Lucene是apache组织的一个用java实现全文搜索引擎的开源项目。 其功能非常的强大,api也很简单。总得来说用Lucene来进行建立 和搜索和操作数据库是差不多的(有点像),Document可以看作是 数据库的一行记录,Field可以看作是数据库的字段。用lucene实 现搜索引擎就像用JDBC实现连接数据库一样简单。

Lucene2.0,它与以前广泛应用和介绍的Lucene 1.4.3并不兼容。 Lucene2.0的下载地址是http://apache.justdn.org/lucene/java/


例子一 :

1、在windows系统下的的C盘,建一个名叫s的文件夹,在该文件夹里面随便建三个txt文件,随便起名啦,就叫"1.txt","2.txt"和"3.txt"啦
其中1.txt的内容如下:

Lucene 教程中华人民共和国   
Lucene 教程全国人民   
Lucene 教程2006年  

而"2.txt"和"3.txt"的内容也可以随便写几写,这里懒写,就复制一个和1.txt文件的内容一样吧

2、下载lucene包,放在classpath路径中
建立索引:

Lucene 教程package  lighter.javaeye.com;   
Lucene 教程  
Lucene 教程
import  java.io.BufferedReader;   
Lucene 教程
import  java.io.File;   
Lucene 教程
import  java.io.FileInputStream;   
Lucene 教程
import  java.io.IOException;   
Lucene 教程
import  java.io.InputStreamReader;   
Lucene 教程
import  java.util.Date;   
Lucene 教程  
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.analysis.Analyzer;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.document.Document;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.document.Field;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.index.IndexWriter;   
Lucene 教程  
 

索引的结果:

Lucene 教程File C:\s\ 1 .txt正在被索引Lucene 教程.   
Lucene 教程中华人民共和国全国人民2006年   
Lucene 教程File C:\s\
2 .txt正在被索引Lucene 教程.   
Lucene 教程中华人民共和国全国人民2006年   
Lucene 教程File C:\s\
3 .txt正在被索引Lucene 教程.   
Lucene 教程中华人民共和国全国人民2006年   
Lucene 教程这花费了297 毫秒来把文档增加到索引里面去
! c:\s  


3、建立了索引之后,查询啦....

Lucene 教程package  lighter.javaeye.com;   
Lucene 教程  
Lucene 教程
import  java.io.IOException;   
Lucene 教程  
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.analysis.Analyzer;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.queryParser.ParseException;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.search.Hits;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.search.IndexSearcher;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.search.Query;   
Lucene 教程  

其运行结果:

Lucene 教程找到: 3  个结果 !

 

Lucene 其实很简单的,它最主要就是做两件事:建立索引和进行搜索
来看一些在lucene中使用的术语,这里并不打算作详细的介绍,只是点一下而已----因为这一个世界有一种好东西,叫搜索。

IndexWriter:lucene中最重要的的类之一,它主要是用来将文档加入索引,同时控制索引过程中的一些参数使用。

Analyzer:分析器,主要用于分析搜索引擎遇到的各种文本。常用的有StandardAnalyzer分析器,StopAnalyzer分析器,WhitespaceAnalyzer分析器等。

Directory:索引存放的位置;lucene提供了两种索引存放的位置,一种是磁盘,一种是内存。一般情况将索引放在磁盘上;相应地lucene提供了FSDirectory和RAMDirectory两个类。

Document:文档;Document相当于一个要进行索引的单元,任何可以想要被索引的文件都必须转化为Document对象才能进行索引。

Field:字段。

IndexSearcher:是lucene中最基本的检索工具,所有的检索都会用到IndexSearcher工具;

Query:查询,lucene中支持模糊查询,语义查询,短语查询,组合查询等等,如有TermQuery,BooleanQuery,RangeQuery,WildcardQuery等一些类。

QueryParser: 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。

Hits:在搜索完成之后,需要把搜索结果返回并显示给用户,只有这样才算是完成搜索的目的。在lucene中,搜索的结果的集合是用Hits类的实例来表示的。

上面作了一大堆名词解释,下面就看几个简单的实例吧:
1、简单的的StandardAnalyzer测试例子

 

Lucene 教程package  lighter.javaeye.com;   
Lucene 教程  
Lucene 教程
import  java.io.IOException;   
Lucene 教程
import  java.io.StringReader;   
Lucene 教程  
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.analysis.Analyzer;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.analysis.Token;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.analysis.TokenStream;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;   
Lucene 教程  
Lucene 教程
public   class  StandardAnalyzerTest    

显示结果:

Lucene 教程第1行:lighter 
Lucene 教程第2行:javaeye 
Lucene 教程第3行:com

提示一下:
StandardAnalyzer是lucene中内置的"标准分析器",可以做如下功能:
1、对原有句子按照空格进行了分词
2、所有的大写字母都可以能转换为小写的字母
3、可以去掉一些没有用处的单词,例如"is","the","are"等单词,也删除了所有的标点
查看一下结果与"new StringReader("lighter javaeye com is the are on")"作一个比较就清楚明了。
这里不对其API进行解释了,具体见lucene的官方文档。需要注意一点,这里的代码使用的是lucene2的API,与1.43版有一些明显的差别。

 

2、看另一个实例,简单地建立索引,进行搜索

 

Lucene 教程package  lighter.javaeye.com;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.document.Document;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.document.Field;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.index.IndexWriter;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.search.Hits;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.search.IndexSearcher;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.search.Query;   
Lucene 教程
import  org.apache.lucene.store.FSDirectory;   
Lucene 教程  

运行结果:

Lucene 教程查找 " lighter "  共2个结果   
Lucene 教程查找
" javaeye "  共1个结果 


到现在我们已经可以用lucene建立索引了
下面介绍一下几个功能来完善一下:
1.索引格式

其实索引目录有两种格式,

一种是除配置文件外,每一个Document独立成为一个文件(这种搜索起来会影响速度)。

另一种是全部的Document成一个文件,这样属于复合模式就快了。

2.索引文件可放的位置:

索引可以存放在两个地方1.硬盘,2.内存
放在硬盘上可以用FSDirectory(),放在内存的用RAMDirectory()不过一关机就没了

Lucene 教程FSDirectory.getDirectory(File file,  boolean  create)
Lucene 教程FSDirectory.getDirectory(String path, 
boolean  create)

两个工厂方法返回目录
New RAMDirectory()就直接可以
再和

Lucene 教程IndexWriter(Directory d, Analyzer a,  boolean  create)

一配合就行了
如:

Lucene 教程IndexWrtier indexWriter  =   new  IndexWriter(FSDirectory.getDirectory(“c:\\index”, true ), new  StandardAnlyazer(), true );
Lucene 教程IndexWrtier indexWriter 
=   new  IndexWriter( new  RAMDirectory(), new  StandardAnlyazer(), true );

3.索引的合并
这个可用

Lucene 教程IndexWriter.addIndexes(Directory[] dirs)

将目录加进去
来看个例子:

Lucene 教程public   void  UniteIndex()  throws  IOException
}


这个例子是将内存中的索引合并到硬盘上来.
注意:合并的时候一定要将被合并的那一方的IndexWriter的close()方法调用。

4.对索引的其它操作:
IndexReader类是用来操作索引的,它有对Document,Field的删除等操作。
下面一部分的内容是:全文的搜索
全文的搜索主要是用:IndexSearcher,Query,Hits,Document(都是Query的子类),有的时候用QueryParser
主要步骤:

Lucene 教程1 . new  QueryParser(Field字段, new  分析器)
Lucene 教程
2 .Query query  =  QueryParser.parser(“要查询的字串”);这个地方我们可以用反射api看一下query究竟是什么类型
Lucene 教程
3 . new  IndexSearcher(索引目录).search(query);返回Hits
Lucene 教程
4 .用Hits.doc(n);可以遍历出Document
Lucene 教程
5 .用Document可得到Field的具体信息了。

其实1 ,2两步就是为了弄出个Query 实例,究竟是什么类型的看分析器了。

拿以前的例子来说吧

Lucene 教程QueryParser queryParser  =   new  QueryParser( " name " , new  StandardAnalyzer());
Lucene 教程        Query query 
=  queryParser.parse( " 程序员 " );
 indexSearcher.search(query);


不管是什么类型,无非返回的就是Query的子类,我们完全可以不用这两步直接new个Query的子类的实例就ok了,不过一般还是用这两步因为它返回的是PhraseQuery这个是非常强大的query子类它可以进行多字搜索用QueryParser可以设置各个关键字之间的关系这个是最常用的了。
IndexSearcher:
其实IndexSearcher它内部自带了一个IndexReader用来读取索引的,IndexSearcher有个close()方法,这个方法不是用来关闭IndexSearche的是用来关闭自带的IndexReader。

QueryParser呢可以用parser.setOperator()来设置各个关键字之间的关系(与还是或)它可以自动通过空格从字串里面将关键字分离出来。
注意:用QueryParser搜索的时候分析器一定的和建立索引时候用的分析器是一样的。
Query:
可以看一个lucene2.0的帮助文档有很多的子类:
BooleanQuery, ConstantScoreQuery, ConstantScoreRangeQuery, DisjunctionMaxQuery, FilteredQuery, MatchAllDocsQuery, MultiPhraseQuery, MultiTermQuery, PhraseQuery, PrefixQuery, RangeQuery, SpanQuery, TermQuery
各自有用法看一下文档就能知道它们的用法了
下面一部分讲一下lucene的分析器:
分析器是由分词器和过滤器组成的,拿英文来说吧分词器就是通过空格把单词分开,过滤器就是把the,to,of等词去掉不被搜索和索引。
我们最常用的是StandardAnalyzer()它是lucene的标准分析器它集成了内部的许多的分析器。
最后一部分了:lucene的高级搜索了
1.排序
Lucene有内置的排序用IndexSearcher.search(query,sort)但是功能并不理想。我们需要自己实现自定义的排序。
这样的话得实现两个接口: ScoreDocComparator, SortComparatorSource
用IndexSearcher.search(query,new Sort(new SortField(String Field,SortComparatorSource)));
就看个例子吧:
这是一个建立索引的例子:

Lucene 教程public   void  IndexSort()  throws  IOException


下面是搜索的例子:
[code]
public void SearchSort1() throws IOException, ParseException
{
        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher("C:\\indexStore");
        QueryParser queryParser = new QueryParser("sort",new StandardAnalyzer());
        Query query = queryParser.parse("4");
       
        Hits hits = indexSearcher.search(query);
        System.out.println("有"+hits.length()+"个结果");
        Document doc = hits.doc(0);
        System.out.println(doc.get("sort"));
}
public void SearchSort2() throws IOException, ParseException
{
        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher("C:\\indexStore");
        Query query = new RangeQuery(new Term("sort","1"),new Term("sort","9"),true);//这个地方前面没有提到,它是用于范围的Query可以看一下帮助文档.
        Hits hits = indexSearcher.search(query,new Sort(new SortField("sort",new MySortComparatorSource())));
        System.out.println("有"+hits.length()+"个结果");
        for(int i=0;i
        {
            Document doc = hits.doc(i);
            System.out.println(doc.get("sort"));
        }
}
public class MyScoreDocComparator implements ScoreDocComparator
{
    private Integer[]sort;
    public MyScoreDocComparator(String s,IndexReader reader, String fieldname) throws IOException
    {
        sort = new Integer[reader.maxDoc()];
        for(int i = 0;i
        {
            Document doc =reader.document(i);
            sort[i]=new Integer(doc.get("sort"));
        }
    }
    public int compare(ScoreDoc i, ScoreDoc j)
    {
        if(sort[i.doc]>sort[j.doc])
            return 1;
        if(sort[i.doc]
            return -1;
        return 0;
    }
    public int sortType()
    {
        return SortField.INT;
    }
    public Comparable sortValue(ScoreDoc i)
    {
        // TODO 自动生成方法存根
        return new Integer(sort[i.doc]);
    }
}
public class MySortComparatorSource implements SortComparatorSource
{
    private static final long serialVersionUID = -9189690812107968361L;
    public ScoreDocComparator newComparator(IndexReader reader, String fieldname)
            throws IOException
    {
        if(fieldname.equals("sort"))
            return new MyScoreDocComparator("sort",reader,fieldname);
        return null;
    }
}[/code]
SearchSort1()输出的结果没有排序,SearchSort2()就排序了。
2.多域搜索MultiFieldQueryParser
如果想输入关键字而不想关心是在哪个Field里的就可以用MultiFieldQueryParser了
用它的构造函数即可后面的和一个Field一样。
MultiFieldQueryParser. parse(String[] queries, String[] fields, BooleanClause.Occur[] flags, Analyzer analyzer)                                          ~~~~~~~~~~~~~~~~~
第三个参数比较特殊这里也是与以前lucene1.4.3不一样的地方
看一个例子就知道了
String[] fields = {"filename", "contents", "description"};
 BooleanClause.Occur[] flags = {BooleanClause.Occur.SHOULD,
                BooleanClause.Occur.MUST,//在这个Field里必须出现的
                BooleanClause.Occur.MUST_NOT};//在这个Field里不能出现
 MultiFieldQueryParser.parse("query", fields, flags, analyzer);

1、lucene的索引不能太大,要不然效率会很低。大于1G的时候就必须考虑分布索引的问题

2、不建议用多线程来建索引,产生的互锁问题很麻烦。经常发现索引被lock,无法重新建立的情况

3、中文分词是个大问题,目前免费的分词效果都很差。如果有能力还是自己实现一个分词模块,用最短路径的切分方法,网上有教材和demo源码,可以参考。

4、建增量索引的时候很耗cpu,在访问量大的时候会导致cpu的idle为0

5、默认的评分机制不太合理,需要根据自己的业务定制

 

整体来说lucene要用好不容易,必须在上述方面扩充他的功能,才能作为一个商用的搜索引擎

相关文章:

  • 2021-12-22
  • 2021-06-25
  • 2022-12-23
  • 2022-12-23
  • 2021-09-20
  • 2022-12-23
  • 2021-11-10
猜你喜欢
  • 2021-11-14
  • 2021-10-19
  • 2021-07-11
  • 2021-06-27
  • 2022-02-05
相关资源
相似解决方案