本文主要介绍了Lucene的起源、发展、现状,以及Luence的初步应用,可以作为了解和学习Lucene的入门资料。
1.起源与发展
Lucene是一个高性能、纯Java的全文检索引擎,而且免费、开源。Lucene几乎适合于任何需要全文检索的应用,尤其是跨平台的应用。
Lucene的作者Doug Cutting是一个资深的全文检索专家,刚开始,Doug Cutting将Lucene发表在自己的主页上,2000年3月将其转移到sourceforge,于2001年10捐献给Apache,作为Jakarta的一个子工程。
2.使用现状
经过多年的发展,Lucene在全文检索领域已经有了很多的成功案例,并积累了良好的声誉。
基于Lucene的全文检索产品(Lucene本身只是一个组件,而非一个完整的应用)和应用Lucene的项目在世界各地已经非常之多,比较知名的有:
l Eclipse:主流Java开发工具,其帮助文档采用Lucene作为检索引擎
l Jive:知名论坛系统,其检索功能基于Lucene
l Ifinder:出自德国的网站检索系统,基于Lucene(http://ifinder.intrafind.org/)
l MIT DSpace Federation:一个文档管理系统(http://www.dspace.org/)
国内外采用Lucene作为网站全文检索引擎的也很多,比较知名的有:
l http://www.blogchina.com/weblucene/
l http://www.ioffer.com/
l http://search.soufun.com/
l http://www.taminn.com/
(更多案例,请参见http://wiki.apache.org/jakarta-lucene/PoweredBy)
在所有这些案例中,开源应用占了很大一部分,但更多的还是商化业产品和网站。毫不夸张的说,Lucene的出现,极大的推动了全文检索技术在各个行业或领域中的深层次应用。
3.初步应用
前面提到,Lucene本身只是一个组件,而非一个完整的应用,所以若想让Lucene跑起来,还得在Lucene基础上进行必要的二次开发。
下载与安装
首先,你需要到Lucene的官方网站http://jakarta.apache.org/lucene/ 去下载一份拷贝,最新版是1.4。下载后将得到一个名为lucene-1.4-final.zip的压缩文件,将其解压,里面有一个名为lucene-1.4-final.jar的文件,这就是Lucene组件包了,若需要在项目使用Lucene,只需要把lucene-1.4-final.jar置于类路径下即可,至于解压后的其他文件都是参考用的。
接下来,我用Eclipse建立一个工程,实现基于Lucene的建库、记录加载和记录查询等功能。
如上图所示,这是开发完成后的工程,其中有三个源文件CreateDataBase.java,InsertRecords.java,QueryRecords.java,分别实现建库、入库、检索的功能。
以下是对这三个源文件的分析。
建库源码及说明
CreateDataBase.java |
packagecom.holen.part1;
importjava.io.File;
importorg.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
importorg.apache.lucene.index.IndexWriter;
/**
* @authorHolenChen
*初始化检索库
*/
public classCreateDataBase{
publicCreateDataBase(){
}
public intcreateDataBase(Filefile){
intreturnValue=0;
if(!file.isDirectory()){
file.mkdirs();
}
try{
IndexWriterindexWriter= newIndexWriter(file,newStandardAnalyzer(),true);
indexWriter.close();
returnValue=1;
}catch(Exceptionex){
ex.printStackTrace();
}
returnreturnValue;
}
/**
*传入检索库路径,初始化库
* @paramfile
* @return
*/
public intcreateDataBase(Stringfile){
return this.createDataBase(newFile(file));
}
public static voidmain(String[]args){
CreateDataBasetemp= newCreateDataBase();
if(temp.createDataBase("e:\\lucene\\holendb")==1){
System.out.println("db init succ");
}
}
}
|
说明:这里最关键的语句是IndexWriterindexWriter= newIndexWriter(file,newStandardAnalyzer(),true)。
第一个参数是库的路径,也就是说你准备把全文检索库保存在哪个位置,比如main方法中设定的“e:\\lucene\\holendb”,Lucene支持多库,且每个库的位置允许不同。
第二个参数是分析器,这里采用的是Lucene自带的标准分析器,分析器用于对整篇文章进行分词解析,这里的标准分析器实现对英文(或拉丁文,凡是由字母组成,由空格分开的文字均可)的分词,分析器将把整篇英文按空格切成一个个的单词(在全文检索里这叫切词,切词是全文检索的核心技术之一,Lucene默认只能切英文或其他拉丁文,默认不支持中日韩等双字节文字,关于中文切词技术将在后续章节重点探讨)。
第三个参数是是否初始化库,这里我设的是true,true意味着新建库或覆盖已经存在的库,false意味着追加到已经存在的库。这里新建库,所以肯定需要初始化,初始化后,库目录下只存在一个名为segments的文件,大小为1k。但是当库中存在记录时执行初始化,库中内容将全部丢失,库回复到初始状态,即相当于新建了该库,所以真正做项目时,该方法一定要慎用。
加载记录源码及说明
InsertRecords.java |
packagecom.holen.part1;
importjava.io.File;
importjava.io.FileReader;
importjava.io.Reader;
importorg.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
importorg.apache.lucene.document.Document;
importorg.apache.lucene.document.Field;
importorg.apache.lucene.index.IndexWriter;
/**
* @authorHolenChen
*记录加载
*/
public classInsertRecords{
publicInsertRecords(){
}
public intinsertRecords(Stringdbpath,Filefile){
intreturnValue=0;
try{
IndexWriterindexWriter
= newIndexWriter(dbpath,newStandardAnalyzer(),false);
this.addFiles(indexWriter,file);
returnValue=1;
}catch(Exceptionex){
ex.printStackTrace();
}
returnreturnValue;
}
/**
*传入需加载的文件名
* @paramfile
* @return
*/
public intinsertRecords(Stringdbpath,Stringfile){
return this.insertRecords(dbpath,newFile(file));
}
public voidaddFiles(IndexWriterindexWriter,Filefile){
Documentdoc= newDocument();
try{
doc.add(Field.Keyword("filename",file.getName()));
//以下两句只能取一句,前者是索引不存储,后者是索引且存储
//doc.add(Field.Text("content",new FileReader(file)));
doc.add(Field.Text("content",this.chgFileToString(file)));
indexWriter.addDocument(doc);
indexWriter.close();
}catch(Exceptionex){
ex.printStackTrace();
}
}
/**
*从文本文件中读取内容
* @paramfile
* @return
*/
publicStringchgFileToString(Filefile){
StringreturnValue= null;
StringBuffersb= newStringBuffer();
char[]c= new char[4096];
try{
Readerreader= newFileReader(file);
intn=0;
while(true){
n=reader.read(c);
if(n>0){
sb.append(c,0,n);
}else{
break;
}
}
reader.close();
}catch(Exceptionex){
ex.printStackTrace();
}
returnValue=sb.toString();
returnreturnValue;
}
public static voidmain(String[]args){
InsertRecordstemp= newInsertRecords();
Stringdbpath="e:\\lucene\\holendb";
//holen1.txt中包含关键字"holen"和"java"
if(temp.insertRecords(dbpath,"e:\\lucene\\holen1.txt")==1){
System.out.println("add file1 succ");
}
//holen2.txt中包含关键字"holen"和"chen"
if(temp.insertRecords(dbpath,"e:\\lucene\\holen2.txt")==1){
System.out.println("add file2 succ");
}
}
}
|
说明:这个类里面主要有3个方法insertRecords(Stringdbpath,Filefile),addFiles(IndexWriterindexWriter,Filefile),chgFileToString(Filefile)。
ChgFileToString方法用于读取文本型文件到一个String变量中。
InsertRecords方法用于加载一条记录,这里是将单个文件入全文检索库,第一个参数是库路径,第二个参数是需要入库的文件。
InsertRecords需要调用addFiles,addFiles是文件入库的真正执行者。AddFiles里有如下几行重点代码:
doc.add(Field.Keyword("filename",file.getName()));
注意,在Lucene里没有严格意义上表,Lucene的表是通过Field类的方法动态构建的,比如Field.Keyword("filename",file.getName())就相当于在一条记录加了一个字段,字段名为filename,该字段的内容为file.getName()。
常用的Field方法如下:
方法 |
切词 |
索引 |
存储 |
用途 |
Field.Text(String name, String value) |
Y |
Y |
Y |
标题,文章内容 |
Field.Text(String name, Reader value) |
Y |
Y |
N |
META信息 |
Field.Keyword(String name, String value) |
N |
Y |
Y |
作者 |
Field.UnIndexed(String name, String value) |
N |
N |
Y |
文件路径 |
Field.UnStored(String name, String value) |
Y |
Y |
N |
与第二种类似 |
为了更深入的了解全文检索库,我们可以将全文检索库与通常的关系型数据库(如Oracle,Mysql)作一下对比。
全文检索库对关系型数据库对比 |
对比项 |
全文检索库(Lucene) |
关系型数据库(Oracle) |
核心功能 |
以文本检索为主,插入(insert)、删除(delete)、修改(update)比较麻烦,适合于大文本块的查询。 |
插入(insert)、删除(delete)、修改(update)十分方便,有专门的SQL命令,但对于大文本块(如CLOB)类型的检索效率低下。 |
库 |
与Oracle类似,都可以建多个库,且各个库的存储位置可以不同。 |
可以建多个库,每个库一般都有控制文件和数据文件等,比较复杂。 |
表 |
没有严格的表的概念,比如Lucene的表只是由入库时的定义字段松散组成。 |
有严格的表结构,有主键,有字段类型等。 |
记录 |
由于没有严格表的概念,所以记录体现为一个对象,在Lucene里记录对应的类是Document。 |
Record,与表结构对应。 |
字段 |
字段类型只有文本和日期两种,字段一般不支持运算,更无函数功能。
在Lucene里字段的类是Field,如document(field1,field2…) |
字段类型丰富,功能强大。
record(field1,field2…) |
查询结果集 |
在Lucene里表示查询结果集的类是Hits,如hits(doc1,doc2,doc3…) |
在JDBC为例, Resultset(record1,record2,record3...) |
两种库对比图如下:
检索源码及说明
QueryRecords.java |
packagecom.holen.part1;
importjava.util.ArrayList;
importorg.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
importorg.apache.lucene.document.Document;
importorg.apache.lucene.queryParser.QueryParser;
importorg.apache.lucene.search.Hits;
importorg.apache.lucene.search.IndexSearcher;
importorg.apache.lucene.search.Query;
importorg.apache.lucene.search.Searcher;
/**
* @authorHolenChen
*检索查询
*/
public classQueryRecords{
publicQueryRecords(){
}
/**
*检索查询,将结果集返回
* @paramsearchkey
* @paramdbpath
* @paramsearchfield
* @return
*/
publicArrayListqueryRecords(Stringsearchkey,Stringdbpath,Stringsearchfield){
ArrayListlist= null;
try{
Searchersearcher= newIndexSearcher(dbpath);
Queryquery
=QueryParser.parse(searchkey,searchfield,newStandardAnalyzer());
Hitshits=searcher.search(query);
if(hits!= null){
list= newArrayList();
inttemp_hitslength=hits.length();
Documentdoc= null;
for(inti=0;i<temp_hitslength;i++){
doc=hits.doc(i);
list.add(doc.get("filename"));
}
}
}catch(Exceptionex){
ex.printStackTrace();
}
returnlist;
}
public static voidmain(String[]args){
QueryRecordstemp= newQueryRecords();
ArrayListlist= null;
list=temp.queryRecords("holen","e:\\lucene\\holendb","content");
for(inti=0;i<list.size();i++){
System.out.println((String)list.get(i));
}
}
}
|
说明:该类中Searcher负责查询,并把查询结果以Hits对象集方式返回,Hits好比JDBC中的RecordSet,Hits是Document的集合,每个Document相当于一条记录,Document中包含一个或多个字段,可以通过Document.get(“字段名”)方法得到每个字段的内容。
通过这三个类,就完成了一个简单的基于Lucene的全文检索应用。
4.总结
Lucene十分精练纯粹,就一个jar包,引入到你的工程中,调用其接口,就可以为你的应用增添全文检索功能。
通过上一节的初步应用会发现,Lucene使用起来很简单,与JDBC有些类似,应用时重点掌握好IndexWriter,Document,Field,Searcher等几个类即可。
Lucene的结构很清晰,每个package司职一项,比如org.apache.Lucene.search负责检索,org.apache.Lucene.index索引,org.apache.Lucene.analysis切词等,且Lucene的主要动作都采用了抽象类,扩展起来十分方便。
相对于一些商业化全文检索,Lucene的入库速度更快。因为它的存储采取分步合并的方法,先建立小索引,待时机成熟才把小索引合并到大索引树上。因此,我们在操作应用数据时可以同步进行全文检索库的操作而不会(或许很少)影响系统的效能。
Lucene性能稳定,使用简单,而且开源免费,有Apache基金在后面做支撑,资金和技术力量都十分雄厚,这两年也一直是稳步更新,每次新版本的推出,业界均争相报导。
参考资料
1. Introduction to Text Indexing with Apache Jakarta Lucene(Otis Gospodnetic)
2. Lucene Introduction in Chinese(车东)
3. Lucene Tutorial(Steven J. Owens)
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