lucene好文

Lucene 允许您为任何文本格式的数据编制索引。Lucene 可以用于几乎任何数据源以及从中提取的文本信息。您可以使用 Lucene 编制索引并搜索 HTML 文档、Microsoft® Word 文档、PDF 文件中存储的数据。编制数据索引的第一步是让数据变成一个简单的文本格式。您可以使用定制解析器和数据转换器实现这一点。

编制索引的过程

编制索引 是将文本数据转换为有利于快速搜索的格式。这类似于书本后面的索引：为您指出主题在书中出现的位置。

Lucene 将输入数据存储在名为逆序 索引的数据结构中, 该数据结构以索引文件集的形式存储在文件系统或内存中。大部分 Web 搜索引擎都使用逆序索引。它允许用户执行快速关键字查询，查找匹配给定查询的文档。在将文本数据添加到索引前，由分析程序（使用分析过程）进行处理。

分析

分析 是将文本数据转换为搜索基本单位（称为项（term））的过程。在分析过程中，文本数据将经历多项操作：提取单词、移除通用单词、忽略标点符号、将单词变为词根形式、将单词变成小写等等。分析过程发生在编制索引和查询解析之前。分析将文本数据转换为标记，这些标记将作为项添加到 Lucene 索引中。

Lucene 有多种内置分析程序，比如 SimpleAnalyzer、StandardAnalyzer、StopAnalyzer、SnowballAnalyzer 等。它们在标记文本和应用过滤器的方式上有所区别。因为分析在编制索引之前移除单词，它减少了索引的大小，但是不利用精确的查询过程。您可以使用 Lucene 提供的基本构建块创建定制分析程序，以自己的方式控制分析过程。表 1 展示了一些内置分析程序及其处理数据的方式。

表 1. Lucene 的内置分析程序

分析程序 对文本数据的操作 WhitespaceAnalyzer分解空白处的标记SimpleAnalyzer分解非字母字符的文本，并将文本转为小写形式StopAnalyzer移除虚字（stop word）—— 对检索无用的字，并将文本转为小写形式StandardAnalyzer根据一种复杂语法（识别电子邮件地址、缩写、中文、日文、韩文字符、字母数字等等）标记文本
将文本转为小写形式
移除虚字

核心索引编制类

Directory

表示索引文件存储位置的抽象类。有两个常用的子类：

• FSDirectory — 在实际文件系统中存储索引的 Directory 实现。该类对于大型索引非常有用。
• RAMDirectory — 在内存中存储所有索引的实现。该类适用于较小的索引，可以完整加载到内存中，在应用程序终止之后销毁。由于索引保存在内存中，所以速度相对较快。

Analyzer

正如上文所述，分析程序负责处理文本数据并将其转换为标记存储在索引中。在编制索引前，IndexWriter 接收用于标记数据的分析程序。要为文本编制索引，您应该使用适用于该文本语言的分析程序。

默认分析程序适用于英语。在 Lucene 沙盒中还有其他分析程序，包括用于中文、日文和韩文的分析程序。

IndexDeletionPolicy

该接口用来实现从索引目录中定制删除过时提交的策略。默认删除策略是 KeepOnlyLastCommitDeletionPolicy，该策略仅保留最近的提交，并在完成一些提交之后立即移除所有之前的提交。

 

IndexWriter

创建或维护索引的类。它的构造函数接收布尔值，确定是否创建新索引，或者打开现有索引。它提供在索引中添加、删除和更新文档的方法。

对索引所做的更改最初缓存在内存中，并周期性转储到索引目录。IndexWriter 公开了几个控制如何在内存中缓存索引并写入磁盘的字段。对索引的更改对于 IndexReader 不可见，除非调用 IndexWriter 的提交或关闭方法。IndexWriter 创建一个目录锁定文件，以通过同步索引更新保护索引不受破坏。IndexWriter 允许用户指定可选索引删除策略。

列表 1. 使用 Lucene IndexWriter

//Create instance of Directory where index files will be stored



Directory fsDirectory =  FSDirectory.getDirectory(indexDirectory);



/* Create instance of analyzer, which will be used to tokenize



the input data */



Analyzer standardAnalyzer = new StandardAnalyzer();



//Create a new index



boolean create = true;



//Create the instance of deletion policy



IndexDeletionPolicy deletionPolicy = new KeepOnlyLastCommitDeletionPolicy(); 



indexWriter =new IndexWriter(fsDirectory,standardAnalyzer,create,



 deletionPolicy,IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);

将数据添加到索引

将文本数据添加到索引涉及到两个类。

Field 表示搜索中查询或检索的数据片。Field 类封装一个字段名称及其值。Lucene 提供了一些选项来指定字段是否需要编制索引或分析，以及值是否需要存储。这些选项可以在创建字段实例时传递。下表展示了 Field 元数据选项的详细信息。

表 2. Field 元数据选项的详细信息

选项 描述 Field.Store.Yes用于存储字段值。适用于显示搜索结果的字段 — 例如，文件路径和 URL。Field.Store.No没有存储字段值 — 例如，电子邮件消息正文。Field.Index.No适用于未搜索的字段 — 仅用于存储字段，比如文件路径。Field.Index.ANALYZED用于字段索引和分析 — 例如，电子邮件消息正文和标题。Field.Index.NOT_ANALYZED用于编制索引但不分析的字段。它在整体中保留字段的原值 — 例如，日期和个人名称。

Document 是一个字段集合。Lucene 也支持推进文档和字段，这在给某些索引数据赋予重要性时非常有用。给文本文件编制索引包括将文本数据封装在字段中、创建文档、填充字段，使用 IndexWriter 向索引添加文档。

列表 2 展示向索引添加数据的示例。

列表 2. 向索引添加数据

/*Step 1. Prepare the data for indexing. Extract the data. */







String sender = properties.getProperty("sender");



String date = properties.getProperty("date");



String subject = properties.getProperty("subject");



String message = properties.getProperty("message");



String emaildoc = file.getAbsolutePath();







/* Step 2. Wrap the data in the Fields and add them to a Document */







Field senderField =



 new Field("sender",sender,Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED);



Field emaildatefield = 



  new Field("date",date,Field.Store.NO,Field.Index.NOT_ANALYZED); 



Field subjectField = 



 new Field("subject",subject,Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED);



Field messagefield = 



   new Field("message",message,Field.Store.NO,Field.Index.ANALYZED);



Field emailDocField =



 new Field("emailDoc",emaildoc,Field.Store.YES,



      Field.Index.NO);







Document doc = new Document();



// Add these fields to a Lucene Document



doc.add(senderField);



doc.add(emaildatefield);



doc.add(subjectField);



doc.add(messagefield);



doc.add(emailDocField);







//Step 3: Add this document to Lucene Index.



indexWriter.addDocument(doc);

 

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搜索索引数据

搜索是在索引中查找单词并查找包含这些单词的文档的过程。使用 Lucene 的搜索 API 构建的搜索功能非常简单明了。本小节讨论 Lucene 搜索 API 的主要类。

Searcher

Searcher 是一个抽象基类，包含各种超负荷搜索方法。IndexSearcher 是一个常用的子类，允许在给定的目录中存储搜索索引。Search 方法返回一个根据计算分数排序的文档集合。Lucene 为每个匹配给定查询的文档计算分数。IndexSearcher 是线程安全的；一个实例可以供多个线程并发使用。

Term

Term 是搜索的基本单位。它由两部分组成：单词文本和出现该文本的字段的名称。Term 对象也涉及索引编制，但是可以在 Lucene 内部创建。

Query 和子类

Query 是一个用于查询的抽象基类。搜索指定单词或词组涉及到在项中包装它们，将项添加到查询对象，将查询对象传递到 IndexSearcher 的搜索方法。

Lucene 包含各种类型的具体查询实现，比如 TermQuery、BooleanQuery、PhraseQuery、PrefixQuery、RangeQuery、MultiTermQuery、FilteredQuery、SpanQuery 等。以下部分讨论 Lucene 查询 API 的主查询类。

TermQuery

搜索索引最基本的查询类型。可以使用单个项构建 TermQuery。项值应该区分大小写，但也并非全是如此。注意，传递的搜索项应该与文档分析得到的项一致，因为分析程序在构建索引之前对原文本执行许多操作。

例如，考虑电子邮件标题 “Job openings for Java Professionals at Bangalore”。假设您使用 StandardAnalyzer 编制索引。现在如果我们使用 TermQuery 搜索 “Java”，它不会返回任何内容，因为本文本应该已经规范化，并通过 StandardAnalyzer 转成小写。如果搜索小写单词 “java”，它将返回所有标题字段中包含该单词的邮件。

列表 3. 使用 TermQuery 搜索

//Search mails having the word "java" in the subject field



Searcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexDirectory);



Term term = new Term("subject","java");



Query termQuery = new TermQuery(term);  



TopDocs topDocs = indexSearcher.search(termQuery,10);

RangeQuery

您可以使用 RangeQuery 在某个范围内搜索。索引中的所有项都以字典顺序排列。Lucene 的 RangeQuery 允许用户在某个范围内搜索项。该范围可以使用起始项和最终项（包含两端或不包含两端均可）指定。

列表 4. 在某个范围内搜索

/* RangeQuery example:Search mails from 01/06/2009 to 6/06/2009 



both inclusive */



Term begin = new Term("date","20090601");



Term end = new Term("date","20090606");



Query query = new RangeQuery(begin, end, true);

PrefixQuery

您可以使用 PrefixQuery 通过前缀单词进行搜索，该方法用于构建一个查询，该查询查找包含以指定单词前缀开始的词汇的文档。

列表 5. 使用 PrefixQuery 搜索

//Search mails having sender field prefixed by the word 'job'



PrefixQuery prefixQuery = new PrefixQuery(new Term("sender","job"));



PrefixQuery query = new PrefixQuery(new Term("sender","job"));

BooleanQuery

您可以使用 BooleanQuery 组合任何数量的查询对象，构建强大的查询。它使用 query 和一个关联查询的子句，指示查询是应该发生、必须发生还是不得发生。在 BooleanQuery 中，子句的最大数量默认限制为 1,024。您可以调用 setMaxClauseCount 方法设置最大子句数。

列表 6. 使用 BooleanQuery 进行搜索

// Search mails have both 'java' and 'bangalore' in the subject field



Query query1 = new TermQuery(new Term("subject","java"));



Query query2 = new TermQuery(new Term("subject","bangalore"));



BooleanQuery query = new BooleanQuery();



query.add(query1,BooleanClause.Occur.MUST);



query.add(query2,BooleanClause.Occur.MUST);

PhraseQuery

您可以使用 PhraseQuery 进行短语搜索。PhraseQuery 匹配包含特定单词序列的文档。PhraseQuery 使用索引中存储的项的位置信息。考虑匹配的项之间的距离称为 slop。默认情况下，slop 的值为零，这可以通过调用 setSlop 方法进行设置。PhraseQuery 还支持多个项短语。

列表 7. 使用 PhraseQuery 进行搜索

/* PhraseQuery example: Search mails that have phrase 'job opening j2ee'



   in the subject field.*/



PhraseQuery query = new PhraseQuery();



query.setSlop(1);



query.add(new Term("subject","job"));



query.add(new Term("subject","opening"));



query.add(new Term("subject","j2ee"));

WildcardQuery

WildcardQuery 实现通配符搜索查询，这允许您搜索 arch*（可以查找包含 architect、architecture 等）之类的单词。使用两个标准通配符：

• * 表示零个以上
• ? 表示一个以上

如果使用以通配符查询开始的模式进行搜索，则可能会引起性能的降低，因为这需要查询索引中的所有项以查找匹配文档。

列表 8. 使用 WildcardQuery 进行搜索

//Search for 'arch*' to find e-mail messages that have word 'architect' in the subject



field./



Query query = new WildcardQuery(new Term("subject","arch*"));

FuzzyQuery

您可以使用 FuzzyQuery 搜索类似项，该类匹配类似于指定单词的单词。类似度测量基于 Levenshtein（编辑距离）算法进行。在列表 9 中，FuzzyQuery 用于查找与拼错的单词 “admnistrtor” 最接近的项，尽管这个错误单词没有索引。

列表 9. 使用 FuzzyQuery 进行搜索

/* Search for emails that have word similar to 'admnistrtor' in the



subject field. Note we have misspelled admnistrtor here.*/



Query query = new FuzzyQuery(new Term("subject", "admnistrtor"));

QueryParser

QueryParser 对于解析人工输入的查询字符非常有用。您可以使用它将用户输入的查询表达式解析为 Lucene 查询对象，这些对象可以传递到 IndexSearcher 的搜索方法。它可以解析丰富的查询表达式。 QueryParser 内部将人们输入的查询字符串转换为一个具体的查询子类。您需要使用反斜杠（/）将 *、? 等特殊字符进行转义。您可以使用运算符 AND、OR 和 NOT 构建文本布尔值查询。

列表 10. 搜索人工输入的查询表达式

QueryParser queryParser = new QueryParser("subject",new StandardAnalyzer());



// Search for emails that contain the words 'job openings' and '.net' and 'pune'



Query query = queryParser.parse("job openings AND .net AND pune");

 

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显示搜索结果

IndexSearcher 返回一组对分级搜索结果（如匹配给定查询的文档）的引用。您可以使用 IndexSearcher 的搜索方法确定需要检索的最优先搜索结果数量。可以在此基础上构建定制分页。您可以添加定制 Web 应用程序或桌面应用程序来显示搜索结果。检索搜索结果涉及的主要类包括 ScoreDoc 和 TopDocs。

ScoreDoc

搜索结果中包含一个指向文档的简单指针。这可以封装文档索引中文档的位置以及 Lucene 计算的分数。

TopDocs

封装搜索结果以及 ScoreDoc 的总数。

以下代码片段展示了如何检索搜索结果中包含的文档。

列表 11. 展示搜索结果

/* First parameter is the query to be executed and 



   second parameter indicates the no of search results to fetch */



   TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query,20); 



   System.out.println("Total hits "+topDocs.totalHits);







   // Get an array of references to matched documents



   ScoreDoc[] scoreDosArray = topDocs.scoreDocs; 



   for(ScoreDoc scoredoc: scoreDosArray){



      //Retrieve the matched document and show relevant details



      Document doc = indexSearcher.doc(scoredoc.doc);



      System.out.println("/nSender: "+doc.getField("sender").stringValue());



      System.out.println("Subject: "+doc.getField("subject").stringValue());



      System.out.println("Email file location: "



     +doc.getField("emailDoc").stringValue()); 



   }

 

基本的索引操作

基本的索引操作包括移除和提升文档。

从索引中移除文档

应用程序常常需要使用最新的数据更新索引并移除较旧的数据。例如，在 Web 搜索引擎中，索引需要定期更新，因为总是需要添加新网页，移除不存在的网页。Lucene 提供了 IndexReader 接口允许您对索引执行这些操作。

IndexReader 是一个提供各种方法访问索引的抽象类。Lucene 内部引用文档时使用文档编号，该编号可以在向索引添加或从中移除文档时更改。文档编号用于访问索引中的文档。IndexReader 不得用于更新目录中的索引，因为已经打开了 IndexWriter。IndexReader 在打开时总是搜索索引的快照。对索引的任何更改都可以看到，直到再次打开 IndexReader。使用 Lucene 重新打开它们的 IndexReader 可以看到最新的索引更新。

列表 12. 从索引中删除文档

// Delete all the mails from the index received in May 2009.



IndexReader indexReader = IndexReader.open(indexDirectory);



indexReader.deleteDocuments(new Term("month","05"));



//close associate index files and save deletions to disk



indexReader.close();

 

提升文档和字段

有时您需要给某些索引数据更高的重要级别。您可以通过设置文档或字段的提升因子实现这一点。默认情况下，所有文档和字段的默认提升因子都是 1.0。

列表 13. 提升字段

if(subject.toLowerCase().indexOf("pune") != -1){



// Display search results that contain pune in their subject first by setting boost factor



 subjectField.setBoost(2.2F);



}



//Display search results that contain 'job' in their sender email address



if(sender.toLowerCase().indexOf("job")!=-1){ 



 luceneDocument.setBoost(2.1F);



}

 

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扩展搜索

Lucene 提供一个称为排序 的高级功能。您可以根据指示文档在索引中相对位置的字段对搜索结果进行排序。用于排序的字段必须编制索引但不得标记。搜索字段中可以放入 4 种可能的项值：整数值、long 值、浮点值和字符串。

还可以通过索引顺序排序搜索结果。Lucene 通过降低相关度（比如默认的计算分数）对结果排序。排序的顺序是可以更改的。

列表 14. 排序搜索结果

/* Search mails having the word 'job' in subject and return results



   sorted by sender's email in descending order.



 */



SortField sortField = new SortField("sender", true); 



Sort sortBySender = new Sort(sortField);



WildcardQuery query = new WildcardQuery(new Term("subject","job*"));



TopFieldDocs topFieldDocs = 



   indexSearcher.search(query,null,20,sortBySender);



//Sorting by index order



topFieldDocs = indexSearcher.search(query,null,20,Sort.INDEXORDER);

 

Filtering 是限制搜索空间，只允许某个文档子集作为搜索范围的过程。您可以使用该功能实现对搜索结果进行再次搜索，或者在搜索结果上实现安全性。Lucene 带有各种内置的过滤器，比如 BooleanFilter、CachingWrapperFilter、ChainedFilter、DuplicateFilter、PrefixFilter、QueryWrapperFilter、RangeFilter、RemoteCachingWrapperFilter、SpanFilter 等。Filter 可以传递到 IndexSearcher 的搜索方法，以过滤匹配筛选标准的筛选文档。

列表 15. 筛选搜索结果

/*Filter the results to show only mails that have sender field 



prefixed with 'jobs' */



Term prefix = new Term("sender","jobs");



Filter prefixFilter = new PrefixFilter(prefix);



WildcardQuery query = new WildcardQuery(new Term("subject","job*"));



indexSearcher.search(query,prefixFilter,20);