Lucene检索数据库

来源：互联网发布：淘宝代做毕业设计被骗编辑：程序博客网时间：2024/04/29 03:37

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全文分两部分：

一：Lucene简介

Lucene版本：3.0.2

全文检索大体分两个部分：索引创建（Indexing）和搜索索引（Search）

1. 索引过程：

1) 有一系列被索引文件（此处所指即数据库数据）

2) 被索引文件经过语法分析和语言处理形成一系列词(Term)。

3) 经过索引创建形成词典和反向索引表。

4) 通过索引存储将索引写入硬盘。

2. 搜索过程：

a) 用户输入查询语句。

b) 对查询语句经过语法分析和语言分析得到一系列词(Term)。

c) 通过语法分析得到一个查询树。

d) 通过索引存储将索引读入到内存。

e) 利用查询树搜索索引，从而得到每个词(Term)的文档链表，对文档链表进行交，差，并得到结果文档。

f) 将搜索到的结果文档对查询的相关性进行排序。

g) 返回查询结果给用户。

• 索引过程如下：

◦ 创建一个IndexWriter用来写索引文件，它有几个参数，INDEX_DIR就是索引文件所存放的位置，Analyzer便是用来对文档进行词法分析和语言处理的。

◦ 创建一个Document代表我们要索引的文档。

◦ 将不同的Field加入到文档中。我们知道，一篇文档有多种信息，如题目，作者，修改时间，内容等。不同类型的信息用不同的Field来表示，在本例子中，一共有两类信息进行了索引，一个是文件路径，一个是文件内容。其中FileReader的SRC_FILE就表示要索引的源文件。

◦ IndexWriter调用函数addDocument将索引写到索引文件夹中。

• 搜索过程如下：

◦ IndexReader将磁盘上的索引信息读入到内存，INDEX_DIR就是索引文件存放的位置。

◦ 创建IndexSearcher准备进行搜索。

◦ 创建Analyer用来对查询语句进行词法分析和语言处理。

◦ 创建QueryParser用来对查询语句进行语法分析。

◦ QueryParser调用parser进行语法分析，形成查询语法树，放到Query中。

◦ IndexSearcher调用search对查询语法树Query进行搜索，得到结果TopScoreDocCollector。

二：代码示例（本文重点部分）

1) 首先是连接数据库的jdbc配置文件信息以及存放索引文件的路径配置信息

Test.properties代码

jdbc.driverClassName = com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.url = jdbc:mysql://192.168.0.1/dbname?autoReconnect=true&characterEncoding=utf8
jdbc.username = root
jdbc.password = password
jdbc.maxIdle = 2
jdbc.maxActive = 4
jdbc.maxWait = 5000
jdbc.validationQuery = select 0
res.index.indexPath = D/://apache-tomcat-6.0.18//webapps//test//testHome//search//res//index1
res.index.mainDirectory = D/://apache-tomcat-6.0.18//webapps//test//testHome//search//res

2) 读取资源文件的工具类：

Java代码

package com.test.common;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
/**
* PropertiesUtil.java
* @version 1.0
* @createTime 读取配置文件信息类
*/
public class PropertiesUtil {
private static String defaultPropertyFilePath = "/test.properties";
private static Map<String,Properties> ppsMap = new HashMap<String,Properties>();
/**
* 读取默认文件的配置信息，读key返回value
* @param key
* @return value
*/
public static final String getPropertyValue(String key) {
Properties pps = getPropertyFile(defaultPropertyFilePath);
return pps == null ? null : pps.getProperty(key);
}
/**
* 传入filePath读取指定property文件，读key返回value
* @param propertyFilePath
* @param key
* @return value
*/
public static String getPropertyValue(String propertyFilePath,String key) {
if(propertyFilePath == null) {
propertyFilePath = defaultPropertyFilePath;
}
Properties pps = getPropertyFile(propertyFilePath);
return pps == null ? null : pps.getProperty(key);
}
/**
* 根据path返回property文件，并保存到HashMap中，提高效率
* @param propertyFilePath
* @return
*/
public static Properties getPropertyFile(String propertyFilePath) {
if(propertyFilePath == null) {
return null;
}
Properties pps = ppsMap.get(propertyFilePath);
if(pps == null) {
InputStream in = PropertiesUtil.class.getResourceAsStream(propertyFilePath);
pps = new Properties();
try {
pps.load(in);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
ppsMap.put(propertyFilePath, pps);
}
return pps;
}
}

3) Jdbc连接数据库获取Connection工具类，不做分析，直接上代码

Java代码

package com.test.common;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
/**
* JdbcUtil.java
* @version 1.0
* @createTime JDBC获取Connection工具类
*/
public class JdbcUtil {
private static Connection conn = null;
private static final String URL;
private static final String JDBC_DRIVER;
private static final String USER_NAME;
private static final String PASSWORD;
static {
URL = PropertiesUtil.getPropertyValue("jdbc.url");
JDBC_DRIVER = PropertiesUtil.getPropertyValue("jdbc.driverClassName");
USER_NAME = PropertiesUtil.getPropertyValue("jdbc.username");
PASSWORD = PropertiesUtil.getPropertyValue("jdbc.password");
}
public static Connection getConnection() {
try {
Class.forName(JDBC_DRIVER);
conn = DriverManager.getConnection(URL, USER_NAME, PASSWORD);
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
return conn;
}
}

4) 万事具备，只欠东风了，下面是核心部分，方法都有注释，不多说了，一步步来，我想肯定是没有问题的。代码如下：

Java代码

package com.test.lucene.logic;
import java.io.File;
import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.Field.TermVector;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.Searcher;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;
import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;
import org.wltea.analyzer.lucene.IKSimilarity;
import com.test.common.JdbcUtil;
import com.test.common.PropertiesUtil;
import com.test.lucene.model.SearchBean;
/**
* SearchLogic.java
* @version 1.0
* @createTime Lucene数据库检索
*/
public class SearchLogic {
private static Connection conn = null;
private static Statement stmt = null;
private static ResultSet rs = null;
private String searchDir = PropertiesUtil.getPropertyValue("res.index.indexPath");
private static File indexFile = null;
private static Searcher searcher = null;
private static Analyzer analyzer = null;
/** 索引页面缓冲 */
private int maxBufferedDocs = 500;
/**
* 获取数据库数据
* @return ResultSet
* @throws Exception
*/
public List<SearchBean> getResult(String queryStr) throws Exception {
List<SearchBean> result = null;
conn = JdbcUtil.getConnection();
if(conn == null) {
throw new Exception("数据库连接失败！");
}
String sql = "select articleid,title_en,title_cn,abstract_en,abstract_cn from p2p_jour_article";
try {
stmt = conn.createStatement();
rs = stmt.executeQuery(sql);
this.createIndex(rs); //给数据库创建索引,此处执行一次，不要每次运行都创建索引，以后数据有更新可以后台调用更新索引
TopDocs topDocs = this.search(queryStr);
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
result = this.addHits2List(scoreDocs);
} catch(Exception e) {
e.printStackTrace();
throw new Exception("数据库查询sql出错！ sql : " + sql);
} finally {
if(rs != null) rs.close();
if(stmt != null) stmt.close();
if(conn != null) conn.close();
}
return result;
}
/**
* 为数据库检索数据创建索引
* @param rs
* @throws Exception
*/
private void createIndex(ResultSet rs) throws Exception {
Directory directory = null;
IndexWriter indexWriter = null;
try {
indexFile = new File(searchDir);
if(!indexFile.exists()) {
indexFile.mkdir();
}
directory = FSDirectory.open(indexFile);
analyzer = new IKAnalyzer();
indexWriter = new IndexWriter(directory, analyzer, true, IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);
indexWriter.setMaxBufferedDocs(maxBufferedDocs);
Document doc = null;
while(rs.next()) {
doc = new Document();
Field articleid = new Field("articleid", String.valueOf(rs
.getInt("articleid")), Field.Store.YES,
Field.Index.NOT_ANALYZED, TermVector.NO);
Field abstract_cn = new Field("abstract_cn", rs
.getString("abstract_cn") == null ? "" : rs
.getString("abstract_cn"), Field.Store.YES,
Field.Index.ANALYZED, TermVector.NO);
doc.add(articleid);
doc.add(abstract_cn);
indexWriter.addDocument(doc);
}
indexWriter.optimize();
indexWriter.close();
} catch(Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 搜索索引
* @param queryStr
* @return
* @throws Exception
*/
private TopDocs search(String queryStr) throws Exception {
if(searcher == null) {
indexFile = new File(searchDir);
searcher = new IndexSearcher(FSDirectory.open(indexFile));
}
searcher.setSimilarity(new IKSimilarity());
QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_30,"abstract_cn",new IKAnalyzer());
Query query = parser.parse(queryStr);
TopDocs topDocs = searcher.search(query, searcher.maxDoc());
return topDocs;
}
/**
* 返回结果并添加到List中
* @param scoreDocs
* @return
* @throws Exception
*/
private List<SearchBean> addHits2List(ScoreDoc[] scoreDocs ) throws Exception {
List<SearchBean> listBean = new ArrayList<SearchBean>();
SearchBean bean = null;
for(int i=0 ; i<scoreDocs.length; i++) {
int docId = scoreDocs[i].doc;
Document doc = searcher.doc(docId);
bean = new SearchBean();
bean.setArticleid(doc.get("articleid"));
bean.setAbstract_cn(doc.get("abstract_cn"));
listBean.add(bean);
}
return listBean;
}
public static void main(String[] args) {
SearchLogic logic = new SearchLogic();
try {
Long startTime = System.currentTimeMillis();
List<SearchBean> result = logic.getResult("急性肺潮气量临床试验");
int i = 0;
for(SearchBean bean : result) {
if(i == 10) break;
System.out.println("bean.name " + bean.getClass().getName()
+ " : bean.articleid " + bean.getArticleid()
+ " : bean.abstract_cn " + bean.getAbstract_cn());
i++;
}
System.out.println("searchBean.result.size : " + result.size());
Long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("查询所花费的时间为：" + (endTime-startTime)/1000);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
System.out.println(e.getMessage());
}
}
}

5) 第四步用到了一个SearchBean，其实这就是一个javabean文件，包含两个String类型(articleid和abstract_cn)的set、get方法，自己回去补上吧。

顺便说下数据库表结构：

tablename随便取，但要跟上面查询中的表对应

表字段：articleid int 类型

abstract_cn varchar类型

对表字段没有太严格的定义，本来就是用来测试的。

6) 最后给大家提供所使用到的jar包列表：

IKAnalyzer3.2.5Stable.jar(一位好心人建议我升级一下jar包，呵呵，最新的jar包名为：IKAnalyzer3.2.8.jar ，谢谢了！)

lucene-analyzers-3.0.2

lucene-core-3.0.2

lucene-highlighter-3.0.2

lucene-memory-3.0.2

lucene-queries-3.0.2

mysql-connector-java-5.0.8-bin

好了，有兴趣的人可以试试吧，代码都经过我测试过了，虽然有些地方代码结构不是特别完整，但只是入门用而已。先有了一个成功能够运行的例子之后才有更多的心情去接着学下去，~_~