Lucene

一、数据分类

1、结构化数据：有固定类型或者有固定长度的数据

数据库中的数据(mysql,oracle等), 元数据(就是windows中的数据)。数据库中数据通过sql语句可以搜索，元数据(windows中的)通过windows提供的搜索栏进行搜索

2、非结构化数据:没有固定类型和固定长度的数据

world文档中的数据, 邮件中的数据。Word文档使用ctrl+F来搜索

3、顺序扫描法

Ctrl+F中是使用的顺序扫描法,拿到搜索的关键字,去文档中,逐字匹配,直到找到和关键字一致的内容为止

　　优点: 如果文档中存在要找的关键字就一定能找到想要的内容

　　缺点: 慢, 效率低

4、全文检索算法(倒排索引算法)

将文件中的内容提取出来, 将文字拆封成一个一个的词(分词), 将这些词组成索引(字典中的目录), 搜索的时候先搜索索引,通过索引找文档,这个过程就叫做全文检索

　　分词: 去掉停用词(a, an, the ,的, 地, 得, 啊, 嗯 ,呵呵),因为搜索的时候搜索这些词没有意义,将句子拆分成词,去掉标点符号和空格

　　优点: 搜索速度快

　　缺点: 因为创建的索引需要占用磁盘空间,所以这个算法会使用掉更多的磁盘空间,这是用空间换时间

原理

相当于字典,分为目录和正文两部分,查询的时候通过先查目录,然后通过目录上标注的页数去正文页查找需要的内容

二、Lucene简介

apache旗下的顶级项目,是一个全文检索工具包，可以使用它来构建全文检索引擎系统,但是它不能独立运(JDK要求1.7)

1、全文检索引擎系统

　　放在tomcat下可以独立运行,对外提供全文检索服务

2、应用领域

(1)互联网全文检索引擎(比如百度,  谷歌,  必应)

(2)站内全文检索引擎(淘宝, 京东搜索功能)

(3)优化数据库查询(因为数据库中使用like关键字是全表扫描也就是顺序扫描算法,查询慢)

三、Lucene结构

Lucene包括索引和文档（K-V）

1、索引(Index)

域名：词  这样的形式，它里面有指针执行这个词来源的文档

索引库：放索引的文件夹

词元(Term)：就是一个词, 是Lucene中词的最小单位

2、文档(Document)

Document对象，一个Document中可以有多个Field域对象,Field域对象中是key-value键值对的形式:有域名和域值

一个document就是数据库表中的一条记录, 一个Filed域对象就是数据库表中的一行一列，这是一个通用的存储结构

创建索引和所有时所用的分词器必须一致

创建索引

用Luke可查看创建完成的索引

java -jar lukeall-4.10.3.jar

@Test
public void testIndexCreate() throws Exception{
    //创建文档列表,保存多个Docuemnt
    List<Document> docList = new ArrayList<Document>();
    
    //指定文件所在目录
    File dir = new File("E:\searchsource"); 
    //循环文件夹取出文件
    for(File file : dir.listFiles()){
        //文件名称
        String fileName = file.getName();
        //文件内容
        String fileContext = FileUtils.readFileToString(file);
        //文件大小
        Long fileSize = FileUtils.sizeOf(file);
        
        //文档对象,文件系统中的一个文件就是一个Docuemnt对象
        Document doc = new Document();
        
        //第一个参数:域名
        //第二个参数:域值
        //第三个参数:是否存储,是为yes,不存储为no
        /*TextField nameFiled = new TextField("fileName", fileName, Store.YES);
        TextField contextFiled = new TextField("fileContext", fileContext, Store.YES);
        TextField sizeFiled = new TextField("fileSize", fileSize.toString(), Store.YES);*/
        
        //是否分词:要,因为它要索引,并且它不是一个整体,分词有意义
        //是否索引:要,因为要通过它来进行搜索
        //是否存储:要,因为要直接在页面上显示
        TextField nameField = new TextField("fileName", fileName, Store.YES);
        
        //是否分词: 要,因为要根据内容进行搜索,并且它分词有意义
        //是否索引: 要,因为要根据它进行搜索
        //是否存储: 可以要也可以不要,不存储搜索完内容就提取不出来
        TextField contextField = new TextField("fileContext", fileContext, Store.NO);
        
        //是否分词: 要, 因为数字要对比,搜索文档的时候可以搜大小, lunene内部对数字进行了分词算法
        //是否索引: 要, 因为要根据大小进行搜索
        //是否存储: 要, 因为要显示文档大小
        LongField sizeField = new LongField("fileSize", fileSize, Store.YES);
        
        //将所有的域都存入文档中
        doc.add(nameField);
        doc.add(contextField);
        doc.add(sizeField);
        
        //将文档存入文档集合中
        docList.add(doc);
    }
    
    //创建分词器,StandardAnalyzer标准分词器,标准分词器对英文分词效果很好,对中文是单字分词
    Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
    //指定索引和文档存储的目录
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\dic"));
    //创建写对象的初始化对象
    IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, analyzer);
    //创建索引和文档写对象
    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
    
    //将文档加入到索引和文档的写对象中
    for(Document doc : docList){
        indexWriter.addDocument(doc);
    }
    //提交
    indexWriter.commit();
    //关闭流
    indexWriter.close();
}

索引搜索

@Test
public void testIndexSearch() throws Exception{
    
    //创建分词器(创建索引和所有时所用的分词器必须一致)
    Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
    //创建查询对象,第一个参数:默认搜索域, 第二个参数:分词器
    //默认搜索域作用:如果搜索语法中指定域名从指定域中搜索,如果搜索时只写了查询关键字,则从默认搜索域中进行搜索
    QueryParser queryParser = new QueryParser("fileContext", analyzer);
    //查询语法=域名:搜索的关键字
    Query query = queryParser.parse("fileName:web");
    
    //指定索引和文档的目录
    Directory dir = FSDirectory.open(new File("E:\dic"));
    //索引和文档的读取对象
    IndexReader indexReader = IndexReader.open(dir);
    //创建索引的搜索对象
    IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
    //搜索:第一个参数为查询语句对象, 第二个参数:指定显示多少条
    TopDocs topdocs = indexSearcher.search(query, 5);
    //一共搜索到多少条记录
    System.out.println("=====count=====" + topdocs.totalHits);
    //从搜索结果对象中获取结果集
    ScoreDoc[] scoreDocs = topdocs.scoreDocs;
    
    for(ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs){
        //获取docID
        int docID = scoreDoc.doc;
        //通过文档ID从硬盘中读取出对应的文档
        Document document = indexReader.document(docID);
        //get域名可以取出值 打印
        System.out.println("fileName:" + document.get("fileName"));
        System.out.println("fileSize:" + document.get("fileSize"));
        System.out.println("============================================================");
    }
    
}

四、域(Field)

在文档Document对象中的Field，为K-V键值对

1、是否分词

分词的作用是为了索引

需要分词: 文件名称, 文件内容

不需要分词: 不需要索引的域不需要分词,还有就是分词后无意义的域不需要分词，比如: id, 身份证号

2、是否索引

索引的的目的是为了搜索

需要搜索的域就一定要创建索引,只有创建了索引才能被搜索出来

不需要搜索的域可以不创建索引

需要索引: 文件名称, 文件内容, id, 身份证号等

不需要索引: 比如图片地址不需要创建索引, e:\xxx.jpg，根据图片地址搜索无意义

3、是否存储

存储的目的是为了显示

是否存储看个人需要,存储就是将内容放入Document文档对象中保存出来,会额外占用磁盘空间, 如果搜索的时候需要马上显示出来可以放入document中也就是要存储,

这样查询显示速度快, 如果不是马上立刻需要显示出来,则不需要存储,因为额外占用磁盘空间不划算

4、域的类型

注意：Lucene底层的算法，钱数是要分词的，因为要根据价钱进行对比

五、中文分词器

1、自带

StandardAnalyzer：单字分词：就是按照中文一个字一个字地进行分词

CJKAnalyzer：二分法分词：按两个字进行切分

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

2、第三方

IK-analyzer

stopword.dic停止字典和扩展字典ext.dic，修改后保存为UTF-8

导入IKAnalyzer2012FF_u1.jar

加配置文件ext.dic、IKAnalyzer.cfg.xml、stopword.dic

 

六、索引的维护

1、删除文档

可以根据某个域的内容进行删除，还可以一次删除所有

@Test
public void testIndexDel() throws Exception{
    //创建分词器,StandardAnalyzer标准分词器,标准分词器对英文分词效果很好,对中文是单字分词
    Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
    //指定索引和文档存储的目录
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\dic"));
    //创建写对象的初始化对象
    IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, analyzer);
    //创建索引和文档写对象
    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
    
    //删除所有
    //indexWriter.deleteAll();
    
    //根据名称进行删除
    //Term词元,就是一个词, 第一个参数:域名, 第二个参数:要删除含有此关键词的数据
    indexWriter.deleteDocuments(new Term("fileName", "apache"));
    
    //提交
    indexWriter.commit();
    //关闭
    indexWriter.close();
}

2、更新文档

更新就是按照传入的Term进行搜索,如果找到结果那么删除,将更新的内容重新生成一个Document对象

如果没有搜索到结果,那么将更新的内容直接添加一个新的Document对象

/**
 * 更新就是按照传入的Term进行搜索,如果找到结果那么删除,将更新的内容重新生成一个Document对象
 * 如果没有搜索到结果,那么将更新的内容直接添加一个新的Document对象
 * @throws Exception
 */
@Test
public void testIndexUpdate() throws Exception{
    //创建分词器,StandardAnalyzer标准分词器,标准分词器对英文分词效果很好,对中文是单字分词
    Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
    //指定索引和文档存储的目录
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\dic"));
    //创建写对象的初始化对象
    IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, analyzer);
    //创建索引和文档写对象
    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
    
    
    //根据文件名称进行更新
    Term term = new Term("fileName", "web");
    //更新的对象
    Document doc = new Document();
    doc.add(new TextField("fileName", "xxxxxx", Store.YES));
    doc.add(new TextField("fileContext", "think in java xxxxxxx", Store.NO));
    doc.add(new LongField("fileSize", 100L, Store.YES));
    
    //更新
    indexWriter.updateDocument(term, doc);
    
    //提交
    indexWriter.commit();
    //关闭
    indexWriter.close();
}

七、搜索(查询)

1、TermQuery：根据词进行搜索(只能从文本中进行搜索)

@Test
public void testIndexTermQuery() throws Exception{
    //创建分词器(创建索引和所有时所用的分词器必须一致)
    Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
    
    //创建词元:就是词,   
    Term term = new Term("fileName", "apache");
    //使用TermQuery查询,根据term对象进行查询
    TermQuery termQuery = new TermQuery(term);
    
    //指定索引和文档的目录
    Directory dir = FSDirectory.open(new File("E:\dic"));
    //索引和文档的读取对象
    IndexReader indexReader = IndexReader.open(dir);
    //创建索引的搜索对象
    IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
    //搜索:第一个参数为查询语句对象, 第二个参数:指定显示多少条
    TopDocs topdocs = indexSearcher.search(termQuery, 5);
    //一共搜索到多少条记录
    System.out.println("=====count=====" + topdocs.totalHits);
    //从搜索结果对象中获取结果集
    ScoreDoc[] scoreDocs = topdocs.scoreDocs;
    
    for(ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs){
        //获取docID
        int docID = scoreDoc.doc;
        //通过文档ID从硬盘中读取出对应的文档
        Document document = indexReader.document(docID);
        //get域名可以取出值 打印
        System.out.println("fileName:" + document.get("fileName"));
        System.out.println("fileSize:" + document.get("fileSize"));
        System.out.println("============================================================");
    }
}

2、QueryParser：根据域名进行搜索,可以设置默认搜索域,推荐使用. (只能从文本中进行搜索)

//创建查询对象,第一个参数:默认搜索域, 第二个参数:分词器
//默认搜索域作用:如果搜索语法中指定域名从指定域中搜索,如果搜索时只写了查询关键字,则从默认搜索域中进行搜索
QueryParser queryParser = new QueryParser("fileContext", analyzer);
//查询语法=域名:搜索的关键字
Query query = queryParser.parse("fileName:web");

3、NumericRangeQuery：从数值范围进行搜索

@Test
public void testNumericRangeQuery() throws Exception{
    //创建分词器(创建索引和所有时所用的分词器必须一致)
    Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
    
    //根据数字范围查询
    //查询文件大小,大于100 小于1000的文章
    //第一个参数:域名      第二个参数:最小值,  第三个参数:最大值, 第四个参数:是否包含最小值,   第五个参数:是否包含最大值
    Query query = NumericRangeQuery.newLongRange("fileSize", 100L, 1000L, true, true);        
    
    //指定索引和文档的目录
    Directory dir = FSDirectory.open(new File("E:\dic"));
    //索引和文档的读取对象
    IndexReader indexReader = IndexReader.open(dir);
    //创建索引的搜索对象
    IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
    //搜索:第一个参数为查询语句对象, 第二个参数:指定显示多少条
    TopDocs topdocs = indexSearcher.search(query, 5);
    //一共搜索到多少条记录
    System.out.println("=====count=====" + topdocs.totalHits);
    //从搜索结果对象中获取结果集
    ScoreDoc[] scoreDocs = topdocs.scoreDocs;
    
    for(ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs){
        //获取docID
        int docID = scoreDoc.doc;
        //通过文档ID从硬盘中读取出对应的文档
        Document document = indexReader.document(docID);
        //get域名可以取出值 打印
        System.out.println("fileName:" + document.get("fileName"));
        System.out.println("fileSize:" + document.get("fileSize"));
        System.out.println("============================================================");
    }
}

4、BooleanQuery：组合查询,可以设置组合条件,not and or.从多个域中进行查询

　　must相当于and关键字,并且

　　should,相当于or关键字或者

　　must_not相当于not关键字, 非

注意:单独使用must_not  或者 独自使用must_not没有任何意义

@Test
public void testBooleanQuery() throws Exception{
    //创建分词器(创建索引和所有时所用的分词器必须一致)
    Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
    
    //布尔查询,就是可以根据多个条件组合进行查询
    //文件名称包含apache的,并且文件大小大于等于100 小于等于1000字节的文章
    BooleanQuery query = new BooleanQuery();
    
    //根据数字范围查询
    //查询文件大小,大于100 小于1000的文章
    //第一个参数:域名      第二个参数:最小值,  第三个参数:最大值, 第四个参数:是否包含最小值,   第五个参数:是否包含最大值
    Query numericQuery = NumericRangeQuery.newLongRange("fileSize", 100L, 1000L, true, true);
    
    //创建词元:就是词,   
    Term term = new Term("fileName", "apache");
    //使用TermQuery查询,根据term对象进行查询
    TermQuery termQuery = new TermQuery(term);
    
    //Occur是逻辑条件
    //must相当于and关键字,是并且的意思
    //should,相当于or关键字或者的意思
    //must_not相当于not关键字, 非的意思
    //注意:单独使用must_not  或者 独自使用must_not没有任何意义
    query.add(termQuery, Occur.MUST);
    query.add(numericQuery, Occur.MUST);
    
    //指定索引和文档的目录
    Directory dir = FSDirectory.open(new File("E:\dic"));
    //索引和文档的读取对象
    IndexReader indexReader = IndexReader.open(dir);
    //创建索引的搜索对象
    IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
    //搜索:第一个参数为查询语句对象, 第二个参数:指定显示多少条
    TopDocs topdocs = indexSearcher.search(query, 5);
    //一共搜索到多少条记录
    System.out.println("=====count=====" + topdocs.totalHits);
    //从搜索结果对象中获取结果集
    ScoreDoc[] scoreDocs = topdocs.scoreDocs;
    
    for(ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs){
        //获取docID
        int docID = scoreDoc.doc;
        //通过文档ID从硬盘中读取出对应的文档
        Document document = indexReader.document(docID);
        //get域名可以取出值 打印
        System.out.println("fileName:" + document.get("fileName"));
        System.out.println("fileSize:" + document.get("fileSize"));
        System.out.println("============================================================");
    }
}

5、MatchAllDocsQuery：查询出所有文档

@Test
public void testMathAllQuery() throws Exception{
    //创建分词器(创建索引和所有时所用的分词器必须一致)
    Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
    
    //查询所有文档
    MatchAllDocsQuery query = new MatchAllDocsQuery();
    
    //指定索引和文档的目录
    Directory dir = FSDirectory.open(new File("E:\dic"));
    //索引和文档的读取对象
    IndexReader indexReader = IndexReader.open(dir);
    //创建索引的搜索对象
    IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
    //搜索:第一个参数为查询语句对象, 第二个参数:指定显示多少条
    TopDocs topdocs = indexSearcher.search(query, 5);
    //一共搜索到多少条记录
    System.out.println("=====count=====" + topdocs.totalHits);
    //从搜索结果对象中获取结果集
    ScoreDoc[] scoreDocs = topdocs.scoreDocs;
    
    for(ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs){
        //获取docID
        int docID = scoreDoc.doc;
        //通过文档ID从硬盘中读取出对应的文档
        Document document = indexReader.document(docID);
        //get域名可以取出值 打印
        System.out.println("fileName:" + document.get("fileName"));
        System.out.println("fileSize:" + document.get("fileSize"));
        System.out.println("============================================================");
    }
}

6、MultiFieldQueryParser：可以从多个域中进行查询,只有这些域中有关键词的存在就查询出来

@Test
public void testMultiFieldQueryParser() throws Exception{
    //创建分词器(创建索引和所有时所用的分词器必须一致)
    Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
    
    String [] fields = {"fileName","fileContext"};
    //从文件名称和文件内容中查询,只有含有apache的就查出来
    MultiFieldQueryParser multiQuery = new MultiFieldQueryParser(fields, analyzer);
    //输入需要搜索的关键字
    Query query = multiQuery.parse("apache");
    
    //指定索引和文档的目录
    Directory dir = FSDirectory.open(new File("E:\dic"));
    //索引和文档的读取对象
    IndexReader indexReader = IndexReader.open(dir);
    //创建索引的搜索对象
    IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
    //搜索:第一个参数为查询语句对象, 第二个参数:指定显示多少条
    TopDocs topdocs = indexSearcher.search(query, 5);
    //一共搜索到多少条记录
    System.out.println("=====count=====" + topdocs.totalHits);
    //从搜索结果对象中获取结果集
    ScoreDoc[] scoreDocs = topdocs.scoreDocs;
    
    for(ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs){
        //获取docID
        int docID = scoreDoc.doc;
        //通过文档ID从硬盘中读取出对应的文档
        Document document = indexReader.document(docID);
        //get域名可以取出值 打印
        System.out.println("fileName:" + document.get("fileName"));
        System.out.println("fileSize:" + document.get("fileSize"));
        System.out.println("============================================================");
    }
}