前言：Lucene是apache老爹开源的一款全文搜索引擎，虽然目前已被市面上一些更好用的搜索引擎逐步替代，但作为搜索引擎的鼻祖，仍然有必要学习一番，而且有了Lucene的基础之后，学习solr，elastichSearch也会更容易理解。
看完本篇，你将了解到Lucene是什么，Lucene的使用场景，原理，什么是倒排索引，如何分词，以及如何使用lucene实战构建简易的搜索引擎等。
目录
1.Lucene可以用来做什么？
我们知道，传统关系型数据库在数据量大到一定量级后（一般是单表超过500W行或者2G左右），查询速度会变得非常缓慢，也比较吃资源，加上需求中经常会有一些模糊查询，模糊查询可能会导致传统数据库的索引失效，这时候如果再用传统数据库就呵呵了。所以在好的电商系统中，搜素引擎都是标配。通过搜素引擎，可以很好的减轻数据库的读压力。除此之外，像我们熟知的百度，谷歌等搜索大佬，也都有用到搜索引擎，搜索引擎还可以用于搭建文库，总之很强大，可以做很多事情。
2.Lucene的原理
Lucene的原理我说白话一点，就是先把被搜索内容按照一定规则进行分词并存储，生成一个目录，然后把你输入的搜索关键词也进行分词，然后与前面生成的目录中的关键词进行匹配，如果匹配到，就可以快速定位到该被搜索内容的存储位置，从而实现搜索。说简单点就是这样，当然里面有很多细节，先不着急，等看完倒排索引之后你会对Lucene的原理有更深的了解。
如图，比如我搜索了程序员秃头，搜索引擎一般会根据一定的拆分规则，把我输入的“程序员秃头”拆分成:程序员，秃头，头等关键字。然后与爬虫爬取到的大量文档里的关键词进行匹配（这些大量文档会按照一定规则预先分词，建立索引，然后存储起来），如果匹配到了就可以返回给用户了，返回的结果可以对关键词添加一些“高亮”，标红等特效，也可以按照一定规则对搜索结果进行排序。
3.Lucene的倒排索引
这里我援引别人已经画好的图来解释下倒排索引，描述也力求简洁，帮助快速理解：
下面第一张图是文档的原始内容和编号，第二张图是建立的倒排索引。
倒排索引的建立步骤：
①先对原始文档中的内容按照一定规则进行分词，至于如何分先不用管，我后面会讲到。
②然后对分词后的单词在原始文档中进行定位，比如“谷歌”在原始文档中的1-5号文档都有出现过，所以谷歌的倒排列表就是：1，2，3，4，5. 其它倒排列表以此类推。
有了这样一套对应列表之后，下次用户如果输入了“网站”这个关键词，系统就可以通过倒排列表快速定位到原始文档中的第5项数据，类似于生成了一本书的一个目录，告诉你几个关键词，可以在目录中快速定位具体的文档在多少页，不用再一页一页翻了。
看到这里你应该明白倒排索引的原理了，可以先思考下为啥叫“倒排”索引，而不是别的名字？
回答这个问题前，先看下什么是正向索引：正向索引建立的关系是由文档->关键词的，也就是给定一篇文档，记录关键词在文档中出现的位置，通过文档来关联关键词的，这种方式在数据量小的情况下完全OK，但互联网这片大海中，文档的量及是宇宙级的，这种方式要扫描的文档驴辈子都扫不完。倒排索引正好是逆向思维，把文档的关键词提取，然后通过关键词取关联文档，这样就极大的减轻了扫描的量级。
关于倒排索引就提这么多，实际上要比这个复杂一些，感兴趣的建议读完之后可以回头来深入研究，以免打断思路，这里直接给出我援引的博主图片的博客地址：https://blog.csdn.net/csdnliuxin123524/article/details/91581209
4.Lucene分词
Lucene提供了几种分词的实现，在4.0+的版本后还提供了对中文分词的支持，据说效果不太好，于是后来有人开源了更好用的中文分词器：IK Analysis，词库可以自定义，不太友好的地方就是这款基于Lucene的中文分词器好像因为Lucene的落寞而年久失修了，版本还停留在2012年的版本，对新版本的Lucene无法兼容，据说当年创造了每秒160万分词的神话。
5.Lucene索引建立与窥探
这里我直接通过代码来实现Lucene的分词，分词器我采用lucene提供的代码其实很简单，不要被其篇幅所蛊惑。
第一步，引入依赖，这里我建立一个Maven工程为例：
pom.xml中引入如下依赖：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-core</artifactId>
<version>${org.apache.lucene}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
<version>${org.apache.lucene}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-highlighter</artifactId>
<version>${org.apache.lucene}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-queries</artifactId>
<version>${org.apache.lucene}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-queryparser</artifactId>
<version>${org.apache.lucene}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-memory</artifactId>
<version>${org.apache.lucene}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-analyzers-smartcn</artifactId>
<version>${org.apache.lucene}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-join</artifactId>
<version>${org.apache.lucene}</version>
</dependency>
</dependencies>版本号我这里使用截至目前2019年11月18日最新版本：8.3.0
<properties>
<org.apache.lucene>8.3.0</org.apache.lucene>
</properties>实现代码如下：
public class Test {
//生成索引的存放位置
private final static String IDX_DIR = "D:\\lucene";
public static void main(String[] args) {
IndexWriter indexWriter = null;
try {
//创建索引库
Directory dir = FSDirectory.open(Paths.get(IDX_DIR));
//新建分析器对象
Analyzer analyzer = new SmartChineseAnalyzer();
//新建配置对象
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
//创建一个IndexWriter对象
indexWriter = new IndexWriter(dir, config);
//创建文档对象
Document document1 = new Document();
//添加文档字段,字段名可以自己指定,Store.YES 说明该字段要被存储,false则不需要被存储到文档列表
document1.add(new StringField("id", "1L", Store.YES));
document1.add(new TextField("title", "三旬老汉隔人暴扣", Store.YES));
document1.add(new TextField("content", "某23号三旬老汉一记抢断之后运球过人后隔人劈扣拿下2分!", Store.YES));
Document document2 = new Document();
document2.add(new StringField("id", "2L", Store.YES));
document2.add(new TextField("title", "浓眉哥怒砍3双", Store.YES));
document2.add(new TextField("content", "浓眉哥本场状态佳,仅前三节比赛就拿下3双,将比赛胜局牢牢锁定!", Store.YES));
//写出索引数据
indexWriter.addDocument(document1);
indexWriter.addDocument(document2);
indexWriter.commit();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
indexWriter.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}点击main方法运行后，我们可以在对应的目录（我这里是D盘的lucene目录）下发现被新建的几个文件
到这里说明索引文件已被创建，那么索引里到底有啥玩意，想窥探一下但发现根本打不开，这个时候lukeall大哥就登场了：下载地址：https://github.com/DmitryKey/luke/releases
一定要匹配你使用的lucene版本，否则可能解析报错。
下载后解压打开，然后选择你索引所在目录（我这里是D盘的lucene目录），就可以看到分词详情了：
点击OK后，在show top terms可以看到被分词的内容：
借助Luke我们可以看到被Lucene分词后建立的倒排索引,再结合3中提到的倒排索引原理,应该可以很好的理解倒排索引和Lucene的索引建立.
6.Lucene的实际使用
有了索引之后,接下来就是要借助索引去实现搜索了.Luncene提供了多种搜索方式,以此来满足不同的业务需求,我们先从最普通的关键词搜索来看,在上面已经建好的Maven工程下新增TestQuery类:
public class TestQuery {
private final static String IDX_DIR = "D:\\lucene";
public static void main(String[] args) {
try {
//创建索引库对象
Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get(IDX_DIR));
//索引读取工具
IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
//索引搜索工具
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
//创建查询解析器
QueryParser parser = new QueryParser("content", new SmartChineseAnalyzer());
//创建查询对象
Query query = parser.parse("浓眉");
//获取搜索结果 第二个参数n是返回多少条,可以根据情况限制
TopDocs docs = indexSearcher.search(query, 10);
//获取总条数
System.out.println("本次查询共搜索到:" + docs.totalHits + " 条相关数据");
//获取得分对象
ScoreDoc[] scoreDocs = docs.scoreDocs;
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
//获取文档编号
int docId = scoreDoc.doc;
//根据文档编号获取文档内容
Document document = indexReader.document(docId);
System.out.println("id: " + docId);
System.out.println("title: " + document.getField("title"));
System.out.println("content: " + document.getField("content"));
System.out.println("搜索得分: " + scoreDoc.score);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}运行上述代码,效果如图:
以上便是最普通的根据关键词查询,查询时Lucene会根据匹配度算出一个得分,得分越高排名越靠前.
Lucene还提供了:
WildcardQuery(通配符查询)
// 创建查询对象
Query query = new WildcardQuery(new Term("title", "*三*"));FuzzyQuery（模糊查询）
// 创建模糊查询对象:允许用户输错。但是要求错误的最大编辑距离不能超过2
// 编辑距离：一个单词到另一个单词最少要修改的次数 loohan --> laohan 需要编辑1次，编辑距离就是1
// 可以手动指定编辑距离,区间[0,2]
Query query = new FuzzyQuery(new Term("title","laohan"),1);NumericRangeQuery（数值范围查询）
// 针对数值字段的范围查询，参数：字段名称，最小值、最大值、是否包含最小值、是否包含最大值
Query query = NumericRangeQuery.newLongRange("id", 2L, 2L, true, true);BooleanQuery（组合查询）
/**
* 布尔查询：
* 布尔查询本身没有查询条件，可以把其它查询通过逻辑运算进行组合
* 交集：Occur.MUST + Occur.MUST
* 并集：Occur.SHOULD + Occur.SHOULD
* 非：Occur.MUST_NOT
*/
Query query1 = NumericRangeQuery.newLongRange("id", 1L, 3L, true, true);
Query query2 = NumericRangeQuery.newLongRange("id", 2L, 4L, true, true);
// 创建布尔查询的对象
BooleanQuery query = new BooleanQuery();
// 组合其它查询
query.add(query1, BooleanClause.Occur.MUST_NOT);
query.add(query2, BooleanClause.Occur.SHOULD);
search(query);
7.索引编辑(更新)
Lucene提供的索引是可以编辑的,否则一旦数据发生变化,搜出来的东西可能并不是我们想要的,特别是在电商场景下,商品的列表可能会经常发生变化,如果不能及时的更新索引,会给用户和商家带来很大不便.
public class TestUpdate {
private final static String IDX_DIR = "D:\\lucene";
public static void main(String[] args) {
IndexWriter indexWriter = null;
try {
//创建目录
Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get(IDX_DIR));
//创建配置对象
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new SmartChineseAnalyzer());
//创建索引写出工具
indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
//创建新的文档数据
Document document = new Document();
document.add(new StringField("id","1L", Store.YES));
document.add(new TextField("title","湖人三大核心全面爆发,仅两节比赛就领先对手三十分!",Store.YES));
//修改索引,修改指定文档中所有的匹配字段的索引,一般选id,因为id唯一
indexWriter.updateDocument(new Term("id","1L"),document);
indexWriter.commit();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
try {
indexWriter.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}Lucene也支持索引的删除:
//根据匹配关键词来删除
writer.deleteDocuments(new Term("id", "1L"));
//根据匹配数字范围来删除
Query query = NumericRangeQuery.newLongRange("id", 1L, 2L, true, true);
writer.deleteDocuments(query);
//删除全部
write.deleteAll();8.拓展功能
Lucene除了可以对建立的索引进行增删改查之外,还可以让查询结果更"用户体验友好",内置提供了查询关键词高亮显示功能,查询结果排序功能等。
高亮功能:
// 设置HTML格式化样式
Formatter formatter = new SimpleHTMLFormatter("<em>", "</em>");
QueryScorer scorer = new QueryScorer(query);
// 创建高亮工具
Highlighter highlighter = new Highlighter(formatter, scorer);
//省略对socre[]循环部分...
//通过分词器确定需要高亮显示的关键词
String highlight = highlighter.getBestFragment(new SmartChineseAnalyzer(), "content", "浓眉哥");
//展示效果
System.out.println("高亮展示的关键词:" + highlight);排序功能:
//老版本的Lucene可以采用这种方式排序
//设置排序字段
Sort sort = new Sort(new SortField("id", Type.LONG,true));
//获取搜索结果
TopDocs docs = indexSearcher.search(query, 10,sort);如果你是在新版本下按照这种方式排序会抛下面这种异常:
网上的解决方法是为需要排序的字段设置Numeric值,确实可以解决:
document.add(new NumericDocValuesField("title",10L));但又发现了新的问题:
一用排序字段得到的搜索得分就变成NAN了.
效果如下图:
网上说是BUG,于是我尝试着把Lucene的版本从7一直升到8,发现这个问题依旧存在,而且网友说是从4开始就有这个问题,考虑到Apache的影响力,我觉得这样的bug肯定活不过这么多版本,于是看了下Sort的源码,最终找到了解决方案,原来是因为搜索得分算法是比较耗性能的,特别是自定义排序字段后,所以在高版本中,使用自定义排序字段后,搜索得分是默认被关闭的,如果需要计算得分需要手动开启:
//设置排序字段
Sort sort = new Sort(new SortField("title", Type.LONG,true));
//获取搜索结果 两个布尔类型参数,第一个是:doDocScores,第二个是doMaxScore
TopDocs docs = indexSearcher.search(query,10,sort,true,true);第一个参数doDocScores的意思就是开启搜索得分. 第二个参数是在搜索过程中,如果搜到了搜索得分最高的那条数据,就自动终止不再继续搜了,直接返回,以此来提高性能.,对于这个功能背后的算法,感兴趣的可以继续研究这篇博主总结的:
《Lucene之MaxScorer算法简介》https://blog.csdn.net/wzhg0508/article/details/12953119
遗憾的时，Lucene并没提供分页功能，需要我们手动实现，思路与在Mysql下手动分页查询差不多，这里不再赘述。
另外对得分算法感兴趣的同学可以参考这篇：
《深入理解Lucene默认打分算法》https://blog.csdn.net/huaishu/article/details/77648377
本人学识浅薄，就不班门弄斧自己总结了，鲁迅老爹的拿来主义真香！
9.总结
本篇主要介绍了Lucene的使用场景，原理，以及实操，适合新手入门，如果要吃透Lucene的话没个几个月还真搞不定，里面的源码和算法都比较厉害，现在市面上有很多基于Lucene二次开发或拓展的搜索引擎，比如solr，elasticsearch等，正是因为有了Lucene底层强有力的支持，才让我们今天在互联网上获取信息变得如此便捷与轻松，最后，感谢你的阅读，文中若有不正之处欢迎留言斧正。
