueryParser 可以指定多个默认搜索域 
     */
    @Test
    public void testMultiFileQuryParser() throws Exception {
        //指定默认搜索域
        String[] fields = {"name","content"};
        MultiFieldQueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(fields, new IKAnalyzer());
        Query query = queryParser.parse("mytatis is a apache project");
        System.out.println(query);
        printResult(getIndexSearcher(), query);
    }