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使用Lucene2.3构建搜索引擎

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Lucene不是一个完整的全文索引应用,而是是一个用Java写的全文索引引擎工具包,它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引/检索功能。
Lucene的作者:Lucene的贡献者Doug Cutting是一位资深全文索引/检索专家,曾经是V-Twin搜索引擎(Apple的Copland操作系统的成就之一)的主要开发者,后在 Excite担任高级系统架构设计师,目前从事于一些INTERNET底层架构的研究。他贡献出的Lucene的目标是为各种中小型应用程序加入全文检索功能。
Lucene的发展历程:早先发布在作者自己的www.lucene.com,后来发布在SourceForge,2001年年底成为APACHE基金会jakarta的一个子项目:http://jakarta.apache.org/lucene/
已经有很多Java项目都使用了Lucene作为其后台的全文索引引擎
一、开始
     首先在Apache下载Lucene 2.3.0包,其中包含了核心jar和LuceneAPI文档,解压后,将 lucene-core-2.3.0.jar放在classpath中。
二、创建索引
     创建索引时需要指定存放索引的目录(将来检索时需要对这个目录中的索引进行检索),和文件的目录(如果是对文件进行索引的话)代码如下:
  
    public void crateIndex() throws Exception {
       File indexDir = new File("D://luceneIndex");
       // 存储索引文件夹
       File dataDir = new File("D://test");
       // 需要检索文件夹
Analyzer luceneAnalyzer = new PaodingAnalyzer();
//PaodingAnalyzer这个类是庖丁解牛中文分词分析器类继承了Lucene的Analyzer接口,对于检索中文分词有很大帮助
       File[] dataFiles = dataDir.listFiles();
       boolean fileIsExist = false;
       if (indexDir.listFiles().length == 0)
           fileIsExist = true;
       IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, luceneAnalyzer, fileIsExist);
       // 第三个参数是一个布尔型的变量,如果为 true 的话就代表创建一个新的索引,为 false 的话就代表在原来索引的基础上进行操作。
       long startTime = new Date().getTime();
       this.doIndex(dataFiles, indexWriter);
       indexWriter.optimize();//优化索引
       indexWriter.close();//关闭索引
       long endTime = new Date().getTime();
       System.out.println("It takes " + (endTime - startTime)
              + " milliseconds to create index for the files in directory " + dataDir.getPath());
    {color:black}}

*    private{*} void doIndex(File[] dataFiles, IndexWriter indexWriter) throws Exception {
       for (int i = 0; i < dataFiles.length; i++) {
           if (dataFiles[i].isFile() && dataFiles[i].getName().endsWith(".html")) {//索引所有html格式文件
              System.out.println("Indexing file " + dataFiles[i].getCanonicalPath());
              Reader txtReader = new FileReader(dataFiles[i]);
              Document document = new Document();
              // Field.Store.YES 存储Field.Store.NO 不存储
              // Field.Index.TOKENIZED 分词 Field.Index.UN_TOKENIZED 不分词
              document.add(new Field("path", dataFiles[i].getCanonicalPath(), Field.Store.YES,Field.Index.UN_TOKENIZED));
              document.add(new Field("filename", dataFiles[i].getName(), Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
              // 另外一个构造函数,接受一个Reader对象
              document.add(new Field("contents", txtReader));
              indexWriter.addDocument(document);
           {color:black}} else if (dataFiles[i].isFile() && dataFiles[i].getName().endsWith(".doc")) {//索引所有word文件
              FileInputStream in = new FileInputStream(dataFiles[i]);//获得文件流
              WordExtractor extractor = new WordExtractor(in);//使用POI对word文件进行解析
              String str = extractor.getText();//返回String
              Document document = new Document();//生成Document对象,其中有3个Field,分别是path,filename,contents
              document.add(new Field("path", dataFiles[i].getCanonicalPath(), Field.Store.YES,
                     Field.Index.UN_TOKENIZED));
              document.add(new Field("filename", dataFiles[i].getName(), Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
              // 另外一个构造函数,接受一个Reader对象
              document.add(new Field("contents", str, Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED,
                                     Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS));
              indexWriter.addDocument(document);
           {color:black}} else {
              if (dataFiles[i].isDirectory()) {
                  doIndex(dataFiles[i].listFiles(), indexWriter);//使用递归,继续索引文件夹
              {color:black}}
           {color:black}}
       {color:black}}
    {color:black}}
从上面代码中可以看到对文件(或者说是数据)创建索引是一件很容易的事,首先确定需要索引的文件夹(或者数据库中的数据注:Lucene只接受数据,他不会区分数据的来源,也就是说不管是什么你只要把它转为String格式的数据,Lucene就能创建索引),然后指定创建后索引存放的地方,我们自己对数据处理后创建一个Document对象这里面你可以自己定义放几Field,并定义Field是否进行分词什么的,这样索引就创建好了.
注:使用庖丁解牛中文分词,需要将"庖丁"中的词典(dic文件夹)放到classpath 中再把 paoding-analyzer.properties文件也放到classpath中 properties文件内容如下:
paoding.imports={color}

ifexists:classpath:paoding-analysis-default.properties;{color}

ifexists:classpath:paoding-analysis-user.properties;{color}

ifexists:classpath:paoding-knives-user.properties
paoding.dic.home=classpath:dic
三、检索
对于创建数据的索引我们已经了解了,下面介绍一下,检索数据, 检索数据的时候我们不用关心原始的数据或者文件,我们只关心lucene生成的索引,但是要使用当初生成索引时的同一个分析器进行分析索引.
  
public void searchIndex() throws Exception {
       String contents = "项目";//内容的关键字
       String filename = "测试";//文件名的关键字
       File indexDir = new File("D:
luceneIndex"
);//存放索引的文件夹
       FSDirectory directory = FSDirectory.getDirectory(indexDir);
       Searcher searcher = new IndexSearcher(directory);
       QueryParser parserContents = new QueryParser("contents", luceneAnalyzer);
       QueryParser parserFilename = new QueryParser("filename", luceneAnalyzer);
       //使用同一个分析器luceneAnalyzer分别生成两个QueryParser对象
       Query query1 = parserContents.parse(contents);
       Query query2 = parserFilename.parse(filename);
       BooleanQuery query = new BooleanQuery();
       query.add(query1, BooleanClause.Occur.MUST);
       query.add(query2, BooleanClause.Occur.MUST);
 
       SimpleHTMLFormatter formatter =new SimpleHTMLFormatter("<span class=\"highlight\">","</span>");
       Highlighter highlighter = new Highlighter(formatter,newQueryScorer(query));
       highlighter.setTextFragmenter(newSimpleFragmenter(60));
       //Lucene自带的高亮功能,在Lucene发布的bin中的lucene-2.3.0\contrib\highlighter文件夹下 lucene-highlighter-2.3.0.jar 需要导入
       Hits hits = searcher.search(query);
           for(int i=0;i<hits.length();i++){
              TokenStream tokenStream = luceneAnalyzer.tokenStream("contents", new StringReader(hits.doc.get("contents")));
              this.pageContext.getOut().println("<font style='font-size:13px'><a href='"+ hits.doc.get("path")  +"'><b>"+ELFuncUtil.setStyle(hits.doc.get("filename"), filename)+"</b></a></font><br>");
              String str = highlighter.getBestFragment(tokenStream,hits.doc.get("contents") + "...");
               this.pageContext.getOut().println("<font style='font-size:12px'>"+str+"</font>");
              this.pageContext.getOut().println("<br><hr><br>");
           {color:black}}

   
{color:black}}

 
<style>
.highlight {
    background: yellow;
    color: #CC0033;
{color:black}}

</
style>
这样外界的访问直接通过Lucene去检索索引,不去触及真正的文件,效率大大提高.页面再加上一点修饰一个使用Lucene构建的搜索引擎就完成了.
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作者:tony_action
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