PrefixQuery
前缀查询。
如 test* 会匹配出 test/tests/tester。
例如:目录(category)通常都体现一个层次结构,如/tec/it/java 或 /tec/it/db 或 /tec/it/java/jvm 等等目录,如果想要搜索某个目录(如/tec/it或者/tec/it/db),可以构造prefix query。
WildcardQuery
通配符查询。可以让我们使用不完整、缺少某些字母的项进行查询。
lucene有两个标准通配符:* 代表0个或多个字母,? 代表0个或者1个字母。
注意:如果以 * 开头,或者中间包含 * ,或者结尾包含 * (如果仅结尾包含,则prefix优先)则为wildcard。
FuzzyQuery
模糊查询。
编辑距离算法 : 决定索引中的项term与指定目标项之间的相似程度,计算从一个字符串转换到另一个字符串所需的最少插入、删除和替换的字母个数。(参见http://nemogu.iteye.com/blog/1518585)
在lucene中,计算两个字符串间的相似度,使用了下面的计算公式:
1- distance / min(textLen, targetLen)
其中,distance就是上面的编辑距离算法算出的edit distance,textlen为字符串长度,targetlen为要匹配的字符串的长度。 从公式可以看出,相似度不仅跟编辑距离有关还与串的长度有关,相似度是个[0,1]之间的值,值越大,表明两者越匹配。
使用QueryParser.parse("abc~0.7")解析查询表达式 abc~0.7 ,会解析成FuzzyQuery,0.7为最小相似度。
PhraseQuery
在默认情况下,索引中会包含各个项Term的位置信息。
查询语句用双引号引起来,查询时项之间的距离会作为查询的一个约束条件。两个项位置之间所允许的最大距离称为slop,默认情况下,slop因子设置为0,即要求查询结果必须和输入的短语完全匹配。可以在查询表达式加上~n设置,如QueryParser.parse(“abc
123”~1);
BooleanQuery
分享到:
相关推荐
- **QueryParser**:将用户的非格式化查询转换为Query对象,支持自动分词和分析。 - **Hits**:存储查询结果的集合,按相关性排序,方便结果展示和处理。 5. **查询类型**: - **TermQuery**:是最基本的查询...
Lucene支持这种多字段查询,你可以通过构建复杂的Query对象来实现。例如,可以创建一个BooleanQuery,将各个字段的Query子句以AND、OR或NOT的关系组合起来。此外,还可以使用MultiFieldQueryParser,它允许指定一组...
例如,在上面的示例程序中,我们创建了一个 SpanTermQuery 对象 quick,用于查询字段 "f" 中包含词项 "quick" 的文档。 2. SpanNearQuery SpanNearQuery是一个近似查询,用于查询指定字段中包含某些词项的文档,...
时间区间查询的关键在于构建正确的Query对象。Lucene支持多种查询类型,例如TermQuery、PrefixQuery、RangeQuery等。在时间区间搜索中,我们通常会用到RangeQuery。RangeQuery允许我们在指定的范围内查找匹配的文档...
5. **解析查询**:`queryParser.parse()`方法接受用户输入的查询关键字,返回一个Query对象。 6. **创建查询器**:`IndexSearcher`执行查询,传入索引读取器和是否开启多线程。 7. **执行查询**:调用`...
2. 构建Query对象,如使用TermQuery、BooleanQuery、PhraseQuery等。 3. 使用IndexSearcher的search方法,传入Query和TopDocs参数,获取匹配的文档和相关性分数。 4. 遍历TopDocs的结果,获取ScoreDoc对象,进而获取...
**Lucene查询语法详解** Apache Lucene是一款高性能、全文本搜索库,被广泛应用于各种搜索引擎的构建。在使用Lucene进行信息检索时,理解和掌握其查询语法至关重要。本篇文章将深入探讨Lucene的查询语法,帮助你更...
查询阶段,用户输入查询字符串,Lucene将这个字符串转换为查询对象,然后与索引进行匹配。查询操作通常包括以下步骤: - 查询分析(Query Parsing):将用户的输入转换为查询语法,可能涉及短语查询、布尔查询等。 ...
Lucene的核心特性之一就是支持复杂的查询语言,其中包括正则表达式。 #### 正则表达式在Lucene中的应用 正则表达式是一种强大的文本模式匹配工具,广泛应用于字符串搜索和替换等场景。在Lucene中,可以通过`regexQuery...
查询解析器将用户输入转化为 Lucene 可以理解的Query对象,然后执行查询,返回匹配的文档集合。在本示例中,我们将看到如何使用这些功能并对比不同的相似度计算方法。 现在我们聚焦于BM25相似度。BM25(Best Match ...
3. **构建Query**:使用QueryParser或者直接创建Query对象,如`new TermQuery(new Term("field", "query term"))`。 4. **执行查询**:使用`indexSearcher.search(query, n)`执行查询,其中n是返回结果的最大数量。...
public void add(Query query, BooleanClause.Occur occur) BooleanClause用于表示布尔查询子句关系的类,包括: BooleanClause.Occur.MUST,BooleanClause.Occur.MUST_NOT,BooleanClause.Occur.SHOULD。 有以下6...
本文将深入探讨"Lucene5学习之分页查询"这一主题,结合给定的标签"源码"和"工具",我们将讨论如何在Lucene5中实现高效的分页查询,并探讨其背后的源码实现。 首先,理解分页查询的重要性是必要的。在大型数据集的...
`FuzzyQuery`构造函数接受三个参数:`queryTerm`,模糊查询的相似度阈值(默认是0.5,表示至少50%的相似度),以及前缀长度(默认是0,表示可以接受任何前缀)。 相似度阈值决定了返回结果的最低相似度,而前缀长度...
2. **查询分析器(Query Analyzer)**:这是Lucene中的一个核心组件,负责将用户的查询字符串转化为一系列的分词(Token),以便与索引中的分词进行匹配。默认的分析器会处理如停用词、词形还原等文本预处理工作。在...
在本文中,我们将深入探讨如何使用Lucene查询工具类和`IndexSearcher`进行分页查询,这在处理大量数据时尤其有用。Lucene是一个强大的全文搜索引擎库,它提供了高效、可扩展的文本检索功能。在Java开发环境中,...
2. **查询解析器(Query Parser)**:如SimpleQueryParser,将用户输入的自然语言查询转化为Lucene可识别的查询对象。 3. **搜索器(Searcher)**:执行搜索操作,如IndexSearcher,通过查询对象和索引找到匹配的...
查询执行阶段,Lucene使用QueryParser解析用户的查询字符串,生成对应的Query对象。然后,Searcher对象利用这些查询对象在索引中寻找匹配的文档。这一过程涉及到Scorer和Collector,Scorer计算每个文档的相关性分数...
在高级查询中,我们可能会利用FuzzyQuery进行模糊匹配,或者使用PrefixQuery进行前缀搜索,这些都能极大地提高用户查询的灵活性。 在智能查询中,更常见的功能是短语查询和近似查询。SpanQuery类族提供了一种精确...
在搜索阶段,Lucene支持多种查询类型,如标准查询(Standard Query)、短语查询(Phrase Query)、布尔查询(Boolean Query)以及模糊查询。模糊查询允许用户输入近似或部分关键词,系统会尝试找到与之最接近的匹配...