Lucene 的搜索

 Lucene 的搜索

以上完成了索引的建立和一些关于索引的知识，但是光有索引是不行的，我们真正要做的检索，这才是我们的关键。现在我们看看 lucene 的检索吧。

认识检索从检索的工具开始吧！ IndexSearcher 类是 lucene 用于检索的工具类，我们在检索之前要得到这个类的实例。

第一步我们看以下代码：

IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("c:\\index");

创建 IndexSearcher 实例需要告诉 lucene 索引的位置，就是你 IndexWrite 的文件路径。

Query query = null;

Hits hits = null;

query = QueryParser.parse(key1, "name", new StandardAnalyzer());

hits = searcher.search(query);

if (hits != null) {

if (hits.length() == 0) {

System.out.println(" 没有找到任何结果 ");

} else {

System.out.print(" 找到 ");

for (int i = 0; i < hits.length(); i++) {

Document d = hits.doc(i);

String dname = d.get("title");

System.out.print(dname + " " );

}

}

}

}

以上就是一个完整的检索过程，这里我们看见了个 Query 和 Hits ，这两个类就是比较关键的了，我们先从检索结果的 Hits 类说起。

我们使用 Hits 经常使用的几个方法有：

length() :返回搜索结果的总数量。

Doc(int n) : 放回第 n 个文档。

Id(int n) : 返回第 n 个文档的内部编号。

Sorce(int n) : 返回第 n 个文档的得分。

看见这个 Sorce(int n) 这个方法，是不是就可以联想到搜索引擎的排序问题呢，像百度的推广是怎么做出来的呢 , 可想而知吧，那就说明必定存在一中方法可以动态的改变某片文档的得分。对了， lucene 中可以使用 Document 的 setBoost 方法可以改变当前文档的 boost 因子。

下面我们看看：

Document doc1 = new Document();

doc1.add(Field.Text("contents", "word1 word"));

doc1.add(Field.Keyword("path", "path\\document1.txt"));

doc1.setBoost(1.0f);

这样我们就在改变了篇文档的评分了，当 boost 的值越大它的分值就越高，其出现的位置就越靠前。

让我们再来看看 lucene 为我们提供的各种 Query 吧。

第一、 按词条搜索 － TermQuery
query = new TermQuery(new Term("name","word1"));

hits = searcher.search(query);

这样就可以把 field 为 name 的所有包含 word1 的文档检索出来了。

第二、“与或”搜索 － BooleanQuery

它实际是一个组合 query 看看下面的代码：

query1 = new TermQuery(new Term("name","word1"));

query2 = new TermQuery(new Term("name","word2"));

query = new BooleanQuery();

query.add(query1, false, false);

query.add(query2, false, false);

hits = searcher.search(query);

看看 booleanQuery 的用法吧：

true & true : 表明当前加入的字句是必须要满足的。相当于逻辑与。

false & true : 表明当前加入的字句是不可一被满足的， 相当于逻辑非。

false & false : 表明当前加入的字句是可选的，相当于逻辑或。

true & true : 错误的情况。

Lucene 可以最多支持连续 1024 的 query 的组合。

第三、在某一范围内搜索 － RangeQuery

IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("c:\\index");

Term beginTime = new Term("time","200001");

Term endTime = new Term("time","200005");

Hits hits = null;

RangeQuery query = null;

query = new RangeQuery(beginTime, endTime, false);

hits = searcher.search(query);

RangeQuery 的构造函数的参数分别代表起始、结束、是否包括边界。这样我们就可以按照要求检索了。

第四、使用前缀检索 － PrefixQuery

这个检索的机制有点类似于 indexOf() 从前缀查找。这个常在英文中使用，中文中就很少使用了。代码如下：

IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("c:\\index");

Term pre1 = new Term("name", "Da");

query = new PrefixQuery(pre1);

hits = searcher.search(query);

第五、多关键字的搜索 － PhraseQuery

可以多个关键字同时查询。使用如下：

query = new PhraseQuery();

query.add(word1);

query.add(word2);

query.setSlop(0);

hits = searcher.search(query);

printResult(hits, "'david' 与 'mary' 紧紧相隔的 Document");

query.setSlop(2);

hits = searcher.search(query);

printResult(hits, "'david' 与 'mary' 中相隔两个词的短语 ");

这里我们要注意 query.setSlop(); 这个方法的含义。

query.setSlop(0);紧紧相连 （这个的条件比较苛刻）

query.setSlop(2);相隔

第六、使用短语缀搜索 － PharsePrefixQuery

使用 PharsePrefixQuery 可以很容易的实现相关短语的检索功能。

实例：

query = new PhrasePrefixQuery();

// 加入可能的所有不确定的词

Term word1 = new Term("content", "david");

Term word2 = new Term("content", "mary");

Term word3 = new Term("content", "smith");

Term word4 = new Term("content", "robert");

query.add(new Term[]{word1, word2});

// 加入确定的词

query.add(word4);

query.setSlop(2);

hits = searcher.search(query);

printResult(hits, " 存在短语 'david robert' 或 'mary robert' 的文档 ");

第七、相近词语的搜索 － fuzzyQuery

可以通俗的说它是一种模糊查询。

实例：

Term word1 = new Term("content", "david");

Hits hits = null;

FuzzyQuery query = null;

query = new FuzzyQuery(word1);

hits = searcher.search(query);

printResult(hits," 与 'david' 相似的词 ");

第八、使用通配符搜索 － WildcardQuery

实例：

IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("c:\\index");

Term word1 = new Term("content", "*ever");

Term word2 = new Term("content", "wh?ever");

Term word3 = new Term("content", "h??ever");

Term word4 = new Term("content", "ever*");

WildcardQuery query = null;

Hits hits = null;

query = new WildcardQuery(word1);

hits = searcher.search(query);

printResult(hits, "*ever");

query = new WildcardQuery(word2);

hits = searcher.search(query);

printResult(hits, "wh?ever");

query = new WildcardQuery(word3);

hits = searcher.search(query);

printResult(hits, "h??ever");

query = new WildcardQuery(word4);

hits = searcher.search(query);

printResult(hits, "ever*");

由上可以看出通配符？代便 1 个字符， * 代表 0 到多个字符。

Lucene 现在支持以上八中的搜索方式，我们可以根据需要选择适合自己的搜索方式。当然上面提供的一些可能对英文还是比较有效，中文就不可取了，所以我们开始想想百度，我们只在一个输入框中搜索结果。有了这个疑问我们揭开下一章的讨论吧！

查询字符串的解析：这个就是我们经常在一个输入框中输入我们要检索的文字，交给搜索引擎去帮我们分词。

QueryParser 类就是对查询字符串的解析类。

看看它的用法：

query = QueryParser.parse(key1, "name", new StandardAnalyzer());

hits = searcher.search(query);

它直接返回一个 Query 对象。需要传入的参数分别是：

用户需要查询的字符串、需要检索的对应字段名称、采用的分词类。

Analyzer analyzer = new CJKAnalyzer();

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

Query query = MultiFieldQueryParser.parse(searchword, fields, analyzer);

Hits hits = searcher.search(query);

QueryParser 的“与” 和 “或”：

QueryParser 之间默认是或，我们想改变为与的话加入以下代码：

QueryParser.setOperator(QueryParser.DEFAULT_OPERATOR_AND);

就可以了。

5 高级搜索技巧

前面我们已经介绍了一般情况下 lucene 的使用技巧，现在我们探讨一下高级搜索的技巧吧！

1、 对搜索结果进行排序：

1） 使用 sort 类排序：

Sort sort = new Sort();

hits = searcher.search(query,sort);

这种方式是使用默认的 sort 排序方式进行排序。默认的 sort 排序是按照相关度进行排序。即通过 luence 的评分机制进行排序。

2) 对某一字段进行排序

Sort sort = new Sort( “ content ” );

hits = searcher.search(query,sort);

3) 对多个字段进行排序

Sort sort = new Sort(new SortField[]{new SortField("title"),new SortField("contents")});

hits = searcher.search(query,sort);

2、 多域搜索和多索引搜索：

在使用 luecene 时，如果查询的只是某些 terms ，而不关心这些词条到时来自那个字段中时。这时可以使用 MultiFieldQueryParser 类。这个用于用户搜索含有某个关键字是否存在在字段中，他们之间的关系使用 OR 连接。即不管存在在哪一个字段都会显示显示出来。

使用 MultiSearcher 可以满足同时多索引的搜索需求。

Searcher[] searchers = new Searcher[2];

searchers[0] = new IndexSearcher(indexStoreB);

searchers[1] = new IndexSearcher(indexStoreA);

// 创建一个多索引检索器

Searcher mSearcher = new MultiSearcher(searchers);

3、 对搜索结果进行过滤：

1) 对时间进行过滤

通常情况下我们对搜索结果要进行过滤显示，即只显示过滤后的结果。

doc.add(Field.Keyword("datefield", DateField.timeToString(now - 1000)));

DateFilter df1 = DateFilter.Before("datefield", now);

2) 查询过滤器

通过查询过滤器可以过滤一部分的信息。

Filter filter = new Filter()

{

public BitSet bits (IndexReader reader) throws IOException

{

BitSet bitset = new BitSet(5);

bitset.set (1);

bitset.set (3);

return bitset;

}

};

// 生成带有过滤器的查询对象

Query filteredquery = new FilteredQuery (query, filter);

// 返回检索结果

Hits hits = searcher.search (filteredquery);

这样我们就可以使用自己定义的过滤方式去过滤信息了。

3) 带缓存的过滤器：

使用待缓存的过滤器我们可以重用过滤功能，如下：

MockFilter filter = new MockFilter();

CachingWrapperFilter cacher = new CachingWrapperFilter(filter);

cacher.bits(reader);

以上介绍完了现在学习 luence ，没有太详细的介绍它的实现，因为它对于我们来说是一个工具，既然是工具我们就要会用就可以了。