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Compass2.2 学习笔记

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学习Compass是个很快速的过程,它不像其他框架需要花很多时间学习它的API和了解它的工作流程.似乎Compass就是两个框架的组合版本.

为什么这样说呢?看下它的工作流程就知道了:

Compass

这个结构和Hibernate很相像,无非就是Hibernate把JDBC封装了一把.所以从结构上来说,只要我们了解了Hibernate,就已经对Compass有了了解.那么Hibernate需要提供API和配置文件来对JDBC进行操作,那么Compass呢?Compass不仅从结构上模仿了Hibernate,就连API风格也不尽相同.我们把它和Hibernate的API做个对比就知道了:

Hibernate API Compass API
Configration cfg = new Configuration().configue(); CompassConfiguration cfg = new CompassConfiguration().configure();
SessionFactory sf = cfg.buildSessionFactory(); Compass compass = cfg.buildCompass();
Session session = sf.openSession(); CompassSession session = compass.openSession();
Transaction tx = session.beginTransaction(); CompassTransaction tx = session.beginTransaction();
session.xxx(); // do something session.xxx(); // do something
tx.commit(); tx.commit();
session.close(); session.close();

再把两个session的核心方法比较一下:

Hibernate session API CompassSession API  
save(Object) create(Object) 建立索引
saveOrUpdate(Object) save(Object) 保存或更新
delete(Object) delete(Class, ids...) 删除索引
get() get() 获取
createQuery(hql).list() find(String) 使用查询字符串查询

所以说,Compass与Hibernate极为相似,Compass总结起来就两句话:

  • Hibernate的风格
  • Lucene的思想

    Compass2.2的版本所用的Lucene2.4.1,Lucene2.4与目前的Lucene3.0相比:

  • API的差别很大,代码不能通用
  • 3.0效率更高

    但是Compass用起来舒服,学习成本不高,所以这里用Compass2.2对索引库进行操作.

    所需jar包

    image

    Compass配置文件

    先从Compass的文档中复制配置模板:

     

    再对其进行详细配置:

    <compass name="default">
     
     <!-- 1,连接信息 -->
     <connection>
     <file path="./indexDir/" />
     </connection>
     
     <!-- 2,声明映射信息 -->
     <mappings>
     <class name="cn.domain.Article" />
     </mappings>
     
    </compass>

    在Lucene里面,如果将对象的数据存储在索引库里面,需要先把对象转换为Document,这个工作在Compass里面会自动将其转为Document,在Lucene里面还需要指定哪些Field是可以搜索的,并且是否存储在缓存数据里面,那么Compass也要提供相应的配置才行,Compass如何做到呢?它会在主配置文件(compass.cfg.xml)中通过反射得到Class,得到该类上所有的注解信息,这就是映射信息的作用.用Article作为测试类,属性如下:

    public class Article {
     
     private Integer id;
     private String title;
     private String content;

    再生成对应的getter、setter方法,我们要指明这个类的数据是可以被搜索到的,需要在类上添加注解:

    @Searchable
    public class Article {

    这就表明这是一个可搜索对象,Compass会通过反射创造出该类的实例,所以一定要有无参的构造函数,并且有删除索引的需求,还有Field的配置等,对可搜索对象的所有要求为:

    要有默认的构造方法

  • 在类上要有:@Searchable
  • 要有一个唯一标识符的属性:@SearchableId
  • 其他的属性用:@SearchableProperty

    第二个条件主要是针对删除和更新的,因为之前对Compass的核心方法和Hibernate的核心方法进行了对比,删除索引是用delete()方法,delete()方法不是接收一个对象,因为你把对象给它,它也不知道对象与与对象之间是以什么为区别的,所以给它一个Class,它通过在主配置文件中的映射信息,反射出该类, 再用你提供的第二个参数,也就是唯一标识符,来找到索引,从而进行删除和更新的操作,这就是@SearchableId的作用.

    在Lucene里面将对象转为Document对象的时候,需要保存的数据用Field对象来封装,封装的时候,要提供是否存储数据以及是否为数据建立索引等配置,这就是@SearchableProperty的作用.完整的对类的配置为下,以id作为唯一标识符:

    @Searchable
    public class Article {
     
     // 对于唯一标识符,默认不可以进行搜索,除非明确的指定name属性。
     // Compass2.2对于数字是使用toString()策略,对于数字属性应指定format属性。
     // 如format="00000",表示数字存为5个字符,如果不足5个,前面用若干个0补齐。
     @SearchableId(name = "id", format = "00000000")
     private Integer id;
     
     // name属性可以不写,默认当前属性(成员变量)的名称。
     @SearchableProperty(name = "title", store = Store.YES, index = Index.ANALYZED)
     private String title;
     
     @SearchableProperty(name = "content", store = Store.YES, index = Index.ANALYZED)
     private String content;

    注意导包不要导错了,全是org.compass.annotations包中的.属性配置基本和Lucene里面一样.唯一需要注意的就是对数字的处理.如果在Compass的使用过程中出来问题,或者找不到索引之类的,一定要记得看你的数据类型.

    创建索引的方式基本与Lucene相同,毕竟Compass是对Lucene的封装,思想是属于Lucene的.就像Hibernate使用Session需要先得到SessionFactory一样,Compass也需要获得SessionFactory,并且也是由Configuration对象来取得的:

    public class ArticleDao {
     
     private Compass compassSessionFactory;
     
     public ArticleDao() {
     CompassConfiguration cfg = new CompassConfiguration().configure();
     compassSessionFactory = cfg.configure().buildCompass();
     }

    在Hibernate中,对于Session,SessionFactory只需要一个就够了,对于一个索引库,全局只有一个Compass对象就可以了:

    @Test
    public void createIndex(){
     //准备好测试数据
     Article article = new Article();
     article.setId(1);
     article.setTitle("baby");
     article.setContent("love you");
     
     //获得Session
     CompassSession session = compassSessionFactory.openSession();
     //这个事务是针对索引库的事务
     CompassTransaction tx = session.beginTransaction();
     session.save(article);
     tx.commit();
     session.close(); //一定要记得关闭
    }

    简单的查询,就像Lucene的查询字符串一样.

    @Test
    public void searchIndex() {
     //获得Session
     CompassSession session = compassSessionFactory.openSession();
     //这个事务是针对索引库的事务
     CompassTransaction tx = session.beginTransaction();
     //找到一条结果数
     // Article article = session.load(Article.class, 1);
     // System.out.println(article.getId());
     // System.out.println(article.getTitle());
     // System.out.println(article.getContent());
     String queryString = "love";
     CompassHits hits = session.find(queryString);
     int count = hits.length();
     for (int i = 0; i < count; i++) {
     Article article = (Article) hits.data(i);
     System.out.println(article.getId());
     System.out.println(article.getTitle());
     System.out.println(article.getContent());
     }
     tx.commit();
     session.close(); //一定要记得关闭
    }

    这只是一个简单增加索引和查询索引的例子,权当做Hello World吧.

    每次使用Session都要从SessionFactory中获取,无疑是很麻烦的,不如把SessionFactory维护在工具类里面,全局只有一个,在用一个静态方法得到一个Session.

    @Test
    public void deleteIndex(){
     CompassSession session = CompassUtils.getSession();
     CompassTransaction tx = session.beginTransaction();
     session.delete(Article.class,1);
     tx.commit();
     session.close();
    }
     
    @Test
    public void updateIndex(){
     CompassSession session = CompassUtils.getSession();
     CompassTransaction tx = session.beginTransaction();
     Article article = session.get(Article.class, 1);
     article.setContent("love love");
     session.save(article);
     tx.commit();
     session.close();
    }

    注意,如果唯一标识符是数字,并且没有在实体类里面对唯一标识符使用format属性,则以上代码获取不到!

     


    默认的分词是标准分词器,这个分词器对中文采取的是单字分词,根本没办法使用.一般做法是用第三方的分词器,常用的有极易分词、庖丁分词、IKAnalyzer等.要使用分词器,需要在Compass的主配置文件里面进行配置,这里采用极易分词:

    <!-- 3,其他配置 -->
    <settings>
     <!-- 配置分词器类型 -->
     <setting name="compass.engine.analyzer.default.type" value="jeasy.analysis.MMAnalyzer"></setting>
    </settings>

    这个分词器对中文支持比较好,采用的是词库分词,准确度较高.

     


    接下来还要配置高亮器,配置高亮器主要有三点:前缀、后缀、高亮显示的摘要.同样是在主配置文件里面进行配置:

    <!-- 3,其他配置 -->
    <settings>
     <!-- 高亮配置:摘要的长度(字符数量,默认为100) -->
     <setting name="compass.engine.highlighter.default.fragmenter.simple.size" value="20" />
     <!-- 高亮配置:显示效果的前缀 -->
     <setting name="compass.engine.highlighter.default.formatter.simple.pre" value="&lt;span class='keyword'&gt;" />
     <!-- 高亮配置:显示效果的后缀 -->
     <setting name="compass.engine.highlighter.default.formatter.simple.post" value="&lt;/span&gt;" />
     
     <!-- 配置分词器类型 -->
     <setting name="compass.engine.analyzer.default.type" value="jeasy.analysis.MMAnalyzer"></setting>
    </settings>

    注意,前缀和后缀中的标签,要转义,不然会和配置文件中的符号产生冲突!

    @Test
    public void highlighterIndex() {
     CompassSession session = CompassUtils.getSession();
     CompassTransaction tx = session.beginTransaction();
     // 查询条件
     String queryString = "love";
     CompassHits hits = session.find(queryString);
     int count = hits.length();
     for (int i = 0; i < count; i++) {
     Article article = (Article) hits.data(i);
     // -------------------------
     // 进行高亮操作,一次高亮一个属性值
      // 返回高亮后的一段文本摘要,原属性值不会改变
       // 如果当前高亮的属性值中没有出现关键字,则返回null.
     String text = hits.highlighter(i).fragment("content");
     if(text != null){
     // 使用的高亮后的文本替原文本
     article.setContent(text);
     }
     System.out.println(article.getId());
     System.out.println(article.getTitle());
     System.out.println(article.getContent());
     }
     tx.commit();
     session.close();
    }

    一般来说搜索结果的排序和Lucene里面是一样的,按照相关度得分进行排序,在实际应用中,往往需要人工操纵得分,比如给了推广费之类的,既然有这种需求,自然就有这种做法,和Lucene的不同之处在于,Lucene在添加索引时控制相关度得分的比重,Compass也是在添加索引时控制,不过需要在实体类里面增加一个属性和它的getter、setter方法,这个属性决定了所有这个类的数据的相关度得分的比重,也就是说可以让只要是这个实体类的数据,就能比别的类的数据得分要高,并且只要是设置了这个属性,就能在添加索引时控制相关度得分的比重:

    @SearchableBoostProperty
    private float boostValue = 1F;

    在实体里面增加这个属性,属性名无所谓,类型是float,最重要的是要有getter、setter方法和@SearchableBoostProperty,必须要有这处注解,Lucene才能在你调用相关方法的时候,通过反射获得有这个注解的属性名,在调用它的getter方法,得到值,那么在程序中就要增加一句代码:

    //准备好测试数据
    Article article = new Article();
    article.setId(3);
    article.setTitle("baby");
    article.setContent("love you");
    //设定比重,默认为1L
    article.setBoostValue(2L);

    其他地方都是一样的.除了对相关度得分的排序以外,还可能在搜索时使用某个属性的值进行排序.这也是可以的:

    @Test
    public void sortIndex() {
     CompassSession session = CompassUtils.getSession();
     CompassTransaction tx = session.beginTransaction();
     // 查询条件
     String queryString = "love";
     //CompassHits hits = session.find(queryString);
     CompassQuery query = session.queryBuilder().queryString(queryString).toQuery();
     query.addSort("id");
     CompassHits hits = query.hits();
     int count = hits.length();
     for (int i = 0; i < count; i++) {
     Article article = (Article) hits.data(i);
     System.out.println(article.getId());
     System.out.println(article.getTitle());
     System.out.println(article.getContent());
     }
     tx.commit();
     session.close();
    }

    只需要在得到搜索结果之前做一点改动.先得到CompassQuery对象,调用这个对象的addSort()方法增加排序规则.像上述一样,则是按升序进行排序,也可以替换成下面这句使用降序排列:

    query.addSort("id",SortDirection.REVERSE);

    注意,指定参与排序的字段时,参与排序的字段必须要是Index.NOT_ANALYZED,否则分词后无法找到!

    有时候也会使用到过滤器对搜索结果进行过滤.

    @Test
    public void filterIndex() {
     CompassSession session = CompassUtils.getSession();
     CompassTransaction tx = session.beginTransaction();
     //查询条件
     String queryString = "love";
     //得到CompassQuery对象,准备查询
     CompassQuery query = session.queryBuilder().queryString(queryString).toQuery();
     /**
     * 增加过滤条件,between第三、四个参数分别代表是否包含下边界和上边界
     */
     CompassQueryFilter filter = session.queryFilterBuilder().between("id", 2, 3, true, true);
     //添加过滤器
     query.setFilter(filter);
     CompassHits hits = query.hits();
     int count = hits.length();
     for (int i = 0; i < count; i++) {
     Article article = (Article) hits.data(i);
     System.out.println(article.getId());
     System.out.println(article.getTitle());
     System.out.println(article.getContent());
     }
     tx.commit();
     session.close();
    }

    但是使用过滤器是效率很低的做法,使用查询字符串可以获得更高的效率,而且可以达到同样的效果.下面就对各种查询进行简要说明:

    @Test
    public void search() throws Exception {
     CompassSession session = CompassUtils.openSession();
     CompassTransaction tx = session.beginTransaction();
     
     // 查询方式一:使用查询字符串(可以有查询语法)
     // CompassHits hits = session.find(queryString);
     // -----------------------------------------------------------------
     // 查询方式二:构建CompassQuery对象
     // 1,查询所有
     CompassQuery query1 = session.queryBuilder().matchAll();
     
     // 2,关键词查询
     CompassQuery query2 = session.queryBuilder().term("title", "lucene");
     
     // 3,范围查询
     CompassQuery query3 = session.queryBuilder().between("id", 5, 15, true);
     
     // 4,通配符查询
     CompassQuery query4 = session.queryBuilder().wildcard("title", "lu*n?");
     
     // 5,短语查询
     // 设定精确间隔的匹配方式,写法1
     CompassMultiPhraseQueryBuilder qb = session.queryBuilder().multiPhrase("title");
     qb.add("lucene", 0); // 第一个词位置从0开始
     qb.add("工作", 2); // 第二个词位置从2开始
     CompassQuery query5 = qb.toQuery();
     // 设定精确间隔的匹配方式,写法2
     CompassQuery query6 = session.queryBuilder().multiPhrase("title")//
     .add("lucene", 0) // 第一个词位置从0开始
     .add("工作", 2) // 第二个词位置从2开始
     .toQuery();
     // 设定最多间隔的匹配方式
     CompassQuery query7 = session.queryBuilder().multiPhrase("title")//
     .add("lucene") //
     .add("工作") //
     .setSlop(5) // 指定的词之间的最长间隔不超过5个词
     .toQuery();
     // 6,布尔查询
     CompassQuery query = session.queryBuilder().bool()//
     // .addMust(query)
     // .addMustNot(query)
     // .addShould(query)
     .addMust(query1)//
     .addMustNot(query3)//
     .toQuery();
     
     // -------------------------------
     CompassHits hits = query.hits();
     
     // 处理结果
     List<Article> list = new ArrayList<Article>();
     int count = hits.length(); // 总结果数
     
     for (int i = 0; i < hits.length(); i++) {
     Article article = (Article) hits.data(i);
     list.add(article);
     }
     
     tx.commit();
     session.close();
     // -----------------------------------------------------------------
     // 显示结果
     System.out.println("====== 符合条件的总记录数为:" + count + " ======");
     for (Article a : list) {
     System.out.println("--------------> id = " + a.getId());
     System.out.println("title = " + a.getTitle());
     System.out.println("content= " + a.getContent());
     }
    }

    基本上还是Lucene的那一套,只是简单的封装一下而已.


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