Lucene 是一个开源、高度可扩展的搜索引擎库，可以从 Apache Software Foundation 获取。您可以将 Lucene 用于商业和开源应用程序。Lucene 强大的 API 主要关注文本索引和搜索。它可以用于为各种应用程序构建搜索功能，比如电子邮件客户端、邮件列表、Web 搜索、数据库搜索等等。Wikipedia、TheServerSide、jGuru 和 LinkedIn 等网站都使用了 Lucene。
Lucene 还为 Eclipse IDE、Nutch（著名的开源 Web 搜索引擎）以及 IBM®、AOL 和 Hewlett-Packard 等公司提供搜索功能。Lucene 已经兼容许多其他编程语言，包括 Perl、Python、C++ 和 .NET。到 2009 年 7 月 30 日止，用于 Java™ 编程语言的最新版 Lucene 为 V2.4.1。
Lucene 功能众多：
- 拥有强大、准确、有效的搜索算法。
- 计算每个文档匹配给定查询的分数，并根据分数返回最相关的文档。
- 支持许多强大的查询类型，比如 PhraseQuery、WildcardQuery、RangeQuery、FuzzyQuery、BooleanQuery 等。
- 支持解析人们输入的丰富查询表达式。
- 允许用户使用定制排序、过滤和查询表达式解析扩展搜索行为。
- 使用基于文件的锁定机制保护并发索引修改。
- 允许同时搜索和编制索引。
如图 1 所示，使用 Lucene 构建功能全面的搜索应用程序主要涉及编制数据索引、搜索数据和显示搜索结果几个方面。
图 1. 使用 Lucene 构建应用程序的步骤
本文从使用 Lucene V2.4.1 和 Java 技术开发的样例应用程序中挑选了一些代码片段。示例应用程序为存储在属性文件中一组电子邮件文档编制索引，并展示了如何使用 Lucene 的查询 API 搜索索引。该示例还让您熟悉基本的索引操作。
Lucene 允许您为任何文本格式的数据编制索引。Lucene 可以用于几乎任何数据源以及从中提取的文本信息。您可以使用 Lucene 编制索引并搜索 HTML 文档、Microsoft® Word 文档、PDF 文件中存储的数据。编制数据索引的第一步是让数据变成一个简单的文本格式。您可以使用定制解析器和数据转换器实现这一点。
编制索引 是将文本数据转换为有利于快速搜索的格式。这类似于书本后面的索引：为您指出主题在书中出现的位置。
Lucene 将输入数据存储在名为逆序 索引的数据结构中, 该数据结构以索引文件集的形式存储在文件系统或内存中。大部分 Web 搜索引擎都使用逆序索引。它允许用户执行快速关键字查询，查找匹配给定查询的文档。在将文本数据添加到索引前，由分析程序（使用分析过程）进行处理。
分析 是将文本数据转换为搜索基本单位（称为项（term））的过程。在分析过程中，文本数据将经历多项操作：提取单词、移除通用单词、忽略标点符号、将单词变为词根形式、将单词变成小写等等。分析过程发生在编制索引和查询解析之前。分析将文本数据转换为标记，这些标记将作为项添加到 Lucene 索引中。
Lucene 有多种内置分析程序，比如 SimpleAnalyzer、StandardAnalyzer、StopAnalyzer、SnowballAnalyzer 等。它们在标记文本和应用过滤器的方式上有所区别。因为分析在编制索引之前移除单词，它减少了索引的大小，但是不利用精确的查询过程。您可以使用 Lucene 提供的基本构建块创建定制分析程序，以自己的方式控制分析过程。表 1 展示了一些内置分析程序及其处理数据的方式。
表 1. Lucene 的内置分析程序
| 分析程序 | 对文本数据的操作 |
|---|---|
| WhitespaceAnalyzer | 分解空白处的标记 |
| SimpleAnalyzer | 分解非字母字符的文本，并将文本转为小写形式 |
| StopAnalyzer | 移除虚字（stop word）—— 对检索无用的字，并将文本转为小写形式 |
| StandardAnalyzer | 根据一种复杂语法（识别电子邮件地址、缩写、中文、日文、韩文字符、字母数字等等）标记文本 将文本转为小写形式 移除虚字 |
Directory- 表示索引文件存储位置的抽象类。有两个常用的子类：
FSDirectory— 在实际文件系统中存储索引的Directory实现。该类对于大型索引非常有用。RAMDirectory— 在内存中存储所有索引的实现。该类适用于较小的索引，可以完整加载到内存中，在应用程序终止之后销毁。由于索引保存在内存中，所以速度相对较快。
Analyzer- 正如上文所述，分析程序负责处理文本数据并将其转换为标记存储在索引中。在编制索引前，
IndexWriter接收用于标记数据的分析程序。要为文本编制索引，您应该使用适用于该文本语言的分析程序。默认分析程序适用于英语。在 Lucene 沙盒中还有其他分析程序，包括用于中文、日文和韩文的分析程序。
IndexDeletionPolicy- 该接口用来实现从索引目录中定制删除过时提交的策略。默认删除策略是
KeepOnlyLastCommitDeletionPolicy，该策略仅保留最近的提交，并在完成一些提交之后立即移除所有之前的提交。 IndexWriter- 创建或维护索引的类。它的构造函数接收布尔值，确定是否创建新索引，或者打开现有索引。它提供在索引中添加、删除和更新文档的方法。
对索引所做的更改最初缓存在内存中，并周期性转储到索引目录。
IndexWriter公开了几个控制如何在内存中缓存索引并写入磁盘的字段。对索引的更改对于IndexReader不可见，除非调用IndexWriter的提交或关闭方法。IndexWriter创建一个目录锁定文件，以通过同步索引更新保护索引不受破坏。IndexWriter允许用户指定可选索引删除策略。
列表 1. 使用 LuceneIndexWriter//Create instance of Directory where index files will be stored Directory fsDirectory = FSDirectory.getDirectory(indexDirectory); /* Create instance of analyzer, which will be used to tokenize the input data */ Analyzer standardAnalyzer = new StandardAnalyzer(); //Create a new index boolean create = true; //Create the instance of deletion policy IndexDeletionPolicy deletionPolicy = new KeepOnlyLastCommitDeletionPolicy(); indexWriter =new IndexWriter(fsDirectory,standardAnalyzer,create, deletionPolicy,IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);
将文本数据添加到索引涉及到两个类。
Field 表示搜索中查询或检索的数据片。Field 类封装一个字段名称及其值。Lucene 提供了一些选项来指定字段是否需要编制索引或分析，以及值是否需要存储。这些选项可以在创建字段实例时传递。下表展示了 Field 元数据选项的详细信息。
表 2.
Field 元数据选项的详细信息| 选项 | 描述 |
|---|---|
| Field.Store.Yes | 用于存储字段值。适用于显示搜索结果的字段 — 例如，文件路径和 URL。 |
| Field.Store.No | 没有存储字段值 — 例如，电子邮件消息正文。 |
| Field.Index.No | 适用于未搜索的字段 — 仅用于存储字段，比如文件路径。 |
| Field.Index.ANALYZED | 用于字段索引和分析 — 例如，电子邮件消息正文和标题。 |
| Field.Index.NOT_ANALYZED | 用于编制索引但不分析的字段。它在整体中保留字段的原值 — 例如，日期和个人名称。 |
Document 是一个字段集合。Lucene 也支持推进文档和字段，这在给某些索引数据赋予重要性时非常有用。给文本文件编制索引包括将文本数据封装在字段中、创建文档、填充字段，使用 IndexWriter 向索引添加文档。
列表 2 展示向索引添加数据的示例。
列表 2. 向索引添加数据
/*Step 1. Prepare the data for indexing. Extract the data. */ String sender = properties.getProperty("sender"); String date = properties.getProperty("date"); String subject = properties.getProperty("subject"); String message = properties.getProperty("message"); String emaildoc = file.getAbsolutePath(); /* Step 2. Wrap the data in the Fields and add them to a Document */ Field senderField = new Field("sender",sender,Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED); Field emaildatefield = new Field("date",date,Field.Store.NO,Field.Index.NOT_ANALYZED); Field subjectField = new Field("subject",subject,Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED); Field messagefield = new Field("message",message,Field.Store.NO,Field.Index.ANALYZED); Field emailDocField = new Field("emailDoc",emaildoc,Field.Store.YES, Field.Index.NO); Document doc = new Document(); // Add these fields to a Lucene Document doc.add(senderField); doc.add(emaildatefield); doc.add(subjectField); doc.add(messagefield); doc.add(emailDocField); //Step 3: Add this document to Lucene Index. indexWriter.addDocument(doc); |
搜索是在索引中查找单词并查找包含这些单词的文档的过程。使用 Lucene 的搜索 API 构建的搜索功能非常简单明了。本小节讨论 Lucene 搜索 API 的主要类。
Searcher 是一个抽象基类，包含各种超负荷搜索方法。IndexSearcher 是一个常用的子类，允许在给定的目录中存储搜索索引。Search 方法返回一个根据计算分数排序的文档集合。Lucene 为每个匹配给定查询的文档计算分数。IndexSearcher 是线程安全的；一个实例可以供多个线程并发使用。
Term 是搜索的基本单位。它由两部分组成：单词文本和出现该文本的字段的名称。Term 对象也涉及索引编制，但是可以在 Lucene 内部创建。
Query 是一个用于查询的抽象基类。搜索指定单词或词组涉及到在项中包装它们，将项添加到查询对象，将查询对象传递到IndexSearcher 的搜索方法。
Lucene 包含各种类型的具体查询实现，比如 TermQuery、BooleanQuery、PhraseQuery、PrefixQuery、RangeQuery、MultiTermQuery、FilteredQuery、SpanQuery 等。以下部分讨论 Lucene 查询 API 的主查询类。
TermQuery- 搜索索引最基本的查询类型。可以使用单个项构建
TermQuery。项值应该区分大小写，但也并非全是如此。注意，传递的搜索项应该与文档分析得到的项一致，因为分析程序在构建索引之前对原文本执行许多操作。例如，考虑电子邮件标题 “Job openings for Java Professionals at Bangalore”。假设您使用
StandardAnalyzer编制索引。现在如果我们使用TermQuery搜索 “Java”，它不会返回任何内容，因为本文本应该已经规范化，并通过StandardAnalyzer转成小写。如果搜索小写单词 “java”，它将返回所有标题字段中包含该单词的邮件。
列表 3. 使用TermQuery搜索//Search mails having the word "java" in the subject field Searcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexDirectory); Term term = new Term("subject","java"); Query termQuery = new TermQuery(term); TopDocs topDocs = indexSearcher.search(termQuery,10); RangeQuery- 您可以使用
RangeQuery在某个范围内搜索。索引中的所有项都以字典顺序排列。Lucene 的RangeQuery允许用户在某个范围内搜索项。该范围可以使用起始项和最终项（包含两端或不包含两端均可）指定。
列表 4. 在某个范围内搜索/* RangeQuery example:Search mails from 01/06/2009 to 6/06/2009 both inclusive */ Term begin = new Term("date","20090601"); Term end = new Term("date","20090606"); Query query = new RangeQuery(begin, end, true); PrefixQuery- 您可以使用
PrefixQuery通过前缀单词进行搜索，该方法用于构建一个查询，该查询查找包含以指定单词前缀开始的词汇的文档。
列表 5. 使用PrefixQuery搜索//Search mails having sender field prefixed by the word 'job' PrefixQuery prefixQuery = new PrefixQuery(new Term("sender","job")); PrefixQuery query = new PrefixQuery(new Term("sender","job")); BooleanQuery- 您可以使用
BooleanQuery组合任何数量的查询对象，构建强大的查询。它使用query和一个关联查询的子句，指示查询是应该发生、必须发生还是不得发生。在BooleanQuery中，子句的最大数量默认限制为 1,024。您可以调用setMaxClauseCount方法设置最大子句数。
列表 6. 使用BooleanQuery进行搜索// Search mails have both 'java' and 'bangalore' in the subject field Query query1 = new TermQuery(new Term("subject","java")); Query query2 = new TermQuery(new Term("subject","bangalore")); BooleanQuery query = new BooleanQuery(); query.add(query1,BooleanClause.Occur.MUST); query.add(query2,BooleanClause.Occur.MUST); PhraseQuery- 您可以使用
PhraseQuery进行短语搜索。PhraseQuery匹配包含特定单词序列的文档。PhraseQuery使用索引中存储的项的位置信息。考虑匹配的项之间的距离称为 slop。默认情况下，slop 的值为零，这可以通过调用setSlop方法进行设置。PhraseQuery还支持多个项短语。
列表 7. 使用PhraseQuery进行搜索/* PhraseQuery example: Search mails that have phrase 'job opening j2ee' in the subject field.*/ PhraseQuery query = new PhraseQuery(); query.setSlop(1); query.add(new Term("subject","job")); query.add(new Term("subject","opening")); query.add(new Term("subject","j2ee")); WildcardQueryWildcardQuery实现通配符搜索查询，这允许您搜索 arch*（可以查找包含 architect、architecture 等）之类的单词。使用两个标准通配符：*表示零个以上?表示一个以上
列表 8. 使用 WildcardQuery 进行搜索//Search for 'arch*' to find e-mail messages that have word 'architect' in the subject field./ Query query = new WildcardQuery(new Term("subject","arch*"));FuzzyQuery- 您可以使用
FuzzyQuery搜索类似项，该类匹配类似于指定单词的单词。类似度测量基于 Levenshtein（编辑距离）算法进行。在列表 9 中，FuzzyQuery用于查找与拼错的单词 “admnistrtor” 最接近的项，尽管这个错误单词没有索引。
列表 9. 使用FuzzyQuery进行搜索/* Search for emails that have word similar to 'admnistrtor' in the subject field. Note we have misspelled admnistrtor here.*/ Query query = new FuzzyQuery(new Term("subject", "admnistrtor")); QueryParserQueryParser对于解析人工输入的查询字符非常有用。您可以使用它将用户输入的查询表达式解析为 Lucene 查询对象，这些对象可以传递到IndexSearcher的搜索方法。它可以解析丰富的查询表达式。QueryParser内部将人们输入的查询字符串转换为一个具体的查询子类。您需要使用反斜杠（\）将*、?等特殊字符进行转义。您可以使用运算符AND、OR和NOT构建文本布尔值查询。
列表 10. 搜索人工输入的查询表达式QueryParser queryParser = new QueryParser("subject",new StandardAnalyzer()); // Search for emails that contain the words 'job openings' and '.net' and 'pune' Query query = queryParser.parse("job openings AND .net AND pune");
IndexSearcher 返回一组对分级搜索结果（如匹配给定查询的文档）的引用。您可以使用 IndexSearcher 的搜索方法确定需要检索的最优先搜索结果数量。可以在此基础上构建定制分页。您可以添加定制 Web 应用程序或桌面应用程序来显示搜索结果。检索搜索结果涉及的主要类包括 ScoreDoc 和 TopDocs。
ScoreDoc- 搜索结果中包含一个指向文档的简单指针。这可以封装文档索引中文档的位置以及 Lucene 计算的分数。
TopDocs- 封装搜索结果以及
ScoreDoc的总数。
以下代码片段展示了如何检索搜索结果中包含的文档。
列表 11. 展示搜索结果
/* First parameter is the query to be executed and second parameter indicates the no of search results to fetch */ TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query,20); System.out.println("Total hits "+topDocs.totalHits); // Get an array of references to matched documents ScoreDoc[] scoreDosArray = topDocs.scoreDocs; for(ScoreDoc scoredoc: scoreDosArray){ //Retrieve the matched document and show relevant details Document doc = indexSearcher.doc(scoredoc.doc); System.out.println("\nSender: "+doc.getField("sender").stringValue()); System.out.println("Subject: "+doc.getField("subject").stringValue()); System.out.println("Email file location: " +doc.getField("emailDoc").stringValue()); } |
基本的索引操作包括移除和提升文档。
应用程序常常需要使用最新的数据更新索引并移除较旧的数据。例如，在 Web 搜索引擎中，索引需要定期更新，因为总是需要添加新网页，移除不存在的网页。Lucene 提供了 IndexReader 接口允许您对索引执行这些操作。
IndexReader 是一个提供各种方法访问索引的抽象类。Lucene 内部引用文档时使用文档编号，该编号可以在向索引添加或从中移除文档时更改。文档编号用于访问索引中的文档。IndexReader 不得用于更新目录中的索引，因为已经打开了IndexWriter。IndexReader 在打开时总是搜索索引的快照。对索引的任何更改都可以看到，直到再次打开 IndexReader。使用 Lucene 重新打开它们的 IndexReader 可以看到最新的索引更新。
列表 12. 从索引中删除文档
// Delete all the mails from the index received in May 2009. IndexReader indexReader = IndexReader.open(indexDirectory); indexReader.deleteDocuments(new Term("month","05")); //close associate index files and save deletions to disk indexReader.close(); |
有时您需要给某些索引数据更高的重要级别。您可以通过设置文档或字段的提升因子实现这一点。默认情况下，所有文档和字段的默认提升因子都是 1.0。
列表 13. 提升字段
if(subject.toLowerCase().indexOf("pune") != -1){ // Display search results that contain pune in their subject first by setting boost factor subjectField.setBoost(2.2F); } //Display search results that contain 'job' in their sender email address if(sender.toLowerCase().indexOf("job")!=-1){ luceneDocument.setBoost(2.1F); } |
Lucene 提供一个称为排序 的高级功能。您可以根据指示文档在索引中相对位置的字段对搜索结果进行排序。用于排序的字段必须编制索引但不得标记。搜索字段中可以放入 4 种可能的项值：整数值、long 值、浮点值和字符串。
还可以通过索引顺序排序搜索结果。Lucene 通过降低相关度（比如默认的计算分数）对结果排序。排序的顺序是可以更改的。
列表 14. 排序搜索结果
/* Search mails having the word 'job' in subject and return results sorted by sender's email in descending order. */ SortField sortField = new SortField("sender", true); Sort sortBySender = new Sort(sortField); WildcardQuery query = new WildcardQuery(new Term("subject","job*")); TopFieldDocs topFieldDocs = indexSearcher.search(query,null,20,sortBySender); //Sorting by index order topFieldDocs = indexSearcher.search(query,null,20,Sort.INDEXORDER); |
Filtering 是限制搜索空间，只允许某个文档子集作为搜索范围的过程。您可以使用该功能实现对搜索结果进行再次搜索，或者在搜索结果上实现安全性。Lucene 带有各种内置的过滤器，比如 BooleanFilter、CachingWrapperFilter、ChainedFilter、DuplicateFilter、PrefixFilter、QueryWrapperFilter、RangeFilter、RemoteCachingWrapperFilter、SpanFilter 等。Filter 可以传递到 IndexSearcher 的搜索方法，以过滤匹配筛选标准的筛选文档。
列表 15. 筛选搜索结果
/*Filter the results to show only mails that have sender field prefixed with 'jobs' */ Term prefix = new Term("sender","jobs"); Filter prefixFilter = new PrefixFilter(prefix); WildcardQuery query = new WildcardQuery(new Term("subject","job*")); indexSearcher.search(query,prefixFilter,20); |
Lucene 是来自 Apache 的一个非常流行的开源搜索库, 它为应用程序提供了强大的索引编制和搜索功能。它提供了一个简单易用的 API，只需要稍微了解索引编制和搜索的原理即可使用。在本文中，您学习了 Lucene 架构及其核心 API。
Lucene 为许多知名网站和组织提供了各种强大的搜索功能。它还兼容许多其他编程语言。Lucene 有一个活跃的大型技术用户社区。如果您需要一些易用、可扩展以及高性能的开源搜索库，Apache Lucene 是一个极佳的选择。
下载
| 描述 | 名字 | 大小 | 下载方法 |
|---|---|---|---|
| Lucene 代码示例 | os-apache-lucenesearch-SampleApplication.zip | 755KB | HTTP |
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- 了解所有有关 Apache Lucene 的内容，包括最新新闻。
- Lucene in Action（作者：Erik Hatcher 和 Otis Gospodnetic）是 Lucene 的权威指南。它描述了如何编制数据索引，包括您必须了解的几种类型，比如 MS Word、PDF、HTML 和 XML。它介绍了如何搜索、排序、过滤和高亮显示搜索结果。
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