lucene学习笔记3

搜索

Lucene搜索的api的类主要有4个 IndexSearcher ,Query（包括子类）,QueryParser,Hits
IndexSearcher是搜索的入口，他的search方法提供了搜索功能

Query有很多子类， 各种不同的子类代表了不同的查询条件,下文详述

QueryParser是一个非常通用的帮助类，他的作用是把用户输入的文本转换为内置的Query对象（大多数web搜索引擎都提供一个查询输入框来让用户输入查询条件）。QueryParser内置提供了很多语法来使使用可以输入各种高级条件的Query。比如: "Hello AND world"会被解析为一个AND关系的BooleanQuery，他包含两个TermQuery(Hell和world)。这些语法虽然强大，但都针对英文设计，对我们需要中文搜索来说都不需要了解太多的Query类型，一般几个简单的就够用了。QueryParser的使用如下

QueryParser.parse(String query, String field, Analyzer analyzer) throws ParseException

其中：query是用户输入的内容,field是搜索默认的field（其他field需要显式指定），analyzer是用来将用户输入的内容也作分析处理（分词），一般情况下这里的anaylyzer是index的时候采用的同一analyzer。

另外我们也可以自己构造一个QueryParser: new QueryParser(String field, Analyzer a)(含义同上),这样做的好处是可以自己定义调整一些参数.

搜索结果的处理:Hits对象

Hits对象是搜索结果的集合 主要有下面几个方法

1. length() ,这个方法记录有多少条结果返回(lazy loading)
2. doc(n) 返回第n个记录
3. id(in) 返回第n个记录的Document ID
4. score(n) 第n个记录的相关度(积分)

由于搜索的结果一般比较大，从性能上考虑，Hits对象并不会真正把所有的结果全部取回，默认情况下是保留前100个记录(对于一般的搜索引擎,100个记录足够了).

分页的处理

100条记录还是太多，我们多半会每页显示20条记录，然后分为若干页显示，对于分页，一般有两个办法

1. 在session中保留indexreader对象和hit对象，翻页的时候提取内容
2. 不使用session，每次都简单处理为重新查询

lucene推荐先使用第二个办法，即每次都重新查询，这样做的好处是简单方便，不需要考虑session的问题，lucene的查询效率也能保证每次查询时间不长，除非真正有了性能问题，否则不用考虑第一个办法。

缓存：RAMDirectory的用法

RAMDirectory对象很好用，通过它，我们可以把一个普通的index完全读取到内存中,用法如下：
RAMDirectory ramDir = new RAMDirectory(dir);
这样的ramdir效率自然比真正的文件系统快很多

Lucene的scoring算法

lucence查询的纪录默认按照相关度排序，这个相关度就是score,scoring的算法是比较复杂的,对于我们做应用的人似乎没有什么帮助，（先说一下Term: 我的理解是Term为一个独立的查询词,用户输入的的查询通过各种分词，大小写处理(正规化),消除stopwords等）以后，会已Term为基本单位），几个关键参数稍微留意一下即可。

• Term在文章中出现的频率量
• 包含同一个Term的文章的频率
• field中的boosting参数
• term的长度
• term在文章中的数量

一般来说,这些参数我们都不可能去调整, 如果你想了解更多,IndexSearcher还提供了一个explain方法, 通过传入一个Query和document ID,你可以得到一个Explaination对象,他是对内部算法信息的简单封装,toString()一下就可以看到详细的说明

创建Query:各种query介绍

最普通的TermQuery
TermQuery最普通, 用Term t=new Term("contents","cap"); new TermQuery(t)就可以构造
TermQuery把查询条件视为一个key, 要求和查询内容完全匹配,比如Field.Keyword类型就可以使用TermQuery

RangeQuery
RangeQuery表示一个范围的搜索条件,RangeQuery query = new RangeQuery(begin, end, included);
最后一个boolean值表示是否包含边界条件本身, 用字符表示为"[begin TO end]" 或者"{begin TO end}"

PrefixQuery
顾名思义,就是表示以某某开头的查询, 字符表示为"something*"

BooleanQuery
这个是一个组合的Query,你可以把各种Query添加进去并标明他们的逻辑关系,添加条件用

public void add(Query query, boolean required, boolean prohibited)

方法, 后两个boolean变量是标示AND OR NOT三种关系 字符表示为" AND OR NOT" 或 "+ -" ,一个BooleanQuery中可以添加多个Query, 如果超过setMaxClauseCount(int)的值(默认1024个)的话,会抛出TooManyClauses错误.

PhraseQuery
表示不严格语句的查询,比如"red pig"要匹配"red fat pig","red fat big pig"等,PhraseQuery所以提供了一个setSlop()参数,在查询中,lucene会尝试调整单词的距离和位置,这个参数表示可以接受调整次数限制,如果实际的内容可以在这么多步内调整为完全匹配,那么就被视为匹配.在默认情况下slop的值是0, 所以默认是不支持非严格匹配的, 通过设置slop参数(比如"red pig"匹配"red fat pig"就需要1个slop来把pig后移动1位),我们可以让lucene来模糊查询. 值得注意的是,PhraseQuery不保证前后单词的次序,在上面的例子中,"pig red"需要2个slop,也就是如果slop如果大于等于2,那么"pig red"也会被认为是匹配的.

WildcardQuery
使用?和*来表示一个或多个字母比如wil*可以匹配 wild ,wila ,wilxaaaa...,值得注意的是,在wildcard中,只要是匹配上的纪录,他们的相关度都是一样的,比如wilxaaaa和wild的对于wil*的相关度就是一样的.

FuzzyQuery
这个Query对中文没有什么用处,他能模糊匹配英文单词(前面的都是词组),比如fuzzy和wuzzy他们可以看成类似, 对于英文的各种时态变化和复数形式,这个FuzzyQuery还算有用,匹配结果的相关度是不一样的.字符表示为 "fuzzy~"

QueryParser使用

对于搜索引擎, 很多情况下用户只需要一个输入框就要输入所有的查询条件(比如google), 这时,QueryParser就派上用场了,他的作用就是把各种用户输入转为Query或者Query组, 他把上面提到的Query的字符表示(Query.toString)转化为实际的Query对象,比如"wuzzy~"就会转换为FuzzyQuery, 不过QueryParser用到了Analyzer,所以QueryParser parse过后的Query再toString未必和原来的一样.Query额外的语法有:

分组:Groupping
比如"(a AND b) or C",就是括号分组,很容易理解

FieldSelectiong
QueryParser的查询条件是对默认的Field进行的, 它在QueryParser解析的时候编码指定, 如果用户需要在查询条件中选用另外的Field, 可以使用如下语法: fieldname:fielda, 如果是多个分组,可以用fieldname:(fielda fieldb fieldc)表示.

*号问题
QueryParse默认不允许*号出现在开始部分，这样做的目的主要是为了防止用户误输入*来头导致严重的性能问题（会把所有记录读出）

boosting
通过hello^2.0 可以对hello这个term进行boosting，(我想不到什么用户会这样么bt)

QueryParser是一个准备好的,立即可以工作的帮助类,不过他还是提供了很多参数供程序员调整，首先,我们需要自己构造一个新的QueryParser,然后对他的各种参数来定制化.