Lucene与第一个案例

什么是Lucene??
Lucene是apache软件基金会发布的一个开放源代码的全文检索引擎工具包,由资深全文检索专家Doug Cutting所撰写,它是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的创建索引和查询索引,以及部分文本分析的引擎,Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便在目标系统中实现全文检索的功能,或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎,Lucene在全文检索领域是一个经典的祖先,现在很多检索引擎都是在其基础上创建的,思想是相通的。

Lucene是根据关健字来搜索的文本搜索工具,只能在某个网站内部搜索文本内容,不能跨网站搜索

为什么我们要用Lucene?
在介绍Lucene的时候,我们已经说了:Lucene又不是搜索引擎,仅仅是在网站内部进行文本的搜索。那我们为什么要学他呢???

我们之前编写纳税服务系统的时候,其实就已经使用过SQL来进行站内的搜索..

既然SQL能做的功能,我们还要学Lucene,为什么呢???

我们来看看我们用SQL来搜索的话,有什么缺点:

(1)SQL只能针对数据库表搜索,不能直接针对硬盘上的文本搜索
(2)SQL没有相关度排名
(3)SQL搜索结果没有关健字高亮显示
(4)SQL需要数据库的支持,数据库本身需要内存开销较大,例如:Oracle
(5)SQL搜索有时较慢,尤其是数据库不在本地时,超慢,例如:Oracle
这里写图片描述
我们如果网站需要根据关键字来进行搜索,可以使用SQL,也可以使用Lucene…那么我们Lucene和SQL是一样的,都是在持久层中编写代码的。。
这里写图片描述
一、快速入门

接下来,我们就讲解怎么使用Lucene了…..在讲解Lucene的API之前,我们首先来讲讲Lucene存放的究竟是什么内容…我们的SQL使用的是数据库中的内存,在硬盘中为DBF文件…那么我们Lucene内部又是什么东西呢??

Lucene中存的就是一系列的二进制压缩文件和一些控制文件,它们位于计算机的硬盘上,
这些内容统称为索引库,索引库有二部份组成:

(1)原始记录
存入到索引库中的原始文本,例如:我是钟福成
(2)词汇表
按照一定的拆分策略(即分词器)将原始记录中的每个字符拆开后,存入一个供将来搜索的表
也就是说:Lucene存放数据的地方我们通常称之为索引库,索引库又分为两部分组成:原始记录和词汇表….

1.1原始记录和词汇表
当我们想要把数据存到索引库的时候,我们首先存入的是将数据存到原始记录上面去….

又由于我们给用户使用的时候,用户使用的是关键字来进行查询我们的具体记录。因此,我们需要把我们原始存进的数据进行拆分!将拆分出来的数据存进词汇表中。

词汇表就是类似于我们在学Oracle中的索引表,拆分的时候会给出对应的索引值。

一旦用户根据关键字来进行搜索,那么程序就先去查询词汇表中有没有该关键字,如果有该关键字就定位到原始记录表中,将符合条件的原始记录返回给用户查看。

我们查看以下的图方便理解:
**这里写图片描述**
到了这里,有人可能就会疑问:难道原始记录拆分的数据都是一个一个汉字进行拆分的吗??然后在词汇表中不就有很多的关键字了???

其实,我们在存到原始记录表中的时候,可以指定我们使用哪种算法来将数据拆分,存到词汇表中…..我们的图是Lucene的标准分词算法,一个一个汉字进行拆分。我们可以使用别的分词算法,两个两个拆分或者其他的算法。

1.2编写第一个Lucene程序
首先,我们来导入Lucene的必要开发包:

lucene-core-3.0.2.jar【Lucene核心】
lucene-analyzers-3.0.2.jar【分词器】
lucene-highlighter-3.0.2.jar【Lucene会将搜索出来的字,高亮显示,提示用户】
lucene-memory-3.0.2.jar【索引库优化策略】
创建User对象,User对象封装了数据….

/**
 * Created by ozc on 2017/7/12.
 */
public class User {


    private String id ;
    private String userName;
    private String sal;

    public User() {

    }
    public User(String id, String userName, String sal) {
        this.id = id;
        this.userName = userName;
        this.sal = sal;
    }
    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getUserName() {
        return userName;
    }

    public void setUserName(String userName) {
        this.userName = userName;
    }

    public String getSal() {
        return sal;
    }

    public void setSal(String sal) {
        this.sal = sal;
    }
}

我们想要使用Lucene来查询出站内的数据,首先我们得要有个索引库吧!于是我们先创建索引库,将我们的数据存到索引库中。

创建索引库的步骤:

1)创建JavaBean对象
2)创建Docment对象
3)将JavaBean对象所有的属性值,均放到Document对象中去,属性名可以和JavaBean相同或不同
4)创建IndexWriter对象
5)将Document对象通过IndexWriter对象写入索引库中
6)关闭IndexWriter对象

 @Test
    public void createIndexDB() throws Exception {

        //把数据填充到JavaBean对象中
        User user = new User("1", "钟福成", "未来的程序员");

        //创建Document对象【导入的是Lucene包下的Document对象】
        Document document = new Document();

        //将JavaBean对象所有的属性值,均放到Document对象中去,属性名可以和JavaBean相同或不同


        /**
         * 向Document对象加入一个字段
         * 参数一:字段的关键字
         * 参数二:字符的值
         * 参数三:是否要存储到原始记录表中
         *      YES表示是
         *      NO表示否
         * 参数四:是否需要将存储的数据拆分到词汇表中
         *      ANALYZED表示拆分
         *      NOT_ANALYZED表示不拆分
         *
         * */
        document.add(new Field("id", user.getId(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
        document.add(new Field("userName", user.getUserName(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
        document.add(new Field("sal", user.getSal(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));

        //创建IndexWriter对象
        //目录指定为E:/createIndexDB
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:/createIndexDB"));

        //使用标准的分词算法对原始记录表进行拆分
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);

        //LIMITED默认是1W个
        IndexWriter.MaxFieldLength maxFieldLength = IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED;
        /**
         * IndexWriter将我们的document对象写到硬盘中
         *
         * 参数一:Directory d,写到硬盘中的目录路径是什么
         * 参数二:Analyzer a, 以何种算法来对document中的原始记录表数据进行拆分成词汇表
         * 参数三:MaxFieldLength mfl 最多将文本拆分出多少个词汇
         *
         * */
        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, analyzer, maxFieldLength);

        //将Document对象通过IndexWriter对象写入索引库中
        indexWriter.addDocument(document);

        //关闭IndexWriter对象
        indexWriter.close();

    }

程序执行完,我们就会在硬盘中见到我们的索引库。
这里写图片描述
那我们现在是不知道记录是否真真正正存储到索引库中的,因为我们看不见。索引库存放的数据放在cfs文件下,我们也是不能打开cfs文件的。

于是,我们现在用一个关键字,把索引库的数据读取。看看读取数据是否成功。

根据关键字查询索引库中的内容:

1)创建IndexSearcher对象
2)创建QueryParser对象
3)创建Query对象来封装关键字
4)用IndexSearcher对象去索引库中查询符合条件的前100条记录,不足100条记录的以实际为准
5)获取符合条件的编号
6)用indexSearcher对象去索引库中查询编号对应的Document对象
7)将Document对象中的所有属性取出,再封装回JavaBean对象中去,并加入到集合中保存,以备将之用

 @Test
    public void findIndexDB() throws Exception {

        /**
         * 参数一: IndexSearcher(Directory path)查询以xxx目录的索引库
         *
         * */
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:/createIndexDB"));
        //创建IndexSearcher对象
        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(directory);

        //创建QueryParser对象
        /**
         * 参数一: Version matchVersion 版本号【和上面是一样的】
         * 参数二:String f,【要查询的字段】
         * 参数三:Analyzer a【使用的拆词算法】
         * */
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
        QueryParser queryParser = new QueryParser(Version.LUCENE_30, "userName", analyzer);

        //给出要查询的关键字
        String keyWords = "钟";

        //创建Query对象来封装关键字
        Query query = queryParser.parse(keyWords);

        //用IndexSearcher对象去索引库中查询符合条件的前100条记录,不足100条记录的以实际为准
        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);

        //获取符合条件的编号

        for (int i = 0; i < topDocs.scoreDocs.length; i++) {

            ScoreDoc scoreDoc = topDocs.scoreDocs[i];
            int no = scoreDoc.doc;
            //用indexSearcher对象去索引库中查询编号对应的Document对象
            Document document = indexSearcher.doc(no);

            //将Document对象中的所有属性取出,再封装回JavaBean对象中去
            String id = document.get("id");
            String userName = document.get("userName");
            String sal = document.get("sal");

            User user = new User(id, userName, sal);
            System.out.println(user);

        }

这里写图片描述
效果:
这里写图片描述

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/weixin_41653442/article/details/81490086