lucene4.7 分页（五）

 我们先来看下下面的问题，现在我们的索引里有2亿多的数据，那么现在的需求是，把索引里的全部数据，读取然后写入txt文本里，对于这么一个量级的数据，显然是不可能一下子全部读取完的，那得要多大的内存才能够支持下来，是一个很恐怖的内存量，所以就引入散仙今天要给大家介绍的一个功能，Lucene的分页技术。 


在介绍分页之前，我们先来看看上面的那个需求，不用分页的解决办法， 
其实在lucene里面，每一个索引都会对应一个不重复的docid，而这一点跟Oralce数据库的伪列rownum一样，恰恰正是由于这个docid的存在，所以让lucene在海量数据检索时从而拥有更好的性能，我们都知道Oracle数据库在分页时，使用的就是伪列进行分页，那么我的lucene也是一样，既然有一个docid的存在，那么上面的需求就很简单了。 

方法一:依次根据每个docid获取文档然后写入txt中，这样的以来，就避免了内存不足的缺点，但是这样单条读取的话，速度上可能会慢一点,但能满足需求无可厚非。伪代码如下

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

try{         directory=FSDirectory.open(new File(indexReadPath));//打开索引文件夹         IndexReader  reader=DirectoryReader.open(directory);//读取目录         IndexSearcher search=new IndexSearcher(reader);//初始化查询组件         for(int i=0;i<reader.numDocs();i++){//numDocs可能很大          Document doc=search.doc(i);//依次获取每个docid对应的Document         //可以在此部，做个批量操作,加快写入速度         }                      reader.close();//关闭资源          directory.close();//关闭连接                   }catch(Exception e){             e.printStackTrace();         }

Lucene的分页，总的来说有两种形式，总结如下图表格。（如果存在不合适之处，欢迎指正！） 

 

编号	方式	优点	缺点
1	在ScoresDocs里进行分页	无需再次查询索引，速度很快	在海量数据时，会内存溢出
2	利用SearchAfter，再次查询分页	适合大批量数据的分页	再次查询，速度相对慢一点，但可以利用缓存弥补

从上图我们可以分析出，ScoreDocs适合在数据量不是很大的场景下进行分页，而SearchAfter则都适合，所以，我们要根据自己的业务需求，合理的选出适合自己的分页方式。 

在我们了解这2中分页技术的优缺点之后，我们再来探讨下上面那个读2亿数据存入txt文本里，在这里，SocreDocs不适合这种场景，当然如果你内存足够大的话，可以尝试下，通用分页分批读取的方式，可以提升我们的写入效率，效果是比单条单条读取的速度是要快很多的。虽然ScoresDocs的分页方式在本需求上不适合，但是作为示例，下面散仙给出使用ScoreDocs进行分页的代码： 

 

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

try{         directory=FSDirectory.open(new File(indexReadPath));//打开索引文件夹         IndexReader  reader=DirectoryReader.open(directory);//读取目录         IndexSearcher search=new IndexSearcher(reader);//初始化查询组件                       TopDocs all=search.search(new MatchAllDocsQuery(), 50000);          int offset=0;//起始位置          int pageSize=30;//分页的条数          int total=30;//结束条数          int z=0;          while(z<=50){//总分页数          System.out.println("==============================");          pageScoreDocs(offset,total,search, all.scoreDocs);//调用分页打印          offset=(z*pageSize+pageSize);//下一页的位置增量          z++;//分页数+1；              total=offset+pageSize;//下一次的结束分页量          }          reader.close();//关闭资源          directory.close();//关闭连接                   }catch(Exception e){             e.printStackTrace();         }

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

public void pageScoreDocs(int offset,int total,IndexSearcher searcher,ScoreDoc[] doc) throws Exception{         //System.out.println("offset:"+offset+"===>"+total);         for(int i=offset;i<total;i++){             //System.out.println("i"+i+"==>"+doc.length);             if(i>doc.length-1){//当分页的长度数大于总数就停止                                   break;             }else{                          Document dosc=searcher.doc(doc[i].doc);                System.out.println(dosc.get("name"));                          }         }

最后我们来看下使用SearcherAfter进行分页的方式,代码如下: 

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

try{         directory=FSDirectory.open(new File(indexReadPath));//打开索引文件夹         IndexReader  reader=DirectoryReader.open(directory);//读取目录         IndexSearcher search=new IndexSearcher(reader);//初始化查询组件                    int pageStart=0;          ScoreDoc lastBottom=null;//相当于pageSize          while(pageStart<10){//这个只有是paged.scoreDocs.length的倍数加一才有可能翻页操作              TopDocs paged=null;              paged=search.searchAfter(lastBottom, new MatchAllDocsQuery(),null,30);//查询首次的30条              if(paged.scoreDocs.length==0){                  break;//如果下一页的命中数为0的情况下，循环自动结束              }              page(search,paged);//分页操作，此步是传到方法里对数据做处理的                             pageStart+=paged.scoreDocs.length;//下一次分页总在上一次分页的基础上              lastBottom=paged.scoreDocs[paged.scoreDocs.length-1];//上一次的总量-1，成为下一次的lastBottom          }          reader.close();//关闭资源          directory.close();//关闭连接                   }catch(Exception e){             e.printStackTrace();         }

至此，我们已经了解了lucene中的分页技术，至于，我们在项目中该如何使用，都要根据我们的实际情况处理，因为分页技术常常会跟其他的，排序，过滤，评分等一些技术结合使用。 

 

 

http://my.oschina.net/MrMichael/blog/220782