`

lucene3 建立索引文件例子

阅读更多
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
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;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;

/**
 * 建立索引文件
 * 
 * @author chinaxxren
 * 
 */
public class CreateIndexerDir {
	// 搜索源文件
	private static String INDEX_DIR = "C:\\Documents and Settings\\admin\\桌面\\cs";
	// 建立生成索引文件夹
	private static String DATA_DIR = "C:\\Documents and Settings\\admin\\桌面\\test";

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		long start = new Date().getTime();
		int numIndexed = index(new File(INDEX_DIR), new File(DATA_DIR));
		long end = new Date().getTime();

		System.out.println("Indexing " + numIndexed + " files took "
				+ (end - start) + " milliseconds");
	}

	/**
	 * 
	 * @param srcDir
	 *            查询的源文件
	 * @param saveDir
	 *            创建保存索引的文件目录
	 * @return 返回匹配的记录总数
	 */
	public static int index(File srcDir, File saveDir) {
		Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT); // 创建一个语法分析器
		IndexWriter writer = null;
		// 文件目录
		Directory directory = null;
		int numIndexed = 0;
		try {
			// 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
			directory = FSDirectory.open(saveDir); // 把索引文件存储到磁盘目录
			// 创建一个IndexWriter(存放索引文件的目录,分析器,Field的最大长度)
			System.out.println(IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);
			// 可见构造它需要一个索引文件目录,一个分析器(一般用标准的这个),一个参数是标识是否清空索引目录
			writer = new IndexWriter(directory, analyzer, true,
					IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);
			// 索引合并因子
			// 一、SetMergeFactor(合并因子)
			// SetMergeFactor是控制segment合并频率的,其决定了一个索引块中包括多少个文档,当硬盘上的索引块达到多少时,
			// 将它们合并成一个较大的索引块。当MergeFactor值较大时,生成索引的速度较快。MergeFactor的默认值是10,建议在建立索引前将其设置的大一些。
			writer.setMergeFactor(100);
			// 二、SetMaxBufferedDocs(最大缓存文档数)
			// SetMaxBufferedDocs是控制写入一个新的segment前内存中保存的document的数目,
			// 设置较大的数目可以加快建索引速度,默认为10。
			writer.setMaxMergeDocs(1000);
			// 三、SetMaxMergeDocs(最大合并文档数)
			// SetMaxMergeDocs是控制一个segment中可以保存的最大document数目,值较小有利于追加索引的速度,默认Integer.MAX_VALUE,无需修改。
			// 在创建大量数据的索引时,我们会发现索引过程的瓶颈在于大量的磁盘操作,如果内存足够大的话,
			// 我们应当尽量使用内存,而非硬盘。可以通过SetMaxBufferedDocs来调整,增大Lucene使用内存的次数。
			indexDirectory(writer, srcDir);
			numIndexed = writer.numDocs();
			// SetUseCompoundFile这个方法可以使Lucene在创建索引库时,会合并多个 Segments 文件到一个 .cfs
			// 中。
			// 此方式有助于减少索引文件数量,对于将来搜索的效率有较大影响。
			// 压缩存储(True则为复合索引格式)
			writer.setUseCompoundFile(true);
			// 对索引进行优化
			writer.optimize();
			// 若需要从索引中删除某一个或者某一类文档,IndexReader提供了两种方法:
			// reader.DeleteDocument(int docNum)
			// reader.DeleteDocuments(Term term)
			//
			// 前者是根据文档的编号来删除该文档,docNum是该文档进入索引时Lucene的编号,是按照顺序编的;后者是删除满足某一个条件的多个文档。
			//
			// 在执行了DeleteDocument或者DeleteDocuments方法后,系统会生成一个*.del的文件,该文件中记录了删除的文档,但并未从物理上删除这些文档。此时,这些文档是受保护的,当使用Document
			// doc = reader.Document(i)来访问这些受保护的文档时,Lucene会报“Attempt to access a
			// deleted document”异常。如果一次需要删除多个文档时,可以用两种方法来解决:
			//
			// 1. 删除一个文档后,用IndexWriter的Optimize方法来优化索引,这样我们就可以继续删除另一个文档。
			//
			// 2.
			// 先扫描整个索引文件,记录下需要删除的文档在索引中的编号。然后,一次性调用DeleteDocument删除这些文档,再调用IndexWriter的Optimize方法来优化索引。

		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		} finally {
			if (writer != null) {
				try {
					writer.close(); // 关闭IndexWriter时,才把内存中的数据写到文件
				} catch (IOException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
			if (directory != null) {
				try {
					directory.close(); // 关闭索引存放目录
				} catch (IOException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
		}
		return numIndexed;
	}

	/**
	 * 递归文件
	 * 
	 * @param writer
	 * @param dir
	 * @throws IOException
	 */
	private static void indexDirectory(IndexWriter writer, File srcDir)
			throws IOException {

		File[] files = srcDir.listFiles();
		for (File src : files) {
			if (src.isDirectory()) {
				// 如果是文件继续递归
				indexDirectory(writer, src); // recurse
				// 如果是txt结尾的文件则处理
			} else if (src.getName().endsWith(".txt")) {
				indexFile(writer, src);
			}
		}
	}

	/**
	 * 建立索引表
	 * 
	 * @param writer
	 * @param f
	 * @throws IOException
	 */
	private static void indexFile(IndexWriter writer, File src)
			throws IOException {
		// 如果文件时隐藏或者文件不存在或则文件不能读,则返回
		if (src.isHidden() || !src.exists() || !src.canRead()) {
			return;
		}
		// 显示读取的文件的路径
		String path = src.getCanonicalPath();
		System.out.println("" + path);
		// 显示读取的文件内容
		String text = loadFileToString(src);
		// Document相当于数据库中的一行记录。
		Document doc = new Document();
		// Field(String name, byte[] value, Field.Store store)
		// Field(String name, Reader reader)
		// Field(String name, Reader reader, Field.TermVector termVector)
		// Field(String name, String value, Field.Store store, Field.Index
		// index)
		// Field(String name, String value, Field.Store store, Field.Index
		// index, Field.TermVector termVector)
		//      
		// 在Field中有三个内部类:Field.Index,Field.Store,Field.termVector,而构造函数也用到了它们。
		// 参数说明:
		// Field.Store:
		// Field.Store.NO:表示该Field不需要存储。
		// Field.Store.Yes:表示该Field需要存储。
		// Field.Store.COMPRESS:表示使用压缩方式来存储。
		// Field.Index:
		// Field.Index.NO:表示该Field不需要索引。
		// Field.Index.TOKENIZED:表示该Field先被分词再索引。
		// Field.Index.UN_TOKENIZED:表示不对该Field进行分词,但要对其索引。
		// Field.Index.NO_NORMS:表示该Field进行索引,但是要对它用Analyzer,同时禁止它参加评分,主要是为了减少内在的消耗。
		// 增加文档 Field相当于增加数据库字段一样
		//检索,获取都需要的内容,直接放index中,不过这样会增大index,保存文件的txt内容
		doc.add(new Field("contents", text, Field.Store.YES,
				Field.Index.ANALYZED));
		//大段文本内容,会用来检索,但是检索后不需要从index中取内容,可以根据url去load真实的内容 
		doc.add(new Field("contents", new FileReader(src)));
		doc.add(new Field("filename", path, Field.Store.YES,
				Field.Index.ANALYZED));
		writer.addDocument(doc);
	}

	/**
	 * 将文件读出来转化为字符串
	 * 
	 * @param file
	 *            源文件,不能是文件夹
	 * @return
	 */
	private static String loadFileToString(File file) {
		BufferedReader br = null;
		try {
			// 字符缓冲流,是个装饰流,提高文件读取速度
			br = new BufferedReader(new FileReader(file));
			StringBuffer sb = new StringBuffer();
			String line = br.readLine();
			while (null != line) {
				sb.append(line);
				line = br.readLine();
				System.out.println(line);
			}
			return sb.toString();
		} catch (FileNotFoundException e) {
			System.out.println("文件不存在!");
			return null;
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
			return null;
		} finally {
			try {
				br.close();
			} catch (IOException e) {
				System.out.println("关闭流出现异常");
				e.printStackTrace();
			}
		}
	}
}

5
0
分享到:
评论
1 楼 liaochunlu 2015-03-20  
楼主,“lucene3 建立索引文件例子”这篇文章,如果想要增量索引文件,应该怎么改,可以指点下吗,新手学。。。

相关推荐

    lucene 对 xml建立索引

    ### Lucene对XML文档建立索引的技术解析与实践 #### 一、引言 随着互联网技术的迅猛发展,非结构化数据(如XML文档)在企业和组织中的应用日益广泛。如何高效地处理这些非结构化的数据,特别是进行快速检索成为了一...

    lucene全文检索简单索引和搜索实例

    《Lucene全文检索:简单索引与搜索实例详解》 Lucene是Apache软件基金会的开源项目,是一款强大的全文检索库,被广泛应用于Java开发中,为开发者提供了构建高性能搜索引擎的能力。在本文中,我们将深入探讨如何基于...

    基于lucene技术的增量索引

    - **首次创建索引**:首先,我们需要遍历整个数据源,创建每个文档的实例,然后将这些文档添加到Lucene的索引writer中。完成这一步后,就会生成一个完整的初始索引。 - **监控数据变更**:为了实现增量索引,我们...

    lucene3 例子

    Lucene3包含了对文本的分词、标准化处理(如去除停用词、词干提取)以及建立倒排索引的能力,这些都是全文搜索的关键步骤。倒排索引允许快速定位包含特定关键词的文档,大大提高了搜索效率。 博文链接中提到的是一...

    Lucene对本地文件多目录创建索引

    在这个过程中,Lucene会分析文档内容,建立倒排索引,以便快速查找包含特定关键词的文件。 描述中提到的博客链接可能提供了具体的实现步骤或示例代码,但具体内容未给出,所以我们将基于Lucene的一般用法进行讲解。...

    Lucene建立索引

    3. **Lucene建立索引步骤** - **初始化**: 创建`IndexWriter`对象,配置索引目录和索引参数。 - **文档分析**: 使用`Analyzer`对文档内容进行分词,去除停用词和标点符号,生成词项流。 - **添加文档**: 调用`...

    最简单的Lucene建立、搜索索引的方法

    **建立索引的步骤** 1. **添加依赖**:在MyEclipse10中,首先需要导入Lucene相关的jar包,这些通常包括lucene-core、lucene-analyzers、lucene-queryparser等,确保所有必要的组件都已引入。 2. **创建索引目录**...

    Lucene 索引的简单使用

    - **分词器(Tokenizer)**:分词器将输入的文本分解为一系列的词语,这是建立索引的第一步。 - **分析器(Analyzer)**:分析器结合了分词器、过滤器等,负责对文本进行预处理,如去除停用词、词形还原等。 ### 2...

    lucene全文搜素实例 java lucene 实例

    1. **索引(Index)**:Lucene 的核心功能是建立索引,它将非结构化的文本数据转换成可供快速搜索的数据结构。索引过程包括分词(Tokenization)、词干提取(Stemming)、停用词过滤(Stopword Removal)等步骤。 2...

    Lucene索引搜索简介以及入门实例源码.rar

    3. **索引(Index)**:Lucene通过建立索引来提高搜索速度。索引是一个结构化的数据存储,包含了文档的关键信息,便于快速查找。 4. **分析器(Analyzer)**:在建立索引前,Lucene会使用分析器对文本进行处理,如...

    lucene 结合 poi 索引word

    Lucene通过建立倒排索引,能够在大量文本数据中快速找到与查询匹配的文档。在Java环境中,Lucene能够无缝集成,为开发者提供了一个简单易用的API。 另一方面,Apache POI是一个用于处理Microsoft Office格式文件的...

    Lucene 详细教案

    这样你就告诉 lucene 我要在 c 盘的 index 目录下建立索引文件,我要使用车东老师的二分词算法做分析器、我要在这个目录下删除以前的索引或任何文件创立我的索引文件。 索引的建立有三种方式,让我一一道来: 1 ...

    Lucene 简单入门程序实例

    最后,文档附带了一个示例代码片段,展示了如何使用Lucene为一个文件建立索引。代码中使用了`IndexWriter`、`StandardAnalyzer`和`Field`等关键类,通过创建`Document`对象并将字段添加其中,最终将文档写入索引。这...

    lucene小实例文件检索

    在“lucene小实例文件检索”中,开发者可能会先创建一个索引,遍历指定目录下的所有文件,将文件内容作为Document的字段,然后使用Analyzer处理并添加到索引中。之后,用户输入查询,通过QueryParser解析成Query,...

    lucene检索实例代码,自己总结的非常详细

    文档中包含Lucene4.0.0版本jar包,中文分词器jar包,Lucene实例代码 1:建立索引 2:各种搜索方式方法 3:删除索引 4:检查索引文件 5:恢复删除的索引 6:强制删除 7:更新索引 8:合并索引 9:高亮回显 供大家参考...

    实现多种文件格式的Lucene全文搜索功能的dom实例

    4. **建立索引**:将预处理后的文本输入Lucene,构建索引。索引包含词项(terms)及其在文档中的位置信息,便于快速查找。 5. **查询处理**:用户输入查询后,Lucene会分析查询字符串并生成查询对象。查询对象与...

    Lucene实现索引和查询的实例讲解

    数据库和Lucene建立索引都是为了查找方便,但是数据库仅仅针对部分字段进行建立,且需要把数据转化为格式化信息,并予以保存。而全文检索是将全部信息按照一定方式进行索引。 Lucene的架构设计主要包括两块:一是...

    Lucene搜索实例

    **Lucene 搜索实例** Apache Lucene 是一个高性能、全文本搜索引擎库,它为开发者提供了在各种应用程序中实现全文检索的工具集。Lucene 并不是一个完整的应用,而是一个 Java 类库,可以被其他 Java 应用程序所使用...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics