1 索引库维护
在第4节，我们需要重新创建索引的时候，是去索引库目录下，手动删除的。
而在实际的开发中，我们可能压根就不知道索引库在哪，就算知道，我们也不可能每次都去手动删除，非常之麻烦！！！
所以，我们必须学习如何维护索引库，使用程序来操作索引库。
需要注意的是，索引是与文档紧密相连的，因此对索引的维护，实际上就是对文档的增删改。
1.1 添加索引(文档)
1.1.1 需求
数据库中新上架了图书，必须把这些图书也添加到索引库中，不然就搜不到该新上架的图书了。
1.1.2 代码实现
调用 indexWriter.addDocument(doc)添加索引。
参考入门示例中的创建索引。
1.2 删除索引(文档)
1.2.1 需求
某些图书不再出版销售了，我们需要从索引库中移除该图书。
1.2.2 代码实现
| @Test public void deleteIndex() throws Exception { // 1、指定索引库目录 Directory directory = FSDirectory.open(new File("F:\\lucene\\0719")); // 2、创建IndexWriterConfig IndexWriterConfig cfg = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, new StandardAnalyzer()); // 3、 创建IndexWriter IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, cfg); // 4、通过IndexWriter来删除索引 // 删除指定索引 writer.deleteDocuments(new Term("name", "apache")); // 5、关闭IndexWriter writer.close();
System.out.println("删除成功");
} |
1.2.3 清空索引库
| @Test public void deleteIndex() throws Exception { // 1、指定索引库目录 Directory directory = FSDirectory.open(new File("F:\\lucene\\0719")); // 2、创建IndexWriterConfig IndexWriterConfig cfg = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, new StandardAnalyzer()); // 3、 创建IndexWriter IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, cfg); // 4、通过IndexWriter来删除索引 // 删除指定索引 writer.deleteAll(); // 5、关闭IndexWriter writer.close();
System.out.println("清空索引库成功");
} |
1.3 更新索引(文档)
1.3.1 说明
Lucene更新索引比较特殊，是先删除满足条件的索引，再添加新的索引。
1.3.2 代码实现
| // 修改索引 @Test public void updateIndex() throws Exception { // 1、指定索引库目录 Directory directory = FSDirectory.open(new File("F:\\lucene\\0719")); // 2、创建IndexWriterConfig IndexWriterConfig cfg = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, new StandardAnalyzer()); // 3、 创建IndexWriter IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, cfg); // 4、通过IndexWriter来修改索引 // a)、创建修改后的文档对象 Document document = new Document();
// 文件名称 Field filenameField = new StringField("name", "updateIndex", Store.YES); document.add(filenameField);
// 修改指定索引为新的索引 writer.updateDocument(new Term("name", "apache"), document);
// 5、关闭IndexWriter writer.close();
System.out.println("更新成功"); } |
2 搜索
问题：我们在入门示例中，已经知道Lucene是通过IndexSearcher对象，来执行搜索的。那我们为什么还要继续学习Lucene呢？
答：因为在实际的开发中，我们的查询的业务是相对复杂的，比如我们在通过关键词查找的时候，往往进行价格、商品类别的过滤。
而Lucene提供了一套查询方案，供我们实现复杂的查询。
2.1 创建查询的两种方法
执行查询之前，必须创建一个查询Query查询对象。
Query自身是一个抽象类，不能实例化，必须通过其它的方式来实现初始化。
在这里，Lucene提供了两种初始化Query查询对象的方式。
2.1.1 使用Lucene提供Query子类
Query是一个抽象类，lucene提供了很多查询对象，比如TermQuery项精确查询，NumericRangeQuery数字范围查询等。
使用TermQuery实例化
| Query query = new TermQuery(new Term("name", "lucene")); |
2.1.2 使用QueryParse解析查询表达式
QueryParser会将用户输入的查询表达式解析成Query对象实例。如下代码：
| QueryParser queryParser = new QueryParser("name", new IKAnalyzer()); Query query = queryParser.parse("name:lucene"); |
2.2 常用的Query子类搜索
2.2.1 TermQuery
特点：查询的关键词不会再做分词处理，作为整体来搜索。代码如下：
| /** * Query子类查询之 TermQuery * * 特点：不会再对查询的关键词做分词处理。 * * 需要：查询书名与java教程相关书。 */ @Test public void queryByTermQuery(){ //1、获取一个查询对象 Query query = new TermQuery(new Term("name", "编程思想")); doSearch(query);
} private void doSearch(Query query) { try {
//2、创建一个查询的执行对象 //指定索引库的目录 Directory d = FSDirectory.open(new File("F:\\lucene\\0719")); //创建流对象 IndexReader reader = DirectoryReader.open(d); //创建搜索执行对象 IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
//3、执行搜索 TopDocs result = searcher.search(query, 10);
//4、提出结果集，获取图书的信息 int totalHits = result.totalHits; System.out.println("共查询到"+totalHits+"条满足条件的数据!"); System.out.println("-----------------------------------------"); //提取图书信息。 //score即相关度。即搜索的关键词和 图书名称的相关度，用来做排序处理 ScoreDoc[] scoreDocs = result.scoreDocs;
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) { /** * scoreDoc.doc的返回值，是文档的id， 即 将文档写入索引库的时候，lucene自动给这份文档做的一个编号。 * * 获取到这个文档id之后，即可以根据这个id，找到这份文档。 */ int docId = scoreDoc.doc; System.out.println("文档在索引库中的编号:"+docId);
//从文档中提取图书的信息 Document doc = searcher.doc(docId); System.out.println("图书id:"+doc.get("id")); System.out.println("图书name:"+doc.get("name")); System.out.println("图书price:"+doc.get("price")); System.out.println("图书pic:"+doc.get("pic")); System.out.println("图书description:"+doc.get("description")); System.out.println(); System.out.println("------------------------------------");
}
//关闭连接，释放资源 if(null!=reader){ reader.close(); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } |
2.2.2 NumericRangeQuery
指定数字范围查询.（创建field类型时，注意与之对应）
| /** * Query子类查询 之 NumricRangeQuery * 需求：查询所有价格在[60,80)之间的书 * @param query */ @Test public void queryByNumricRangeQuery(){ /** * 第一个参数：要搜索的域 * 第二个参数：最小值 * 第三个参数：最大值 * 第四个参数：是否包含最小值 * 第五个参数：是否包含最大值 */ Query query = NumericRangeQuery.newFloatRange("price", 60.0f, 80.0f, true, false);
doSearch(query); } |
2.2.3 BooleanQuery
BooleanQuery，布尔查询，实现组合条件查询。
| /** * Query子类查询 之 BooelanQuery查询 组合条件查询 * * 需求：查询书名包含java，并且价格区间在[60,80)之间的书。 */ @Test public void queryBooleanQuery(){ //1、要使用BooelanQuery查询，首先要把单个创建出来，然后再通过BooelanQuery组合 Query price = NumericRangeQuery.newFloatRange("price", 60.0f, 80.0f, true, false); Query name = new TermQuery(new Term("name", "java"));
//2、创建BooleanQuery实例对象 BooleanQuery query = new BooleanQuery(); query.add(name, Occur.MUST_NOT); query.add(price, Occur.MUST); /** * MSUT 表示必须满足 对应的是 + * MSUT_NOT 必须不满足 应对的是 - * SHOULD 可以满足也可以不满足 没有符号 * * SHOULD 与MUST、MUST_NOT组合的时候，SHOULD就没有意义了。 */
doSearch(query); } |
2.3 通过QueryParser搜索
2.3.1 特点
对搜索的关键词，做分词处理。
2.3.2 语法
2.3.2.1 基础语法
| 域名:关键字 实例：name:java |
2.3.2.2 组合条件语法
| 条件1 AND 条件2 条件1 OR 条件2 条件1 NOT 条件2 |
2.3.3 QueryParser
2.3.3.1 代码实现
| /** * 查询解析器查询 之 QueryParser查询 */ @Test public void queryByQueryParser(){ try {
//1、加载分词器 Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
/** * 2、创建查询解析器实例对象 * 第一个参数：默认搜索的域。 * 如果在搜索的时候，没有特别指定搜索的域，则按照默认的域进行搜索 * 如何在搜索的时候指定搜索域呢？ * 答：格式 域名：关键词 即 name:java教程 * * 第二个参数：分词器 ，对关键词做分词处理 */ QueryParser parser = new QueryParser("description", analyzer);
Query query = parser.parse("name:java教程");
doSearch(query);
} catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } |
2.3.4 MultiFieldQueryParser
通过MulitFieldQueryParse对多个域查询。
| /** * 查询解析器查询 之 MultiFieldQueryParser查询 * * 特点：同时指定多个搜索域，并且对关键做分词处理 */ @Test public void queryByMultiFieldQueryParser(){ try {
//1、定义多个搜索的 name、description String[] fields = {"name","description"}; //2、加载分词器 Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
//3、创建 MultiFieldQueryParser实例对象 MultiFieldQueryParser mParser = new MultiFieldQueryParser(fields, analyzer);
Query query = mParser.parse("lucene教程");
doSearch(query); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } |
3 中文分词器
3.1 什么是中文分词器
学过英文的都知道，英文是以单词为单位的，单词与单词之间以空格或者逗号句号隔开。
而中文的语义比较特殊，很难像英文那样，一个汉字一个汉字来划分。
所以需要一个能自动识别中文语义的分词器。
3.2 Lucene自带的中文分词器
3.2.1 StandardAnalyzer：
单字分词：就是按照中文一个字一个字地进行分词。如：“我爱中国”，
效果：“我”、“爱”、“中”、“国”。
3.2.2 CJKAnalyzer
二分法分词：按两个字进行切分。如：“我是中国人”，效果：“我是”、“是中”、“中国”“国人”。
上边两个分词器无法满足需求。
3.3 使用中文分词器IKAnalyzer
IKAnalyzer继承Lucene的Analyzer抽象类，使用IKAnalyzer和Lucene自带的分析器方法一样，将Analyzer测试代码改为IKAnalyzer测试中文分词效果。
如果使用中文分词器ik-analyzer，就在索引和搜索程序中使用一致的分词器ik-analyzer。
3.3.1 使用luke测试IK中文分词
（1）打开Luke，不要指定Lucene目录。否则看不到效果
（2）在分词器栏，手动输入IkAnalyzer的全路径
org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer
3.3.2 改造代码，使用IkAnalyzer做分词器
3.3.2.1 添加jar包
3.3.2.2 修改分词器代码
| // 创建中文分词器 Analyzer analyzer = new IKAnalyzer(); |
3.3.2.3 扩展中文词库
拓展词库的作用：在分词的过程中，保留定义的这些词
1在src或其他source目录下建立自己的拓展词库，mydict.dic文件，例如：
2在src或其他source目录下建立自己的停用词库，ext_stopword.dic文件
停用词的作用：在分词的过程中，分词器会忽略这些词。
3在src或其他source目录下建立IKAnalyzer.cfg.xml，内容如下（注意路径对应）：
| <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd"> <properties> <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment> <!-- 用户可以在这里配置自己的扩展字典 --> <entry key="ext_dict">mydict.dic</entry> <!-- 用户可以在这里配置自己的扩展停用词字典 --> <entry key="ext_stopwords">ext_stopword.dic</entry> </properties> |
如果想配置扩展词和停用词，就创建扩展词的文件和停用词的文件，文件的编码要是utf-8。
注意：不要用记事本保存扩展词文件和停用词文件，那样的话，格式中是含有bom的。