`
小嘴冰凉
  • 浏览: 457006 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
社区版块
存档分类
最新评论

lucene学习资料

阅读更多
Lucene 2 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Lucene 1.4.3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:


package  lighter.iteye.com;  
 
import  java.io.BufferedReader;  
import  java.io.File;  
import  java.io.FileInputStream;  
import  java.io.IOException;  
import  java.io.InputStreamReader;  
import  java.util.Date;  
 
import  org.apache.lucene.analysis.Analyzer;  
import  org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;  
import  org.apache.lucene.document.Document;  
import  org.apache.lucene.document.Field;  
import  org.apache.lucene.index.IndexWriter;  
 
/** */ /**  
* author lighter date 2006-8-7 
  */  
public   class  TextFileIndexer   {  
     public   static   void  main(String[] args)  throws  Exception   {  
         /**/ /*  指明要索引文件夹的位置,这里是C盘的S文件夹下  */  
        File fileDir  =   new  File( " c:\\s " );  
 
         /**/ /*  这里放索引文件的位置  */  
        File indexDir  =   new  File( " c:\\index " );  
        Analyzer luceneAnalyzer  =   new  StandardAnalyzer();  
        IndexWriter indexWriter  =   new  IndexWriter(indexDir, luceneAnalyzer,  
                 true );  
        File[] textFiles  =  fileDir.listFiles();  
         long  startTime  =   new  Date().getTime();  
          
         // 增加document到索引去   
           for  ( int  i  =   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. " );  
                String temp  =  FileReaderAll(textFiles[i].getCanonicalPath(),  
                         " GBK " );  
                System.out.println(temp);  
                Document document  =   new  Document();  
                Field FieldPath  =   new  Field( " path " , textFiles[i].getPath(),  
                        Field.Store.YES, Field.Index.NO);  
                Field FieldBody  =   new  Field( " 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   
          long  endTime  =   new  Date().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());  
    }   
 
     public   static  String FileReaderAll(String FileName, String charset)  
             throws  IOException   {  
        BufferedReader reader  =   new  BufferedReader( new  InputStreamReader(  
                 new  FileInputStream(FileName), charset));  
        String line  =   new  String();  
        String temp  =   new  String();  
          
         while  ((line  =  reader.readLine())  !=   null )   {  
            temp  +=  line;  
        }   
        reader.close();  
         return  temp;  
    }   
}  
索引的结果:

File C:\s\ 1 .txt正在被索引.  
中华人民共和国全国人民2006年  
File C:\s\ 2 .txt正在被索引.  
中华人民共和国全国人民2006年  
File C:\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....

package  lighter.iteye.com;  
 
import  java.io.IOException;  
 
import  org.apache.lucene.analysis.Analyzer;  
import  org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;  
import  org.apache.lucene.queryParser.ParseException;  
import  org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;  
import  org.apache.lucene.search.Hits;  
import  org.apache.lucene.search.IndexSearcher;  
import  org.apache.lucene.search.Query;  
 
public   class  TestQuery   {  
     public   static   void  main(String[] args)  throws  IOException, ParseException   {  
        Hits hits  =   null ;  
        String queryString  =   " 中华 " ;  
        Query query  =   null ;  
        IndexSearcher searcher  =   new  IndexSearcher( " c:\\index " );  
 
        Analyzer analyzer  =   new  StandardAnalyzer();  
         try    {  
            QueryParser qp  =   new  QueryParser( " body " , analyzer);  
            query  =  qp.parse(queryString);  
        }   catch  (ParseException e)   {  
        }   
         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





package  lighter.iteye.com;  
 
import  java.io.IOException;  
import  java.io.StringReader;  
 
import  org.apache.lucene.analysis.Analyzer;  
import  org.apache.lucene.analysis.Token;  
import  org.apache.lucene.analysis.TokenStream;  
import  org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;  
 
public   class  StandardAnalyzerTest   
  {  
     // 构造函数,   
      public  StandardAnalyzerTest()  
      {  
    }   
     public   static   void  main(String[] args)   
      {  
         // 生成一个StandardAnalyzer对象   
         Analyzer aAnalyzer  =   new  StandardAnalyzer();  
         // 测试字符串   
         StringReader sr  =   new  StringReader( " lighter javaeye com is the are on " );  
         // 生成TokenStream对象   
         TokenStream ts  =  aAnalyzer.tokenStream( " name " , sr);   
         try    {  
             int  i = 0 ;  
            Token t  =  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  (IOException e)   {  
            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"new StringReader("lighter javaeye com is the are on")"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



package  lighter.iteye.com;  
import  org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;  
import  org.apache.lucene.document.Document;  
import  org.apache.lucene.document.Field;  
import  org.apache.lucene.index.IndexWriter;  
import  org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;  
import  org.apache.lucene.search.Hits;  
import  org.apache.lucene.search.IndexSearcher;  
import  org.apache.lucene.search.Query;  
import  org.apache.lucene.store.FSDirectory;  
 
public   class  FSDirectoryTest   {  
 
     // 建立索引的路径   
      public   static   final  String path  =   " c:\\index2 " ;  
 
     public   static   void  main(String[] args)  throws  Exception   {  
        Document doc1  =   new  Document();  
        doc1.add(  new  Field( " name " ,  " lighter javaeye com " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));  
 
        Document doc2  =   new  Document();  
        doc2.add( new  Field( " name " ,  " lighter blog " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));  
 
        IndexWriter writer  =   new  IndexWriter(FSDirectory.getDirectory(path,  true ),  new  StandardAnalyzer(),  true );  
        writer.setMaxFieldLength( 3 );  
        writer.addDocument(doc1);  
        writer.setMaxFieldLength( 3 );  
        writer.addDocument(doc2);  
        writer.close();  
 
        IndexSearcher searcher  =   new  IndexSearcher(path);  
        Hits hits  =   null ;  
        Query query  =   null ;  
        QueryParser qp  =   new  QueryParser( " name " , new  StandardAnalyzer());  
          
        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(File file,  boolean  create)
FSDirectory.getDirectory(String path,  boolean  create)
两个工厂方法返回目录
New RAMDirectory()就直接可以
再和

IndexWriter(Directory d, Analyzer a,  boolean  create)
一配合就行了
如:

IndexWrtier indexWriter  =   new  IndexWriter(FSDirectory.getDirectory(“c:\\index”, true ), new  StandardAnlyazer(), true );
IndexWrtier indexWriter  =   new  IndexWriter( new  RAMDirectory(), new  StandardAnlyazer(), 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:

public   void  UniteIndex()  throws  IOException
      {
        IndexWriter writerDisk  =   new  IndexWriter(FSDirectory.getDirectory( " c:\\indexDisk " ,  true ), new  StandardAnalyzer(), true );
        Document docDisk  =   new  Document();
        docDisk.add( new  Field( " name " , " 程序员之家 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
        writerDisk.addDocument(docDisk);
        RAMDirectory ramDir  =   new  RAMDirectory();
        IndexWriter writerRam  =   new  IndexWriter(ramDir, new  StandardAnalyzer(), true );
        Document docRam  =   new  Document();
        docRam.add( new  Field( " 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( new  Directory[]  {ramDir} );
        writerDisk.close();
    }
     public   void  UniteSearch()  throws  ParseException, IOException
      {
        QueryParser queryParser  =   new  QueryParser( " name " , new  StandardAnalyzer());
        Query query  =  queryParser.parse( " 程序员 " );
        IndexSearcher indexSearcher  = new  IndexSearcher( " c:\\indexDisk " );
        Hits hits  =  indexSearcher.search(query);
        System.out.println( " 找到了 " + hits.length() + " 结果 " );
         for ( int  i = 0 ;i
          {
            Document doc  =  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 . new  QueryParser(Field字段, new  分析器)
2 .Query query  =  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 . new  IndexSearcher(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

QueryParser queryParser  =   new  QueryParser( " name " , new  StandardAnalyzer());
        Query query  =  queryParser.parse( " 程序员 " );
/**/ /* 这里返回的就是org.apache.lucene.search.PhraseQuery */
        IndexSearcher indexSearcher  = new  IndexSearcher( " c:\\indexDisk " );
        Hits hits  =  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,new Sort(new SortField(String Field,SortComparatorSource)));
就看个例子吧:
这是一个建立索引的例子:


public   void  IndexSort()  throws  IOException
  {
        IndexWriter writer  =   new  IndexWriter( " C:\\indexStore " , new  StandardAnalyzer(), true );
        Document doc  =   new  Document()
        doc.add( new  Field( " sort " , " 1 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
        writer.addDocument(doc);
        doc  =   new  Document();
        doc.add( new  Field( " sort " , " 4 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
        writer.addDocument(doc);
        doc  =   new  Document();
        doc.add( new  Field( " sort " , " 3 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
        writer.addDocument(doc);
        doc  =   new  Document();
        doc.add( new  Field( " sort " , " 5 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
        writer.addDocument(doc);
        doc  =   new  Document();
        doc.add( new  Field( " sort " , " 9 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
        writer.addDocument(doc);
        doc  =   new  Document();
        doc.add( new  Field( " sort " , " 6 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
        writer.addDocument(doc);
        doc  =   new  Document();
        doc.add( new  Field( " sort " , " 7 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
        writer.addDocument(doc);
        writer.close();
}


下面是搜索的例子:
public void SearchSort1() throws IOException, ParseException
{
        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher("C:\\indexStore");
        QueryParser queryParser = new QueryParser("sort",new StandardAnalyzer());
        Query query = queryParser.parse("4");
       
        Hits hits = indexSearcher.search(query);
        System.out.println("有"+hits.length()+"个结果");
        Document doc = hits.doc(0);
        System.out.println(doc.get("sort"));
}
public void SearchSort2() throws IOException, ParseException
{
        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher("C:\\indexStore");
        Query query = new RangeQuery(new Term("sort","1"),new Term("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.
        Hits hits = indexSearcher.search(query,new Sort(new SortField("sort",new MySortComparatorSource())));
        System.out.println("有"+hits.length()+"个结果");
        for(int i=0;i
        {
            Document doc = hits.doc(i);
            System.out.println(doc.get("sort"));
        }
}
public class MyScoreDocComparator implements ScoreDocComparator
{
    private Integer[]sort;
    public MyScoreDocComparator(String s,IndexReader reader, String fieldname) throws IOException
    {
        sort = new Integer[reader.maxDoc()];
        for(int i = 0;i
        {
            Document doc =reader.document(i);
            sort[i]=new Integer(doc.get("sort"));
        }
    }
    public int compare(ScoreDoc i, ScoreDoc j)
    {
        if(sort[i.doc]>sort[j.doc])
            return 1;
        if(sort[i.doc]
            return -1;
        return 0;
    }
    public int sortType()
    {
        return SortField.INT;
    }
    public Comparable sortValue(ScoreDoc i)
    {
        // TODO 自动生成方法存根
        return new Integer(sort[i.doc]);
    }
}
public class MySortComparatorSource implements SortComparatorSource
{
    private static final long serialVersionUID = -9189690812107968361L;
    public ScoreDocComparator newComparator(IndexReader reader, String fieldname)
            throws IOException
    {
        if(fieldname.equals("sort"))
            return new MyScoreDocComparator("sort",reader,fieldname);
        return null;
    }
}

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, Analyzer analyzer)                                          ~~~~~~~~~~~~~~~~~
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

http://www.blogjava.net/liuwentao253/archive/2007/01/08/92401.html
分享到:
评论

相关推荐

    lucene学习资料收集

    【标题】:“Lucene学习资料收集” 【描述】:Lucene是一个开源的全文搜索引擎库,由Apache软件基金会开发。这个资料集可能包含了关于如何理解和使用Lucene的各种资源,特别是通过博主huanglz19871030在iteye上的...

    Lucene的的学习资料及案例

    **Lucene学习指南** Lucene是一个高性能、全文检索库,由Apache软件基金会开发并维护,是Java编程语言中广泛使用的搜索引擎库。它提供了一个简单的API,使得开发者能够方便地在应用中实现全文检索功能。本篇文章将...

    搜索引擎lucene学习资料

    通过这些学习资料,读者可以系统地学习搜索引擎的理论基础,掌握Lucene的核心功能,同时也能了解到如何在实际项目中应用这些技术,提升搜索系统的性能和用户体验。这些知识对于从事信息检索、网站开发、大数据分析等...

    lucene学习资料初级教程

    luncene 初级资料,好好学习吧。亲,这不是在做广告。

    【大搜集:lucene学习资料】---<下载不扣分,回帖加1分,欢迎下载,童叟无欺>

    lucene学习笔记 1 .txt lucene学习笔记 2.txt lucene学习笔记 3 .txt lucene入门实战.txt Lucene 的学习 .txt Lucene-2.0学习文档 .txt Lucene入门与使用 .txt lucene性能.txt 大富翁全文索引和查询的例子...

    【分享:lucene学习资料】---<下载不扣分,回帖加1分,欢迎下载,童叟无欺>

    1&gt; lucene学习笔记 2&gt; 全文检索的实现机制 【1】lucene学习笔记的目录如下 1. 概述 3 2. lucene 的包结构 3 3. 索引文件格式 3 4. lucene中主要的类 4 4.1. Document文档类 4 4.1.1. 常用方法 4 4.1.2. 示例 4 4.2...

    lucene学习笔记

    疯狂代码网站(http://CrazyCoder.cn/DeveloperUtil/Article54058.html)提供了丰富的Lucene学习资料,涵盖从基础概念到高级应用的全面内容,是Lucene学习者不可多得的资源宝库。 总结:通过深入理解Lucene的文档...

    Lucene 2.9 API CHM 官方API学习资料电子书

    lucene 2.9 API , lucene API,lucene 学习资料,lucene2.9 CHM

    lucene4.8学习资料和案例

    本文将深入探讨Lucene 4.8的核心特性、使用方法以及相关的学习资料和案例,旨在帮助读者更好地理解和应用这一技术。 一、Lucene 4.8基础概念 1. 文档(Document):Lucene中的基本单位,用于存储信息,可以理解为...

    Lucene资料大全(包括Lucene_in_Action书等)

    标题"Lucene资料大全(包括Lucene_in_Action书等)"表明这是一个包含全面Lucene学习资源的集合,其中最显著的是《Lucene_in_Action》这本书。这是一本广泛认可的关于Apache Lucene的权威指南,通常被简称为LIA,它深入...

    lucene学习pdf2

    通过深入学习"lucene学习pdf2"提供的资料,并结合Luke工具的实践操作,你将能够掌握Lucene的精髓,无论你是开发者、数据分析师还是信息检索爱好者,都能从中受益匪浅。在探索Lucene的道路上,理论结合实践,不断尝试...

    lucene相关学习资料

    **Lucene相关学习资料概述** Lucene是一款开源的全文搜索引擎库,由Apache软件基金会开发,广泛应用于各种信息检索系统。这个压缩包包含了丰富的Lucene学习资源,包括文档、配置文件和源代码,可以帮助我们深入了解...

    Lucene+compass学习资料

    在学习Lucene时,重点应掌握如何创建索引、执行查询以及优化搜索性能。 接着,我们转向Compass。Compass是一个基于Lucene的全文搜索引擎框架,它将Lucene的功能与对象关系映射(ORM)框架相结合,如Hibernate和JPA...

    lucene笔记共38页.pdf.zip

    《Lucene笔记共38页.pdf》压缩包包含了一份详尽的Lucene学习资料,这份笔记深入浅出地探讨了Apache Lucene这个全文搜索引擎库。Lucene是Java开发的开源库,广泛应用于信息检索和大数据分析领域,为开发者提供了强大...

    lucene开发资料.zip

    此"lucene开发资料.zip"压缩包包含了关于Lucene开发的重要资源,包括文档、代码示例、网页、公用类以及配置文件,对于学习和实践Lucene至关重要。 首先,Lucene的核心概念主要包括索引、查询解析和搜索。索引是...

    Lucene学习工具包.zip

    这个"Lucene学习工具包.zip"包含了学习Lucene所需的重要资料和资源,旨在帮助开发者深入理解和掌握Lucene的核心概念、功能以及使用方法。本文将详细解析Lucene的基本原理、主要特性,并提供学习路径和实践建议。 ##...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics