Lucene 初步之 HelloWorld

时间：2018-12-07 20:54:45 阅读：212 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：tac 文件中 time 抽象 redo access hits 适合 lda

万恶的源头 HelloWorld

要完成lucene 的配置需要几个jar包（如果需要可以留言我私发）

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创建索引API分析：

1. Directory: 类代表一个Lucene索引的位置,FSDirectory:它表示一个存储在文件系统中的索引的位置

2. Analyzer 类是一个抽象类, 它有多个实现,在一个文档被入索引库之前，首先需要对文档内容进行分词处理,针对不同的语言和应用需要选择适合的 Analyzer。Analyzer 把分词后的内容交给 IndexWriter 来建立索引

3. IndexWriter：是创建索引和维护索引的中心组件, 这个类创建一个新的索引并且添加文档到一个已有的索引中。IndexWriter只负责索引库的更新(删、更新、插入),不负责查询

4. Document：由多个字段(Field)组成，一个Field代表与这个文档相关的元数据。如作者、标题、主题等等，分别做为文档的字段索引和存储。add(Fieldable field)添加一个字段(Field)到Document

Store,Index介绍

枚举类型	枚举常量	说明
Store	NO	不存储属性的值
Store	YES	存储属性的值
Index	NO	不建立索引
	ANALYZED	分词后建立索引
	NOT_ANALYZED	不分词，把整个内容作为一个词建立索引

说明：Store是影响搜索出的结果中是否有指定属性的原始内容。Index是影响是否可以从这个属性中查询（No），或是查询时可以查其中的某些词（ANALYZED），还是要把整个内容作为一个词进行查询（NOT_ANALYZED）。

搜索原理图分析：

这时我们假设把商品添加到索引库

 1   public void saveGoods(Goods goods) {
 2         //创建一个indexWrite
 3         IndexWriter indexWriter = null;
 4         //指定索引库的目录
 5         Directory directory = null;
 6         //创建一个分词器
 7         Analyzer analyzer = null;
 8 
 9 
10         try {
11             //不同分词器，分词的效果不同
12             analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
13             //目录可以任意指定，最好和项目同级目录
14             directory= FSDirectory.open(new File("./indexData"));
15             //通过分词器和索引创建indexWrite
16             indexWriter=new IndexWriter(directory,analyzer, IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED);
17             //把Goods  转化成lucene可以识别的doument
18             Document doc=new Document();
19             //Goods 对象中的，每个属性，转化lucene 中的字段
20             doc.add(new Field("gid",goods.getGid().toString(), Store.YES,Index.NOT_ANALYZED));
21             doc.add(new Field("gname",goods.getGname(), Store.YES,Index.ANALYZED));
22             doc.add(new Field("gprice",goods.getGprice().toString(), Store.YES,Index.NOT_ANALYZED));
23             doc.add(new Field("gremark",goods.getGremark(), Store.YES,Index.ANALYZED));
24             //把document添加到索引库
25             indexWriter.addDocument(doc);
26             //提交
27             indexWriter.commit();
28         } catch (IOException e) {
29             e.printStackTrace();
30             throw  new RuntimeException(e);
31         }finally {
32             try {
33                 indexWriter.close();
34             } catch (IOException e) {
35                 e.printStackTrace();
36             }
37         }
38     }

商品的实体类

 1 package cn.wh;
 2 
 3 import lombok.AllArgsConstructor;
 4 import lombok.Data;
 5 import lombok.NoArgsConstructor;
 6 import lombok.experimental.Accessors;
 7 
 8 //有参构造函数
 9 @AllArgsConstructor
10 //无参构造函数
11 @NoArgsConstructor
12 //封装
13 @Data
14 //链式风格访问
15 @Accessors(chain = true)
16 public class Goods implements java.io.Serializable {
17     // Fields
18     private Integer gid;
19     private String gname;
20     private Double gprice;
21     private String gremark;
22 
23 }

这时我们执行会产生一个索引的库

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这时我们再创建一个查询的方式（根据商品名查询）

 1   public List<Goods> query(String gname){
 2         List<Goods> goodsList=new ArrayList<Goods>();
 3         // 创建查询工具类
 4         IndexSearcher indexSearcher=null;
 5         // 指定Lucenen索引库目录
 6         Directory directory=null;
 7         // 创建一个分词器
 8         Analyzer analyzer=null;
 9         try {
10             // 指定查询的目录
11             directory=FSDirectory.open(new File("./indexData"));
12             // 指定查询的分词器: 钓鱼岛中国的---> 钓鱼  钓鱼岛  中国
13             analyzer=new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
14             // QueryParser:查询解析器,用来解析查询的字符串,和分词
15             /*
16              * Version.LUCENE_30:版本号
17              * gname: 要查询的 字段名  Term:key,后面可以到多个字段中查找
18              * analyzer:指定对关键字的分词器
19              * */
20             QueryParser parse=new QueryParser(Version.LUCENE_30,"gname",analyzer);
21             // 解析要查询的关键字:返回的是Query类型
22             Query query=parse.parse(gname);
23             indexSearcher=new IndexSearcher(directory);
24             // indexSearch做查询操作: n 用户期望查询结果数,后面做分页使用
25             TopDocs topDocs=indexSearcher.search(query,10);
26             /*
27              * TopDocs:
28              *     totalHits: 实际查询到的结果数
29              *     scoreDocs[]: 存储了所有符合条件的document 编号
30              * */
31             System.out.println("实际的结果数为:" + topDocs.totalHits);
32             // 存储的是document在lucenen中的逻辑编号
33             ScoreDoc[] docs=topDocs.scoreDocs;  //[0]=0 [1]=1
34             /*
35              * ScoreDoc:
36              *     doc: 文档逻辑编号
37              *     score: 当前文档得分
38              *
39              * */
40             for(int i=0;i<docs.length;i++){
41                 System.out.println("文档的编号:" + docs[i].doc);
42                 System.out.println("此文档的得分:" + docs[i].score);
43                 // 通过文档的编号获取真正的文档
44                 Document doc=indexSearcher.doc(docs[i].doc);
45                 // 把Document类型转化我们自己识别的类型
46                 Goods goods=new Goods();
47                 goods.setGid(Integer.parseInt(doc.get("gid")));
48                 goods.setGname(doc.get("gname"));
49                 goods.setGprice(Double.parseDouble(doc.get("gprice")));
50                 goods.setGremark(doc.get("gremark"));
51                 goodsList.add(goods);
52             }
53         } catch (Exception e) {
54             e.printStackTrace();
55             throw new RuntimeException(e);
56         }
57         return goodsList;
58 
59     }