lucene 教程详解

Lucene-3.0.0配置

一、Lucene开发环境配置

step1.Lucene开发包下载

step2.Java开发环境配置

step3.Tomcat安装

step4.Lucene开发环境配置

解压下载的lucene-3.0.0.zip，可以看到lucene-core-3.0.0.jar和lucene-demos-3.0.0.jar这两个文件,将其解压(建议放在安装jdk的lib文件夹内)，并把路径添加到环境变量的classpath。

二、Lucene开发包中Demo调试

控制台应用程序

step1.建立索引

>javaorg.apache.lucene.demo.IndexFiles[C:\Java](已经存在的任意文件路径)

将对C:\Java下所有文件建立索引，同时，在当前命令行位置将生成“index”文件夹。

step2.执行查询

>javaorg.apache.lucene.demo.SearchFiles

将会出现“Query:”提示符，在其后输入关键字，回车，即可得到查询结果。

Web应用程序

step1.将lucene-core-3.0.0.jar和lucene-demos-3.0.0jar这两个文件复制到安装Tomcat的\common\lib中

step2.解压下载的lucene-3.0.0.zip，可以看到luceneweb.war文件。将该文件复制到安装Tomcat的\webapps

step3.重启Tomcat服务器。

step4.建立索引

>javaorg.apache.lucene.demo.IndexHTML-create-index[索引数据存放路径][被索引文件路径]（如：D:\lucene\temp\indexD:\lucene\temp\docs）

step5.打开安装Tomcat的\webapps\luceneweb\configuration.jsp文件，找到StringindexLocation="***"，将"***"改为第四步中[索引数据存放路径]，保存关闭。

step6.执行查询

http://localhost:8080/luceneweb

在文本框中输入关键字，执行，即可得到查询结果。

说明：本文采用lucene-3.0.0版本，运行step6时查询报错，根据提示将安装Tomcat的webapps\luceneweb\results.jsp中

[QueryParserqp=newQueryParser("contents",analyzer);]修改为

[QueryParserqp=newQueryParser(Version.LUCENE_CURRENT,"contents",analyzer);]

注：本文参考YM'shouse

lucene的demo环境搭建

总结一下lucene的环境搭建，查看以及了解lucene的原理，对其有个大概的了解。

1、下载lucene2.3.2

地址：http://apache.mirror.phpchina.com/lucene/java/

2、下载jdk1.6

3、下载tomcat

下载以上内容完成后，开始安装。

1、安装jdk

一路确定下去，无需选择。

2、安装tomcat

一路确定下去，无需选择。

3、解压文件即可

假设解压文件路径为d:\lucene\

现在可以建立目录(此处的目录为我们要进行检索的信息的原始数据文件，我们放置在docs中，还有一个是lucene生成的检索信息，我们放置于index中)，即可以在d:\lucene下建立一个temp\docs以及temp\index，此处两个文件夹目录可以随意，当然不一定非得放置于d:\lucene。

然后将需要检索的原始数据文件放置于docs文件夹中。

拷贝解压的lucene文件夹中的lucene-core-2.3.2.jar以及lucene-demos-2.3.2.jar到temp文件夹中，解压。

如果没有配置jdk环境，参考下方：

打开我的电脑-属性-高级-环境变量：

在系统变量中添加：

JAVA＿HOMEC:\ProgramFiles\Java\jdk1.6.0

PATH%JAVA_HOME%\bin

CLASSPATH.;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;%JAVA_HOME%\jre\lib\rt.jar;

打开命令行：将目录定位到temp文件夹。

输入命令：

javaorg.apache.lucene.demo.IndexHTML-create-indexD:\lucene\temp\indexD:\lucene\temp\docs

即建立索引与原始数据文件的关系。

完成后，会发现index文件夹中多处一部分数据，以后再研究。

然后找到tomcat的安装目录，拷贝lucene中的luceneweb.war进入tomcat的webapps\文件夹中，启动tomcat，会看见webapps\下多出一个文件夹，找到configuration.jsp文件，将其中的StringindexLocation="/opt/lucene/index"；修改为StringindexLocation="D:/lucene/temp/index"；就是刚才生成的文件。

打开浏览器，输入http://127.0.0.1:8080/luceneweb/

输入需要查询的信息，看看结果如何。

简单地说：首先建立索引文件放置目录，cmd命令生成索引文件，部署工程，修改工程文件中目标为索引文件目录。

搜索引擎的组成

　搜索引擎一般由搜索器、索引器、检索器和用户接口四个部分组成：

搜索器

　　其功能是在互联网中漫游，发现和搜集信息；

索引器

　　其功能是理解搜索器所搜索到的信息，从中抽取出索引项，用于表示文档以及生成文档库的索引表；

检索器

　　其功能是根据用户的查询在索引库中快速检索文档，进行相关度评价，对将要输出的结果排序，并能按用户的查询需求合理反馈信息；

用户接口

　　其作用是接纳用户查询、显示查询结果、提供个性化查询项。

d:\lucene\index是上一篇学习笔记（[Lucene3.0学习笔记1（建立索引）]）中生成的索引文件的存放地址。具体步骤简介如下：

1、创建Directory对象，索引文件夹

2、创建IndexSearch对象，建立查询（参数是Directory对象）

3、创建QueryParser对象（lucene版本，查询Field字段，所用分词器）

4、生成Query对象，由QueryParser对象的parse函数生成（参数是所查的关键字）

5、建立TopDocs对象（IndexSearch的search函数，参数是Query查询对象，）

6、TopDocs对象数组里存放查询信息

7、关闭IndexSearch

索引创建和搜索过程所一个总结

Lucene教程

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Lucene1.4.3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：

中华人民共和国
全国人民
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:

packagelighter.javaeye.com;

importjava.io.BufferedReader;
importjava.io.File;
importjava.io.FileInputStream;
importjava.io.IOException;
importjava.io.InputStreamReader;
importjava.util.Date;

importorg.apache.lucene.analysis.Analyzer;
importorg.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
importorg.apache.lucene.document.Document;
importorg.apache.lucene.document.Field;
importorg.apache.lucene.index.IndexWriter;

/***//**
*authorlighterdate2006-8-7
*/
publicclassTextFileIndexer{
publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{
/**//*指明要索引文件夹的位置,这里是C盘的S文件夹下*/
FilefileDir=newFile("c://s");

/**//*这里放索引文件的位置*/
FileindexDir=newFile("c://index");
AnalyzerluceneAnalyzer=newStandardAnalyzer();//建立一个标准分析器
IndexWriterindexWriter=newIndexWriter(indexDir,luceneAnalyzer,
true);//创建一个索引器
File[]textFiles=fileDir.listFiles();
longstartTime=newDate().getTime();

//增加document到索引去
for(inti=0;i<textFiles.length;i++){
if(textFiles[i].isFile()
&&textFiles[i].getName().endsWith(".txt")){
System.out.println("File"+textFiles[i].getCanonicalPath()
+"正在被索引.");
Stringtemp=FileReaderAll(textFiles[i].getCanonicalPath(),
"GBK");
System.out.println(temp);
Documentdocument=newDocument();//Document是一个记录。用来表示一个条目。就是搜索建立的倒排索引的条目。比如说，你要搜索自己电脑上的文件。这个时候就可以创建field。然后用field组合成document。最后会变成若干文件。这个document和文件系统document不是一个概念。
FieldFieldPath=newField("path",textFiles[i].getPath(),
Field.Store.YES,Field.Index.NO);//创建一个字段
FieldFieldBody=newField("body",temp,Field.Store.YES,
Field.Index.TOKENIZED,
Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS);
document.add(FieldPath);
document.add(FieldBody);
indexWriter.addDocument(document);
}
}
//optimize()方法是对索引进行优化
indexWriter.optimize();
indexWriter.close();

//测试一下索引的时间
longendTime=newDate().getTime();
System.out
.println("这花费了"
+(endTime-startTime)
+"毫秒来把文档增加到索引里面去!"
+fileDir.getPath());
}

publicstaticStringFileReaderAll(StringFileName,Stringcharset)
throwsIOException{
BufferedReaderreader=newBufferedReader(newInputStreamReader(
newFileInputStream(FileName),charset));
Stringline=newString();
Stringtemp=newString();

while((line=reader.readLine())!=null){
temp+=line;
}
reader.close();
returntemp;
}
}

索引的结果：

FileC:/s/1.txt正在被索引.
中华人民共和国全国人民2006年
FileC:/s/2.txt正在被索引.
中华人民共和国全国人民2006年
FileC:/s/3.txt正在被索引.
中华人民共和国全国人民2006年
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....

packagelighter.javaeye.com;

importjava.io.IOException;

importorg.apache.lucene.analysis.Analyzer;
importorg.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
importorg.apache.lucene.queryParser.ParseException;
importorg.apache.lucene.queryParser.QueryParser;
importorg.apache.lucene.search.Hits;
importorg.apache.lucene.search.IndexSearcher;
importorg.apache.lucene.search.Query;

publicclassTestQuery{
publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException,ParseException{
Hitshits=null;
StringqueryString="中华";
Queryquery=null;
IndexSearchersearcher=newIndexSearcher("c://index");

Analyzeranalyzer=newStandardAnalyzer();
try{
QueryParserqp=newQueryParser("body",analyzer);
query=qp.parse(queryString);
}catch(ParseExceptione){
}
if(searcher!=null){
hits=searcher.search(query);
if(hits.length()>0){
System.out.println("找到:"+hits.length()+"个结果!");
}
}
}

}

其运行结果：

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

packagelighter.javaeye.com;

importjava.io.IOException;
importjava.io.StringReader;

importorg.apache.lucene.analysis.Analyzer;
importorg.apache.lucene.analysis.Token;
importorg.apache.lucene.analysis.TokenStream;
importorg.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;

publicclassStandardAnalyzerTest
{
//构造函数，
publicStandardAnalyzerTest()
{
}
publicstaticvoidmain(String[]args)
{
//生成一个StandardAnalyzer对象
AnalyzeraAnalyzer=newStandardAnalyzer();
//测试字符串
StringReadersr=newStringReader("lighterjavaeyecomistheareon");
//生成TokenStream对象
TokenStreamts=aAnalyzer.tokenStream("name",sr);
try{
inti=0;
Tokent=ts.next();
while(t!=null)
{
//辅助输出时显示行号
i++;
//输出处理后的字符
System.out.println("第"+i+"行:"+t.termText());
//取得下一个字符
t=ts.next();
}
}catch(IOExceptione){
e.printStackTrace();
}
}
}

显示结果：

第1行:lighter
第2行:javaeye
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"newStringReader("lighterjavaeyecomistheareon")"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

packagelighter.javaeye.com;
importorg.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
importorg.apache.lucene.document.Document;
importorg.apache.lucene.document.Field;
importorg.apache.lucene.index.IndexWriter;
importorg.apache.lucene.queryParser.QueryParser;
importorg.apache.lucene.search.Hits;
importorg.apache.lucene.search.IndexSearcher;
importorg.apache.lucene.search.Query;
importorg.apache.lucene.store.FSDirectory;

publicclassFSDirectoryTest{

//建立索引的路径
publicstaticfinalStringpath="c://index2";

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{
Documentdoc1=newDocument();
doc1.add(newField("name","lighterjavaeyecom",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

Documentdoc2=newDocument();
doc2.add(newField("name","lighterblog",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

IndexWriterwriter=newIndexWriter(FSDirectory.getDirectory(path,true),newStandardAnalyzer(),true);
writer.setMaxFieldLength(3);
writer.addDocument(doc1);
writer.setMaxFieldLength(3);
writer.addDocument(doc2);
writer.close();

IndexSearchersearcher=newIndexSearcher(path);
Hitshits=null;
Queryquery=null;
QueryParserqp=newQueryParser("name",newStandardAnalyzer());

query=qp.parse("lighter");
hits=searcher.search(query);
System.out.println("查找/"lighter/"共"+hits.length()+"个结果");

query=qp.parse("javaeye");
hits=searcher.search(query);
System.out.println("查找/"javaeye/"共"+hits.length()+"个结果");

}

}

运行结果：

查找"lighter"共2个结果
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

FSDirectory.getDirectory(Filefile,booleancreate)
FSDirectory.getDirectory(Stringpath,booleancreate)

两个工厂方法返回目录
NewRAMDirectory()就直接可以
再和

IndexWriter(Directoryd,Analyzera,booleancreate)

一配合就行了
如：

IndexWrtierindexWriter=newIndexWriter(FSDirectory.getDirectory(“c://index”,true),newStandardAnlyazer(),true);
IndexWrtierindexWriter=newIndexWriter(newRAMDirectory(),newStandardAnlyazer(),true);

3.索引的合并
这个可用

IndexWriter.addIndexes(Directory[]dirs)

将目录加进去
来看个例子:

publicvoidUniteIndex()throwsIOException
{
IndexWriterwriterDisk=newIndexWriter(FSDirectory.getDirectory("c://indexDisk",true),newStandardAnalyzer(),true);
DocumentdocDisk=newDocument();
docDisk.add(newField("name","程序员之家",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writerDisk.addDocument(docDisk);
RAMDirectoryramDir=newRAMDirectory();
IndexWriterwriterRam=newIndexWriter(ramDir,newStandardAnalyzer(),true);
DocumentdocRam=newDocument();
docRam.add(newField("name","程序员杂志",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writerRam.addDocument(docRam);
writerRam.close();//这个方法非常重要，是必须调用的
writerDisk.addIndexes(newDirectory[]{ramDir});
writerDisk.close();
}
publicvoidUniteSearch()throwsParseException,IOException
{
QueryParserqueryParser=newQueryParser("name",newStandardAnalyzer());
Queryquery=queryParser.parse("程序员");
IndexSearcherindexSearcher=newIndexSearcher("c://indexDisk");
Hitshits=indexSearcher.search(query);
System.out.println("找到了"+hits.length()+"结果");
for(inti=0;i
{
Documentdoc=hits.doc(i);
System.out.println(doc.get("name"));
}
}

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：

1.newQueryParser(Field字段，new分析器)
2.Queryquery=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
3.newIndexSearcher(索引目录).search(query);返回Hits
4.用Hits.doc(n);可以遍历出Document
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

QueryParserqueryParser=newQueryParser("name",newStandardAnalyzer());
Queryquery=queryParser.parse("程序员");
/**//*这里返回的就是org.apache.lucene.search.PhraseQuery*/
IndexSearcherindexSearcher=newIndexSearcher("c://indexDisk");
Hitshits=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,newSort(newSortField(StringField,SortComparatorSource)));
就看个例子吧：
这是一个建立索引的例子：

publicvoidIndexSort()throwsIOException
{
IndexWriterwriter=newIndexWriter("C://indexStore",newStandardAnalyzer(),true);
Documentdoc=newDocument()
doc.add(newField("sort","1",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writer.addDocument(doc);
doc=newDocument();
doc.add(newField("sort","4",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writer.addDocument(doc);
doc=newDocument();
doc.add(newField("sort","3",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writer.addDocument(doc);
doc=newDocument();
doc.add(newField("sort","5",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writer.addDocument(doc);
doc=newDocument();
doc.add(newField("sort","9",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writer.addDocument(doc);
doc=newDocument();
doc.add(newField("sort","6",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writer.addDocument(doc);
doc=newDocument();
doc.add(newField("sort","7",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writer.addDocument(doc);
writer.close();
}

下面是搜索的例子:
[code]
publicvoidSearchSort1()throwsIOException,ParseException
{
IndexSearcherindexSearcher=newIndexSearcher("C://indexStore");
QueryParserqueryParser=newQueryParser("sort",newStandardAnalyzer());
Queryquery=queryParser.parse("4");

Hitshits=indexSearcher.search(query);
System.out.println("有"+hits.length()+"个结果");
Documentdoc=hits.doc(0);
System.out.println(doc.get("sort"));
}
publicvoidSearchSort2()throwsIOException,ParseException
{
IndexSearcherindexSearcher=newIndexSearcher("C://indexStore");
Queryquery=newRangeQuery(newTerm("sort","1"),newTerm("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.
Hitshits=indexSearcher.search(query,newSort(newSortField("sort",newMySortComparatorSource())));
System.out.println("有"+hits.length()+"个结果");
for(inti=0;i
{
Documentdoc=hits.doc(i);
System.out.println(doc.get("sort"));
}
}
publicclassMyScoreDocComparatorimplementsScoreDocComparator
{
privateInteger[]sort;
publicMyScoreDocComparator(Strings,IndexReaderreader,Stringfieldname)throwsIOException
{
sort=newInteger[reader.maxDoc()];
for(inti=0;i
{
Documentdoc=reader.document(i);
sort[i]=newInteger(doc.get("sort"));
}
}
publicintcompare(ScoreDoci,ScoreDocj)
{
if(sort[i.doc]>sort[j.doc])
return1;
if(sort[i.doc]
return-1;
return0;
}
publicintsortType()
{
returnSortField.INT;
}
publicComparablesortValue(ScoreDoci)
{
//TODO自动生成方法存根
returnnewInteger(sort[i.doc]);
}
}
publicclassMySortComparatorSourceimplementsSortComparatorSource
{
privatestaticfinallongserialVersionUID=-9189690812107968361L;
publicScoreDocComparatornewComparator(IndexReaderreader,Stringfieldname)
throwsIOException
{
if(fieldname.equals("sort"))
returnnewMyScoreDocComparator("sort",reader,fieldname);
returnnull;
}
}[/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,Analyzeranalyzer)~~~~~~~~~~~~~~~~~
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

\

编程点滴.LUCENE的FILED选项

争取每日记录一些

Index选项

Index.ANALYZED–索引并分词(适用于body,title,abstract等.).
Index.NOT_ANALYZED–索引但不分词,可以使用NORM方式.(可以人为干预提权)

Index.ANALYZED_NO_NORMS–索引并分词但不使用NORM方式(不可认为提权)

Index.NOT_ANALYZED_NO_NORMS–索引但不分词也不使用NORM方式(经常用到,存储标志值最好的方式.)

Index.NO–不索引

Store选项

Store.YES–存储

Store.NO–不存储

TermVector选项

(除TermVector.NO外其他必须要求Index选项为Index.ANALYZED或Index.NOT_ANALYZED)

TermVector.YES–最基本的向量存储(特殊性,数量,在哪个文档)

TermVector.WITH_POSITIONS–TermVector.YES+位置
TermVector.WITH_OFFSETS–TermVector.YES+偏移

TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS–TermVector.YES+位置+偏移

TermVector.NO–不做向量存储

各选项组合应用场景

Index	Store	TermVector	事例
NOT_ANALYZ Technorati标签:LUCENEFIELDINDEXANALYZEDNOT_ANALYZEDTermVector ED_NO_NORMS	YES	NO	主键,电话,身份证号,URLs,日期和需要排序的字段
ANALYZED	YES	WITH_POSITIONS_OFFSETS	文档标题,摘要.
ANALYZED	NO	WITH_POSITIONS_OFFSETS	文档主体
NO	YES	NO	文档类型,数据库主键(如果不需要检索该字段的话)
NOT_ANALYZED	NO	NO	隐藏字段

排序的注意事项

如果需要排序的字段是数字就用NumericField,如果是文本,一定要记得使用FIELD.Index.NOT_ANALYZED.

如果不需要提权则应该使用NOT_ANALYZED_NO_NORMS

多值字段的保存

在同一个Document下可以给同一个字段赋不同的值.例如

Documentdoc=newDocument();
for(inti=0;i<authors.length;i++){
doc.add(newField("author",authors[i],
Field.Store.YES,
Field.Index.ANALYZED));
}

LUCENE.NETQQ交流群(81361051)

LuceneAPI

l被索引的文档用Document对象表示。

lIndexWriter通过函数addDocument将文档添加到索引中，实现创建索引的过程。

lLucene的索引是应用反向索引。

l当用户有请求时，Query代表用户的查询语句。

lIndexSearcher通过函数search搜索LuceneIndex。

lIndexSearcher计算termweight和score并且将结果返回给用户。

l返回给用户的文档集合用TopDocsCollector表示。

Lucene搜索的api的类主要有4个IndexSearcher,Query（包括子类）,QueryParser,Hits

一:IndexSearcher是搜索的入口，他的search方法提供了搜索功能
Query有很多子类，各种不同的子类代表了不同的查询条件,下文详述
QueryParser是一个非常通用的帮助类，他的作用是把用户输入的文本转换为内置的Query对象（大多数web搜索引擎都提供一个查询输入框来让用户输入查询条件）。QueryParser内置提供了很多语法来使使用可以输入各种高级条件的Query。比如:"HelloANDworld"会被解析为一个AND关系的BooleanQuery，他包含两个TermQuery(Hell和world)。这些语法虽然强大，但都针对英文设计，对我们需要中文搜索来说都不需要了解太多的Query类型，一般几个简单的就够用了。QueryParser的使用如下
QueryParser.parse(Stringquery,Stringfield,Analyzeranalyzer)throwsParseException
其中：query是用户输入的内容,field是搜索默认的field（其他field需要显式指定），analyzer是用来将用户输入的内容也作分析处理（分词），一般情况下这里的anaylyzer是index的时候采用的同一analyzer。
另外我们也可以自己构造一个QueryParser:newQueryParser(Stringfield,Analyzera)(含义同上),这样做的好处是可以自己定义调整一些参数.
搜索结果的处理:Hits对象
Hits对象是搜索结果的集合主要有下面几个方法
length(),这个方法记录有多少条结果返回(lazyloading)
doc(n)返回第n个记录
id(in)返回第n个记录的DocumentID
score(n)第n个记录的相关度(积分)
由于搜索的结果一般比较大，从性能上考虑，Hits对象并不会真正把所有的结果全部取回，默认情况下是保留前100个记录(对于一般的搜索引擎,100个记录足够了).
分页的处理
100条记录还是太多，我们多半会每页显示20条记录，然后分为若干页显示，对于分页，一般有两个办法
在session中保留indexreader对象和hit对象，翻页的时候提取内容
不使用session，每次都简单处理为重新查询
lucene推荐先使用第二个办法，即每次都重新查询，这样做的好处是简单方便，不需要考虑session的问题，lucene的查询效率也能保证每次查询时间不长，除非真正有了性能问题，否则不用考虑第一个办法。
缓存：RAMDirectory的用法
RAMDirectory对象很好用，通过它，我们可以把一个普通的index完全读取到内存中,用法如下：
RAMDirectoryramDir=newRAMDirectory(dir);
这样的ramdir效率自然比真正的文件系统快很多
Lucene的scoring算法
lucence查询的纪录默认按照相关度排序，这个相关度就是score,scoring的算法是比较复杂的,对于我们做应用的人似乎没有什么帮助，（先说一下Term:我的理解是Term为一个独立的查询词,用户输入的的查询通过各种分词，大小写处理(正规化),消除stopwords等）以后，会已Term为基本单位），几个关键参数稍微留意一下即可。
Term在文章中出现的频率量,包含同一个Term的文章的频率
field中的boosting参数
term的长度
term在文章中的数量
一般来说,这些参数我们都不可能去调整,如果你想了解更多,IndexSearcher还提供了一个explain方法,通过传入一个Query和documentID,你可以得到一个Explaination对象,他是对内部算法信息的简单封装,toString()一下就可以看到详细的说明

二:创建Query:各种query介绍
最普通的TermQuery
TermQuery最普通,用Termt=newTerm("contents","cap");newTermQuery(t)就可以构造
TermQuery把查询条件视为一个key,要求和查询内容完全匹配,比如Field.Keyword类型就可以使用TermQuery
RangeQuery
RangeQuery表示一个范围的搜索条件,RangeQueryquery=newRangeQuery(begin,end,included);
最后一个boolean值表示是否包含边界条件本身,用字符表示为"[beginTOend]"或者"{beginTOend}"
PrefixQuery
顾名思义,就是表示以某某开头的查询,字符表示为"something*"
BooleanQuery
这个是一个组合的Query,你可以把各种Query添加进去并标明他们的逻辑关系,添加条件用
publicvoidadd(Queryquery,booleanrequired,booleanprohibited)
方法,后两个boolean变量是标示ANDorNOT三种关系字符表示为"ANDorNOT"或"+-",一个BooleanQuery中可以添加多个Query,如果超过setMaxClauseCount(int)的值(默认1024个)的话,会抛出TooManyClauses错误.
PhraseQuery
表示不严格语句的查询,比如"redpig"要匹配"redfatpig","redfatbigpig"等,PhraseQuery所以提供了一个setSlop()参数,在查询中,lucene会尝试调整单词的距离和位置,这个参数表示可以接受调整次数限制,如果实际的内容可以在这么多步内调整为完全匹配,那么就被视为匹配.在默认情况下slop的值是0,所以默认是不支持非严格匹配的,通过设置slop参数(比如"redpig"匹配"redfatpig"就需要1个slop来把pig后移动1位),我们可以让lucene来模糊查询.值得注意的是,PhraseQuery不保证前后单词的次序,在上面的例子中,"pigred"需要2个slop,也就是如果slop如果大于等于2,那么"pigred"也会被认为是匹配的.
WildcardQuery
使用?和*来表示一个或多个字母比如wil*可以匹配wild,wila,wilxaaaa...,值得注意的是,在wildcard中,只要是匹配上的纪录,他们的相关度都是一样的,比如wilxaaaa和wild的对于wil*的相关度就是一样的.
FuzzyQuery
这个Query对中文没有什么用处,他能模糊匹配英文单词(前面的都是词组),比如fuzzy和wuzzy他们可以看成类似,对于英文的各种时态变化和复数形式,这个FuzzyQuery还算有用,匹配结果的相关度是不一样的.字符表示为"fuzzy~"

三:QueryParser使用
对于搜索引擎,很多情况下用户只需要一个输入框就要输入所有的查询条件(比如google),这时,QueryParser就派上用场了,他的作用就是把各种用户输入转为Query或者Query组,他把上面提到的Query的字符表示(Query.toString)转化为实际的Query对象,比如"wuzzy~"就会转换为FuzzyQuery,不过QueryParser用到了Analyzer,所以QueryParserparse过后的Query再toString未必和原来的一样.Query额外的语法有:
分组:Groupping
比如"(aANDb)orC",就是括号分组,很容易理解
FieldSelectiong
QueryParser的查询条件是对默认的Field进行的,它在QueryParser解析的时候编码指定,如果用户需要在查询条件中选用另外的Field,可以使用如下语法:fieldname:fielda,如果是多个分组,可以用fieldname:(fieldafieldbfieldc)表示.
*号问题
QueryParse默认不允许*号出现在开始部分，这样做的目的主要是为了防止用户误输入*来头导致严重的性能问题（会把所有记录读出）
boosting
通过hello^2.0可以对hello这个term进行boosting，(我想不到什么用户会这样么bt)
QueryParser是一个准备好的,立即可以工作的帮助类,不过他还是提供了很多参数供程序员调整，首先,我们需要自己构造一个新的QueryParser,然后对他的各种参数来定制化

Lucene分析

1.创建索引的步骤：

1）把要转换为索引的磁盘上的文件转换为Luncene文档：

Documentdoc=File2DocumentUtils.file2Document(filePath);

转换代码

publicstaticDocumentfile2Document(StringfilePath){

//TODOAuto-generatedmethodstub

Filefile=newFile(filePath);

Documentdoc=newDocument();

doc.add(newField("name",file.getName(),Store.YES,Index.ANALYZED));

doc.add(newField("content",readFileContent(file),Store.YES,

Index.ANALYZED));

doc.add(newField("size",String.valueOf(file.length()),Store.YES,

Index.ANALYZED));

doc.add(newField("path",file.getAbsolutePath(),Store.YES,

Index.ANALYZED));

returndoc;

}

读取文件内容代码

publicstaticStringreadFileContent(Filefile){

//TODOAuto-generatedmethodstub

try{

BufferedReaderbr=newBufferedReader(newInputStreamReader(

newFileInputStream(file)));

StringBufferbuffer=newStringBuffer();

for(Stringline;(line=br.readLine())!=null;){

buffer.append(line).append("\n");

}

returnbuffer.toString();

}catch(FileNotFoundExceptione){

//TODOAuto-generatedcatchblock

e.printStackTrace();

}catch(IOExceptione){

//TODOAuto-generatedcatchblock

e.printStackTrace();

}

returnnull;

}

2）创建IndexWriter

IndexWriterindexWriter=newIndexWriter(indexPath,analyzer,true,

newMaxFieldLength(10000));

IndexWriter是用来操作（增、删、改）索引库的

3）把document文档加到IndexWriter

indexWriter.addDocument(doc);

4）关闭IndexWriter

Indexwriter。Close（）；

2.在索引库的搜素步骤

1）把要搜索的索引解析为query

Stringquerystring="document";

String[]fields={"name","content"};

QueryParserparser=newMultiFieldQueryParser(fields,analyzer);

//QueryParser是一个解析用户输入的工具，可以扫描用户输入的字符串，生成query对象。

Queryquery=parser.parse(querystring);

2）进行查询

IndexSearcherindexSearcher=newIndexSearcher(indexPath);

Filterfilter=null;

TopDocs topDocs=indexSearcher.search(query,(org.apache.lucene.search.Filter)filter,10000);

System.out.println("总共有【"+topDocs.totalHits+"】条匹配结果");

注：TopDocs根据关键字搜索整个索引库，然后对所有结果进行排序，然后取前10000条结果

3）输出搜索结果

for(ScoreDocscoreDoc:topDocs.scoreDocs){

intdocSn=scoreDoc.doc;//文档内部编号

Documentdoc=indexSearcher.doc(docSn);//根据编号取出相应的文档

File2DocumentUtils.printDocumentInfo(doc);//打印出文档信息

}

/**

获取name属性的值的两种方法

1.Filedf=doc.getFiled("name");

f.stringValue();

2.doc.get("name")

*/

publicstaticvoidprintDocumentInfo(Documentdoc){

//Filedf=doc.getFiled("name");

//f.stringValue();

System.out.println("-------------------------------------------");

System.out.println("name="+doc.get("name"));

System.out.println("content="+doc.get("content"));

System.out.println("size="+doc.get("size"));

System.out.println("path="+doc.get("path"));

}

转载自：http://blog.csdn.net/csh624366188/article/details/6823209