Lucene检索与关键字Like 性能对比

     日常开发中，相信大家经常会用like去匹配一些数据，同时我们也知道，like往往会导致全表扫描，当数据量越来越大的时候，我们会纠结于

数据库的龟速查找，此时我们必须另寻蹊跷，这时lucene就可以大显身手了。

     首先我们做一个demo，向数据库中插入10w条数据，总共778M。

接下来，我们搜索下新闻内容中包含“流行”的记录。

mmd，检索一下要78s，是谁都要砸了面前的破机子。

下面我们来看看lucene的效果怎么样。下载地址：http://incubator.apache.org/lucene.net/download.html

 1 using System;
 2 using System.Collections.Generic;
 3 using System.Linq;
 4 using System.Text;
 5 using Lucene.Net.Index;
 6 using Lucene.Net.Store;
 7 using Lucene.Net.Analysis.Standard;
 8 using Lucene.Net.Documents;
 9 using System.Data;
10 using System.Diagnostics;
11 using Lucene.Net.Search;
12 
13 using Lucene.Net.QueryParsers;
14 
15 namespace First
16 {
17     class Program
18     {
19         static string path = @"D:\Sample";
20 
21         static void Main(string[] args)
22         {
23             //创建索引
24             CreateIndex();
25 
26             var watch = Stopwatch.StartNew();
27 
28             //搜索
29             IndexSearcher search = new IndexSearcher(path);
30 
31             //查询表达式
32             QueryParser query = new QueryParser(string.Empty, new StandardAnalyzer());
33 
34             //query.parse：注入查询条件
35             var hits = search.Search(query.Parse("Content:流行"));
36 
37             for (int i = 0; i < hits.Length(); i++)
38             {
39                 Console.WriteLine("当前内容:{0}", hits.Doc(i).Get("Content").Substring(0, 20) + "...");
40             }
41 
42             watch.Stop();
43 
44             Console.WriteLine("搜索耗费时间:{0}", watch.ElapsedMilliseconds);
45         }
46 
47         static void CreateIndex()
48         {
49             //创建索引库目录
50             var directory = FSDirectory.GetDirectory(path, true);
51 
52             //创建一个索引,采用StandardAnalyzer对句子进行分词
53             IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, new StandardAnalyzer());
54 
55             var reader = DbHelperSQL.ExecuteReader("select * from News");
56 
57             while (reader.Read())
58             {
59                 //域的集合：文档，类似于表的行
60                 Document doc = new Document();
61 
62                 //要索引的字段
63                 doc.Add(new Field("ID", reader["ID"].ToString(), Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));
64                 doc.Add(new Field("Title", reader["Title"].ToString(), Field.Store.NO, Field.Index.ANALYZED));
65                 doc.Add(new Field("Content", reader["Content"].ToString(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
66 
67                 indexWriter.AddDocument(doc);
68             }
69 
70             reader.Close();
71 
72             //对索引文件进行优化
73             indexWriter.Optimize();
74 
75             indexWriter.Close();
76         }
77     }
78 }

　　

我靠，448ms，顿时78s黯然失色，当然这个时间是不包含"创建索引“的时间，从时间复杂度上来说，这种预加载索引算是常量。

作为入门，简单的介绍下lucene的实现过程，首先lucene主要分成两步："索引"和"搜索"。

 

一：索引：

相信大家对索引还是比较熟悉的，lucene能够将我们内容切分成很多词，然后将词作为key，建立“倒排索引”，然后放到索引库中，在上面

的例子中，我们看到了索引过程中使用到了IndexWriter，FSDirectory，StandardAnalyzer，Document和Field这些类，下面简要分析下。

1：IndexWriter

    我们看到该类有一个AddDocument方法，所以我们认为该类实现了索引的写入操作。

2：FSDirectory

    这个就更简单了，提供了索引库的存放位置，比如我们这里的D:\Sample，或许有人问，能不能存放在内存中，在强大的lucene面前当然

可以做到，lucene中的RAMDirectory就可以实现，当然我们的内存足够大的话，还是可以用内存承载索引库，进而提高搜索的效率。

3：StandardAnalyzer

   这个算是索引过程中最最关键的一步，也是我们使用lucene非常慎重考虑的东西，之所以我们能搜索秒杀，关键在于我们如何将输入的内容

进行何种形式的切分，当然不同的切分形式诞生了不同的分析器，StandardAnalyzer就是一个按照单字分词的一种分析器，详细的介绍后续文

章分享。

4：Document

 在上面的例子可以看到，他是承载field的集合，然后添加到IndexWriter中，有点类似表中的行的概念。

5: Field

提供了对要分析的字段进行何种处理，以KV形式呈现。

①：Field.Store.YES， Field.Index.NOT_ANALYZED   表示对索引字段采取：原样保存并且不被StandardAnalyzer进行切分。

②： Field.Store.NO, Field.Index.ANALYZED             不保存但是要被StandardAnalyzer切分。

二：搜索

这个比较容易，根据我们输入的词lucene能够在索引库中快速定位到我们要找的词，同样我们可以看到IndexSearcher，QueryParser，Hits。

 

1：IndexSearcher

   这个我们可以理解成以只读的形式打开由IndexWriter创建的索引库，search给QueryParser提供了查询的桥梁。

 

2：QueryParser

   这玩意提供了一个parse方法能够将我们要查找的词转化为lucene能够理解了查询表达式。

 

3：Hits

   这个就是获取匹配结果的一个指针，优点类似C#中的延迟加载，目的都是一样，提高性能。