Lucene06---查询

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Lucene3.5 TermQuery TermRangeQuery BooleanQuery PhraseQuery

前面总结了很多Lucene上的东西，建立索引、高亮等等这些都是为了查询做准备和服务的，下面我们来说说查询，我们知道Lucene的主要功能就是查询功能，所以Lucene里的查询做的非常强大，可以有各种各样的查询。

org.apache.lucene.search.Query包下的Query类下有需要查询对象，这里我们说其中几个比较重要的：

TermQuery：关键字查询

TermRangeQuery：范围查询

WildcardQuery：通配符查询

PhraseQuery：短语查询

BooleanQuery：Boolean查询（最重要的）

FirstLucene04SearchByQuery.Java：

package com.iflytek.lucene;

import java.io.File;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.queryParser.MultiFieldQueryParser;
import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.Filter;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;

/**
 * @author xudongwang 2012-2-10
 * 
 *         Email:xdwangiflytek@gmail.com
 */
public class FirstLucene04SearchByQuery {

	/**
	 * 源文件路径
	 */
	private String filePath01 = "F:\\Workspaces\\workspaceSE\\BlogDemo\\luceneDatasource\\HelloLucene01.txt";
	private String filePath02 = "F:\\Workspaces\\workspaceSE\\BlogDemo\\luceneDatasource\\HelloLucene04.txt";

	/**
	 * 索引路径
	 */
	private String indexPath = "F:\\Workspaces\\workspaceSE\\BlogDemo\\luceneIndex";

	/**
	 * 分词器，这里我们使用默认的分词器,标准分析器（好几个，但对中文的支持都不好）
	 */
	private Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_35);

	private Directory ramDir = null;

	/**
	 * 搜索
	 * 
	 * @param queryStr
	 *            搜索的关键词
	 * @throws Exception
	 */
	public void search(String queryStr) throws Exception {

		// 1、把要搜索的文本解析为Query对象
		String[] fields = { "name", "content" };
		QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_35, fields, analyzer);
		Query query = queryParser.parse(queryStr);
		search(query);
	}
	
	/**
	 * 搜索
	 * 
	 * @param query
	 *            Query对象
	 * @throws Exception
	 */
	public void search(Query query) throws Exception {
		// 2、进行查询
		IndexReader indexReader = IndexReader.open(ramDir);
		IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
		Filter filter = null;
		TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, filter, 10000);
		System.out.println("总共有【" + topDocs.totalHits + "】条匹配的结果");// 注意这里的匹配结果是指文档的个数，而不是文档中包含搜索结果的个数

		// 3、取出数据，并打印结果
		for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
			int docSn = scoreDoc.doc;// 文档内部编号
			Document document = indexSearcher.doc(docSn);// 根据文档编号取出相应的文档
			File2Document.printDocumentInfo(document);// 打印出文档信息
		}

	}

	/**
	 * 优化创建索引，将索引存在在内存和磁盘配合使用
	 * 
	 * @throws Exception
	 */
	public void createIndexByYouHua() throws Exception {
		File indexFile = new File(indexPath);
		Directory fsDir = FSDirectory.open(indexFile);

		// 1、启动时，将磁盘中的索引读取到内存中
		ramDir = new RAMDirectory(fsDir);
		IndexWriterConfig ramConf = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_35, analyzer);

		// 运行程序时操作内存中的索引
		IndexWriter ramIndexWriter = new IndexWriter(ramDir, ramConf);
		Document document = File2Document.file2Document(filePath01);
		Document document2 = File2Document.file2Document(filePath02);
		ramIndexWriter.addDocument(document);
		ramIndexWriter.addDocument(document2);
		ramIndexWriter.close();

		// 2、退出时将内存中的索引保存到磁盘中
		IndexWriterConfig fsConf = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_35, analyzer);
		IndexWriter fsIndexWriter = new IndexWriter(fsDir, fsConf);
		fsIndexWriter.addIndexes(ramDir);// 把另外几个索引库中的所有索引数据合并到当前的索引库中
		fsIndexWriter.commit();
		//fsIndexWriter.optimize();// 对索引文件进行优化，从而减少IO操作
		fsIndexWriter.forceMerge(1);
		fsIndexWriter.close();
	}

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		FirstLucene04SearchByQuery lucene = new FirstLucene04SearchByQuery();
		//lucene.createIndexByYouHua();
		lucene.search("iteye");
	}

}

关键词查询（TermQuery）：

	/**
	 * 关键字查询
	 * 
	 * @throws Exception
	 */
	public void testTermQuery() throws Exception {
		Term term = new Term("content", "iteye");
		// 关键字查询,注意关键词中没有大写字符，全是小写字符
		Query query = new TermQuery(term);
System.out.println("对应的查询字符串："+query);
		byQuery.createIndexByYouHua();
		byQuery.search(query);
	}

运行结果：

对应的查询字符串：content:iteye

总共有【2】条匹配的结果

name -->HelloLucene01.txt

content -->Hello, my name is wang xudong, I in iteye blog address is xdwangiflytek.iteye.com.

path -->F:\Workspaces\workspaceSE\BlogDemo\luceneDatasource\HelloLucene01.txt

size -->84

name -->HelloLucene04.txt

content -->iteye too other.iteye too other.iteye too other.iteye too other.iteye too other.

iteye too other.iteye too other.iteye too other.iteye too other.iteye too other.

path -->F:\Workspaces\workspaceSE\BlogDemo\luceneDatasource\HelloLucene04.txt

size -->738

范围查询（TermRangeQuery）：

	/**
	 * 范围查询
	 * 
	 * @throws Exception
	 */
	public void testTermRangeQuery() throws Exception {
		// true表示包含边界
		Query query = new TermRangeQuery("size",200,900, true, true);
		byQuery.createIndexByYouHua();
		byQuery.search(query);
	}

运行结果：

总共有【1】条匹配的结果

name -->HelloLucene04.txt

content -->iteye too other.iteye too other.iteye too other.iteye too other.iteye too other.

iteye too other.iteye too other.iteye too other.iteye too other.iteye too other.

path -->F:\Workspaces\workspaceSE\BlogDemo\luceneDatasource\HelloLucene04.txt

size -->738

但是上面需要注意的是如果上面的范围是100-1000，则就不会有结果，这是为什么呢？

大家需要注意，这里100和1000字符串排序谁大？应该是100大，因为100的ANSIC大，所以这里它是按照字符串进行排序的，因为它在储存的时候里面全部都是字符串。这时怎么办呢？解决方法就是让索引的时候是相同的宽度，搜索的时候也是相同的宽度。

将Test里的方法改为：

	public void testTermRangeQuery() throws Exception {
		// true表示包含边界
		Query query = new TermRangeQuery("size", NumberTools.longToString(100), NumberTools.longToString(1000), true, true);
		byQuery.createIndexByYouHua();
		byQuery.search(query);
	}

同时在建立索引的地方，File2Document.java中，需要将

document.add(new Field("size", String.valueOf(file.length()),
				Store.YES, Index.NOT_ANALYZED));

改为：

document.add(new Field("size", NumberTools.longToString(file.length()),
				Store.YES, Index.NOT_ANALYZED));

但是这里的方法提示过时了，在3.5中我还没找到类似的方法，知道的可以告诉我一下。

通配符查询（WildcardQuery）：

	/**
	 * 通配符查询
	 * 
	 * '?'代表一个字符
	 * 
	 * '*'代表0个或多个字符
	 * 
	 * @throws Exception
	 */
	public void testWildcardQuery() throws Exception {
//		Term term = new Term("content", "itey?");
		Term term = new Term("content", "ite*");
		Query query = new WildcardQuery(term);
		byQuery.createIndexByYouHua();
		byQuery.search(query);
	}

运行结果：

总共有【2】条匹配的结果

name -->HelloLucene01.txt

content -->Hello, my name is wang xudong, I in iteye blog address is xdwangiflytek.iteye.com.

path -->F:\Workspaces\workspaceSE\BlogDemo\luceneDatasource\HelloLucene01.txt

size -->84

name -->HelloLucene04.txt

content -->iteye too other.iteye too other.iteye too other.iteye too other.iteye too other.

iteye too other.iteye too other.iteye too other.iteye too other.iteye too other.

path -->F:\Workspaces\workspaceSE\BlogDemo\luceneDatasource\HelloLucene04.txt

size -->738

短语查询（PhraseQuery）：

/**
	 * 短语查询
	 * @throws Exception
	 */
	public void testPhraseQuery() throws Exception{
		PhraseQuery phraseQuery = new PhraseQuery();
		//这里的1和3是相对的位置
		phraseQuery.add(new Term("content","iteye"),1);
		phraseQuery.add(new Term("content","address"),3);
		
		/**
		 * 	
			phraseQuery.add(new Term("content","iteye"));
			phraseQuery.add(new Term("content","address"));
			//设置上面的两个词之间最多能隔几个词
			phraseQuery.setSlop(2);
		 */
		
		byQuery.createIndexByYouHua();
		byQuery.search(phraseQuery);
		
	}

运行结果：

总共有【1】条匹配的结果

name -->HelloLucene01.txt

content -->Hello, my name is wang xudong, I in iteye blog address is xdwangiflytek.iteye.com.

path -->F:\Workspaces\workspaceSE\BlogDemo\luceneDatasource\HelloLucene01.txt

size -->84

Boolean查询（BooleanQuery）：

/**
	 * Boolean查询
	 * 
	 * @throws Exception
	 */
	public void testBooleanQuery() throws Exception{
		
		//条件一    短语查询
		PhraseQuery phraseQuery = new PhraseQuery();
		phraseQuery.add(new Term("content","iteye"),1);
		phraseQuery.add(new Term("content","address"),3);

		//条件二    范围查询
		Query query = new TermRangeQuery("size", NumberTools.longToString(100), NumberTools.longToString(1000), true, true);
		
		BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery();
		
		//条件一必须出现，条件二可能出现
		booleanQuery.add(phraseQuery, Occur.MUST);
		booleanQuery.add(query, Occur.SHOULD);
		
		byQuery.createIndexByYouHua();
		byQuery.search(booleanQuery);
	}

运行结果：

总共有【1】条匹配的结果

name -->HelloLucene01.txt

content -->Hello, my name is wang xudong, I in iteye blog address is xdwangiflytek.iteye.com.

path -->F:\Workspaces\workspaceSE\BlogDemo\luceneDatasource\HelloLucene01.txt

size -->84

说明：

Occur用于表示布尔查询子句关系，包括：

Occur.MUST、Occur.MUST_NOT、Occur.SHOULD；

1、MUST和MUST，取得两个查询子句的交集；

2、MUST和MUST_NOT，包含MUST并且查询结果中不包含MUST_NOT的检索结果；

3、SHOULD和SHOULD，表示“或”关系，最终检索结果为所有检索子句的并集；

使用时注意：

1、MUST和SHOULD：此时SHOULD无意义，结果为MUST子句的检索结果；

2、MUST_NOT和MUST_NOT，无意义，检索无结果；

3、MUST_NOT和SHOULD，此时SHOULD相当于MUST，结果同MUST和MUST_NOT；

4、单独使用SHOULD，结果相当于MUST；

5、单独使用MUST_NOT，无意义，检索无结果；

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C#中部分类的使用(partial) | Lucene05---Highlighter

2012-02-11 22:18
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