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Lucene学习总结之七：Lucene搜索过程解析(3)

2011-01-10 15:24 357 查看

2.3、QueryParser解析查询语句生成查询对象

代码为：

QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_CURRENT, "contents", new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT));

Query query = parser.parse("+(+apple* -boy) (cat* dog) -(eat~ foods)");

此过程相对复杂，涉及JavaCC，QueryParser，分词器，查询语法等，本章不会详细论述，会在后面的章节中一一说明。

此处唯一要说明的是，根据查询语句生成的是一个Query树，这棵树很重要，并且会生成其他的树，一直贯穿整个索引过程。

对于Query对象有以下说明：

BooleanQuery即所有的子语句按照布尔关系合并

+也即MUST表示必须满足的语句

SHOULD表示可以满足的，minNrShouldMatch表示在SHOULD中必须满足的最小语句个数，默认是0，也即既然是SHOULD，也即或的关系，可以一个也不满足(当然没有MUST的时候除外)。

-也即MUST_NOT表示必须不能满足的语句

树的叶子节点中：

最基本的是TermQuery，也即表示一个词

当然也可以是PrefixQuery和FuzzyQuery，这些查询语句由于特殊的语法，可能对应的不是一个词，而是多个词，因而他们都有rewriteMethod对象指向MultiTermQuery的Inner Class，表示对应多个词，在查询过程中会得到特殊处理。

2.4、搜索查询对象

代码为：

TopDocs docs = searcher.search(query, 50);

其最终调用search(createWeight(query), filter, n);

索引过程包含以下子过程：

创建weight树，计算term weight

创建scorer及SumScorer树，为合并倒排表做准备

用SumScorer进行倒排表合并

收集文档结果集合及计算打分

2.4.1、创建Weight对象树，计算Term Weight

IndexSearcher(Searcher).createWeight(Query) 代码如下：

protected Weight createWeight(Query query) throws IOException {

return query.weight(this);

}

BooleanQuery(Query).weight(Searcher) 代码为：

public Weight weight(Searcher searcher) throws IOException {

//重写Query对象树

Query query = searcher.rewrite(this);

//创建Weight对象树

Weight weight = query.createWeight(searcher);

//计算Term Weight分数

float sum = weight.sumOfSquaredWeights();

float norm = getSimilarity(searcher).queryNorm(sum);

weight.normalize(norm);

return weight;

}

此过程又包含以下过程：

重写Query对象树

创建Weight对象树

计算Term Weight分数

[b]2.4.1.1、重写Query对象树[/b]
从BooleanQuery的rewrite函数我们可以看出，重写过程也是一个递归的过程，一直到Query对象树的叶子节点。

BooleanQuery.rewrite(IndexReader) 代码如下：

BooleanQuery clone = null;

for (int i = 0 ; i < clauses.size(); i++) {

BooleanClause c = clauses.get(i);

//对每一个子语句的Query对象进行重写

Query query = c.getQuery().rewrite(reader);

if (query != c.getQuery()) {

if (clone == null)

clone = (BooleanQuery)this.clone();

//重写后的Query对象加入复制的新Query对象树

clone.clauses.set(i, new BooleanClause(query, c.getOccur()));

}

}

if (clone != null) {

return clone; //如果有子语句被重写，则返回复制的新Query对象树。

} else

return this; //否则将老的Query对象树返回。

让我们把目光聚集到叶子节点上，叶子节点基本是两种，或是TermQuery，或是MultiTermQuery，从Lucene的源码可以看出TermQuery的rewrite函数就是返回对象本身，也即真正需要重写的是MultiTermQuery，也即一个Query代表多个Term参与查询，如本例子中的PrefixQuery及FuzzyQuery。

对此类的Query，Lucene不能够直接进行查询，必须进行重写处理：

首先，要从索引文件的词典中，把多个Term都找出来，比如"appl*"，我们在索引文件的词典中可以找到如下Term："apple"，"apples"，"apply"，这些Term都要参与查询过程，而非原来的"appl*"参与查询过程，因为词典中根本就没有"appl*"。

然后，将取出的多个Term重新组织成新的Query对象进行查询，基本有两种方式：

方式一：将多个Term看成一个Term，将包含它们的文档号取出来放在一起(DocId Set)，作为一个统一的倒排表来参与倒排表的合并。

方式二：将多个Term组成一个BooleanQuery，它们之间是OR的关系。

从上面的Query对象树中，我们可以看到，MultiTermQuery都有一个RewriteMethod成员变量，就是用来重写Query对象的，有以下几种：

ConstantScoreFilterRewrite采取的是方式一，其rewrite函数实现如下：

public Query rewrite(IndexReader reader, MultiTermQuery query) {

Query result = new ConstantScoreQuery(new MultiTermQueryWrapperFilter<MultiTermQuery>(query));

result.setBoost(query.getBoost());

return result;

}

MultiTermQueryWrapperFilter中的getDocIdSet函数实现如下：

public DocIdSet getDocIdSet(IndexReader reader) throws IOException {

//得到MultiTermQuery的Term枚举器

final TermEnum enumerator = query.getEnum(reader);

try {

if (enumerator.term() == null)

return DocIdSet.EMPTY_DOCIDSET;

//创建包含多个Term的文档号集合

final OpenBitSet bitSet = new OpenBitSet(reader.maxDoc());

final int[] docs = new int[32];

final int[] freqs = new int[32];

TermDocs termDocs = reader.termDocs();

try {

int termCount = 0;

//一个循环，取出对应MultiTermQuery的所有的Term，取出他们的文档号，加入集合

do {

Term term = enumerator.term();

if (term == null)

break;

termCount++;

termDocs.seek(term);

while (true) {

final int count = termDocs.read(docs, freqs);

if (count != 0) {

for(int i=0;i<count;i++) {

bitSet.set(docs[i]);

}

} else {

break;

}

}

} while (enumerator.next());

query.incTotalNumberOfTerms(termCount);

} finally {

termDocs.close();

}

return bitSet;

} finally {

enumerator.close();

}

}

ScoringBooleanQueryRewrite及其子类ConstantScoreBooleanQueryRewrite采取方式二，其rewrite函数代码如下：

public Query rewrite(IndexReader reader, MultiTermQuery query) throws IOException {

//得到MultiTermQuery的Term枚举器

FilteredTermEnum enumerator = query.getEnum(reader);

BooleanQuery result = new BooleanQuery(true);

int count = 0;

try {

//一个循环，取出对应MultiTermQuery的所有的Term，加入BooleanQuery

do {

Term t = enumerator.term();

if (t != null) {

TermQuery tq = new TermQuery(t);

tq.setBoost(query.getBoost() * enumerator.difference());

result.add(tq, BooleanClause.Occur.SHOULD);

count++;

}

} while (enumerator.next());

} finally {

enumerator.close();

}

query.incTotalNumberOfTerms(count);

return result;

}

以上两种方式各有优劣：

方式一使得MultiTermQuery对应的所有的Term看成一个Term，组成一个docid set，作为统一的倒排表参与倒排表的合并，这样无论这样的Term在索引中有多少，都只会有一个倒排表参与合并，不会产生TooManyClauses异常，也使得性能得到提高。但是多个Term之间的tf, idf等差别将被忽略，所以采用方式二的RewriteMethod为ConstantScoreXXX，也即除了用户指定的Query boost，其他的打分计算全部忽略。

方式二使得整个Query对象树被展开，叶子节点都为TermQuery，MultiTermQuery中的多个Term可根据在索引中的tf, idf等参与打分计算，然而我们事先并不知道索引中和MultiTermQuery相对应的Term到底有多少个，因而会出现TooManyClauses异常，也即一个BooleanQuery中的子查询太多。这样会造成要合并的倒排表非常多，从而影响性能。

Lucene认为对于MultiTermQuery这种查询，打分计算忽略是很合理的，因为当用户输入"appl*"的时候，他并不知道索引中有什么与此相关，也并不偏爱其中之一，因而计算这些词之间的差别对用户来讲是没有意义的。从而Lucene对方式二也提供了ConstantScoreXXX，来提高搜索过程的性能，从后面的例子来看，会影响文档打分，在实际的系统应用中，还是存在问题的。

为了兼顾上述两种方式，Lucene提供了ConstantScoreAutoRewrite，来根据不同的情况，选择不同的方式。

ConstantScoreAutoRewrite.rewrite代码如下：

public Query rewrite(IndexReader reader, MultiTermQuery query) throws IOException {

final Collection<Term> pendingTerms = new ArrayList<Term>();

//计算文档数目限制，docCountPercent默认为0.1，也即索引文档总数的0.1%

final int docCountCutoff = (int) ((docCountPercent / 100.) * reader.maxDoc());

//计算Term数目限制，默认为350

final int termCountLimit = Math.min(BooleanQuery.getMaxClauseCount(), termCountCutoff);

int docVisitCount = 0;

FilteredTermEnum enumerator = query.getEnum(reader);

try {

//一个循环，取出与MultiTermQuery相关的所有的Term。

while(true) {

Term t = enumerator.term();

if (t != null) {

pendingTerms.add(t);

docVisitCount += reader.docFreq(t);

}

//如果Term数目超限，或者文档数目超限，则可能非常影响倒排表合并的性能，因而选用方式一，也即ConstantScoreFilterRewrite的方式

if (pendingTerms.size() >= termCountLimit || docVisitCount >= docCountCutoff) {

Query result = new ConstantScoreQuery(new MultiTermQueryWrapperFilter<MultiTermQuery>(query));

result.setBoost(query.getBoost());

return result;

} else if (!enumerator.next()) {

//如果Term数目不太多，而且文档数目也不太多，不会影响倒排表合并的性能，因而选用方式二，也即ConstantScoreBooleanQueryRewrite的方式。

BooleanQuery bq = new BooleanQuery(true);

for (final Term term: pendingTerms) {

TermQuery tq = new TermQuery(term);

bq.add(tq, BooleanClause.Occur.SHOULD);

}

Query result = new ConstantScoreQuery(new QueryWrapperFilter(bq));

result.setBoost(query.getBoost());

query.incTotalNumberOfTerms(pendingTerms.size());

return result;

}

}

} finally {

enumerator.close();

}

}

从上面的叙述中，我们知道，在重写Query对象树的时候，从MultiTermQuery得到的TermEnum很重要，能够得到对应MultiTermQuery的所有的Term，这是怎么做的的呢？

MultiTermQuery的getEnum返回的是FilteredTermEnum，它有两个成员变量，其中TermEnum actualEnum是用来枚举索引中所有的Term的，而Term currentTerm指向的是当前满足条件的Term，FilteredTermEnum的next()函数如下：

public boolean next() throws IOException {

if (actualEnum == null) return false;

currentTerm = null;

//不断得到下一个索引中的Term

while (currentTerm == null) {

if (endEnum()) return false;

if (actualEnum.next()) {

Term term = actualEnum.term();

//如果当前索引中的Term满足条件，则赋值为当前的Term

if (termCompare(term)) {

currentTerm = term;

return true;

}

}

else return false;

}

currentTerm = null;

return false;

}

不同的MultiTermQuery的termCompare不同：

对于PrefixQuery的getEnum(IndexReader reader)得到的是PrefixTermEnum，其termCompare实现如下：

protected boolean termCompare(Term term) {

//只要前缀相同，就满足条件

if (term.field() == prefix.field() && term.text().startsWith(prefix.text())){

return true;

}

endEnum = true;

return false;

}

对于FuzzyQuery的getEnum得到的是FuzzyTermEnum，其termCompare实现如下：

protected final boolean termCompare(Term term) {

//对于FuzzyQuery，其prefix设为空""，也即这一条件一定满足，只要计算的是similarity

if (field == term.field() && term.text().startsWith(prefix)) {

final String target = term.text().substring(prefix.length());

this.similarity = similarity(target);

return (similarity > minimumSimilarity);

}

endEnum = true;

return false;

}

//计算Levenshtein distance 也即 edit distance，对于两个字符串，从一个转换成为另一个所需要的最少基本操作(添加，删除，替换)数。

private synchronized final float similarity(final String target) {

final int m = target.length();

final int n = text.length();

// init matrix d

for (int i = 0; i<=n; ++i) {

p[i] = i;

}

// start computing edit distance

for (int j = 1; j<=m; ++j) { // iterates through target

int bestPossibleEditDistance = m;

final char t_j = target.charAt(j-1); // jth character of t

d[0] = j;

for (int i=1; i<=n; ++i) { // iterates through text

// minimum of cell to the left+1, to the top+1, diagonally left and up +(0|1)

if (t_j != text.charAt(i-1)) {

d[i] = Math.min(Math.min(d[i-1], p[i]), p[i-1]) + 1;

} else {

d[i] = Math.min(Math.min(d[i-1]+1, p[i]+1), p[i-1]);

}

bestPossibleEditDistance = Math.min(bestPossibleEditDistance, d[i]);

}

// copy current distance counts to 'previous row' distance counts: swap p and d

int _d[] = p;

p = d;

d = _d;

}

return 1.0f - ((float)p
/ (float) (Math.min(n, m)));

}

有关edit distance的算法详见http://www.merriampark.com/ld.htm

计算两个字符串s和t的edit distance算法如下：

Step 1:
Set n to be the length of s.
Set m to be the length of t.
If n = 0, return m and exit.
If m = 0, return n and exit.
Construct a matrix containing 0..m rows and 0..n columns.

Step 2:
Initialize the first row to 0..n.
Initialize the first column to 0..m.

Step 3:
Examine each character of s (i from 1 to n).

Step 4:
Examine each character of t (j from 1 to m).

Step 5:
If s[i] equals t[j], the cost is 0.
If s[i] doesn't equal t[j], the cost is 1.

Step 6:
Set cell d[i,j] of the matrix equal to the minimum of:
a. The cell immediately above plus 1: d[i-1,j] + 1.
b. The cell immediately to the left plus 1: d[i,j-1] + 1.
c. The cell diagonally above and to the left plus the cost: d[i-1,j-1] + cost.

Step 7:
After the iteration steps (3, 4, 5, 6) are complete, the distance is found in cell d[n,m].

举例说明其过程如下：

比较的两个字符串为：“GUMBO” 和 "GAMBOL".

下面做一个试验，来说明ConstantScoreXXX对评分的影响：

在索引中，添加了以下四篇文档：

file01.txt : apple other other other other

file02.txt : apple apple other other other

file03.txt : apple apple apple other other

file04.txt : apple apple apple other other

搜索"apple"结果如下：

docid : 3 score : 0.67974937
docid : 2 score : 0.58868027
docid : 1 score : 0.4806554
docid : 0 score : 0.33987468

文档按照包含"apple"的多少排序。

而搜索"apple*"结果如下：

docid : 0 score : 1.0
docid : 1 score : 1.0
docid : 2 score : 1.0
docid : 3 score : 1.0

也即Lucene放弃了对score的计算。

经过rewrite，得到的新Query对象树如下：

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