Lucene入门以及例子

Lucene是apache组织的一个用java实现全文搜索引擎的开源项目。 其功能非常的强大，api也很简单。总得来说用Lucene来进行建立 和搜索和操作数据库是差不多的(有点像)，Document可以看作是 数据库的一行记录，Field可以看作是数据库的字段。用lucene实 现搜索引擎就像用JDBC实现连接数据库一样简单。

Lucene2.0，它与以前广泛应用和介绍的Lucene 1.4.3并不兼容。 Lucene2.0的下载地址是http://apache.justdn.org/lucene/java/

例子一 ：

1、在windows系统下的的C盘，建一个名叫s的文件夹,在该文件夹里面随便建三个txt文件，随便起名啦，就叫"1.txt","2.txt"和"3.txt"啦

其中1.txt的内容如下：

中华人民共和国

全国人民

2006年

而"2.txt"和"3.txt"的内容也可以随便写几写，这里懒写，就复制一个和1.txt文件的内容一样吧

2、下载lucene包，放在classpath路径中

建立索引:

Java代码

package lighter.javaeye.com;



import java.io.BufferedReader;

import java.io.File;

import java.io.FileInputStream;

import java.io.IOException;

import java.io.InputStreamReader;

import java.util.Date;



import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;

import org.apache.lucene.document.Document;

import org.apache.lucene.document.Field;

import org.apache.lucene.index.IndexWriter;



/** */ /**

* author lighter date 2006-8-7

*/

public class TextFileIndexer {

public static void main(String[] args) throws Exception {

/**/ /* 指明要索引文件夹的位置,这里是C盘的S文件夹下 */

File fileDir = new File( " c://s " );



/**/ /* 这里放索引文件的位置 */

File indexDir = new File( " c://index " );

Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer();

IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, luceneAnalyzer,

true );

File[] textFiles = fileDir.listFiles();

long startTime = new Date().getTime();



// 增加document到索引去

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

if (textFiles[i].isFile()

&& textFiles[i].getName().endsWith( " .txt " )) {

System.out.println( " File " + textFiles[i].getCanonicalPath()

+ " 正在被索引 . " );

String temp = FileReaderAll(textFiles[i].getCanonicalPath(),

" GBK " );

System.out.println(temp);

Document document = new Document();

Field FieldPath = new Field( " path " , textFiles[i].getPath(),

Field.Store.YES, Field.Index.NO);

Field FieldBody = new Field( " body " , temp, Field.Store.YES,

Field.Index.TOKENIZED,

Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS);

document.add(FieldPath);

document.add(FieldBody);

indexWriter.addDocument(document);

}

}

// optimize()方法是对索引进行优化

indexWriter.optimize();

indexWriter.close();



// 测试一下索引的时间

long endTime = new Date().getTime();

System.out

.println( " 这花费了 "

+ (endTime - startTime)

+ " 毫秒来把文档增加到索引里面去! "

+ fileDir.getPath());

}



public static String FileReaderAll(String FileName, String charset)

throws IOException {

BufferedReader reader = new BufferedReader( new InputStreamReader(

new FileInputStream(FileName), charset));

String line = new String();

String temp = new String();



while ((line = reader.readLine()) != null ) {

temp += line;

}

reader.close();

return temp;

}

}

package lighter.javaeye.com;



import java.io.BufferedReader;

import java.io.File;

import java.io.FileInputStream;

import java.io.IOException;

import java.io.InputStreamReader;

import java.util.Date;



import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;

import org.apache.lucene.document.Document;

import org.apache.lucene.document.Field;

import org.apache.lucene.index.IndexWriter;



/** */ /**

* author lighter date 2006-8-7

*/

public class TextFileIndexer {

public static void main(String[] args) throws Exception {

/**/ /* 指明要索引文件夹的位置,这里是C盘的S文件夹下 */

File fileDir = new File( " c://s " );



/**/ /* 这里放索引文件的位置 */

File indexDir = new File( " c://index " );

Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer();

IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, luceneAnalyzer,

true );

File[] textFiles = fileDir.listFiles();

long startTime = new Date().getTime();



// 增加document到索引去

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

if (textFiles[i].isFile()

&& textFiles[i].getName().endsWith( " .txt " )) {

System.out.println( " File " + textFiles[i].getCanonicalPath()

+ " 正在被索引 . " );

String temp = FileReaderAll(textFiles[i].getCanonicalPath(),

" GBK " );

System.out.println(temp);

Document document = new Document();

Field FieldPath = new Field( " path " , textFiles[i].getPath(),

Field.Store.YES, Field.Index.NO);

Field FieldBody = new Field( " body " , temp, Field.Store.YES,

Field.Index.TOKENIZED,

Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS);

document.add(FieldPath);

document.add(FieldBody);

indexWriter.addDocument(document);

}

}

// optimize()方法是对索引进行优化

indexWriter.optimize();

indexWriter.close();



// 测试一下索引的时间

long endTime = new Date().getTime();

System.out

.println( " 这花费了 "

+ (endTime - startTime)

+ " 毫秒来把文档增加到索引里面去! "

+ fileDir.getPath());

}



public static String FileReaderAll(String FileName, String charset)

throws IOException {

BufferedReader reader = new BufferedReader( new InputStreamReader(

new FileInputStream(FileName), charset));

String line = new String();

String temp = new String();



while ((line = reader.readLine()) != null ) {

temp += line;

}

reader.close();

return temp;

}

}

索引的结果：

File C:/s/ 1 .txt正在被索引 .

中华人民共和国全国人民2006年

File C:/s/ 2 .txt正在被索引 .

中华人民共和国全国人民2006年

File C:/s/ 3 .txt正在被索引 .

中华人民共和国全国人民2006年

这花费了297 毫秒来把文档增加到索引里面去 ! c:/s

3、建立了索引之后，查询啦....

Java代码

package lighter.javaeye.com;



import java.io.IOException;



import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;

import org.apache.lucene.queryParser.ParseException;

import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;

import org.apache.lucene.search.Hits;

import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;

import org.apache.lucene.search.Query;



public class TestQuery {

public static void main(String[] args) throws IOException, ParseException {

Hits hits = null ;

String queryString = " 中华 " ;

Query query = null ;

IndexSearcher searcher = new IndexSearcher( " c://index " );



Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

try {

QueryParser qp = new QueryParser( " body " , analyzer);

query = qp.parse(queryString);

} catch (ParseException e) {

}

if (searcher != null ) {

hits = searcher.search(query);

if (hits.length() > 0 ) {

System.out.println( " 找到: " + hits.length() + " 个结果! " );

}

}

}



}

package lighter.javaeye.com;



import java.io.IOException;



import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;

import org.apache.lucene.queryParser.ParseException;

import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;

import org.apache.lucene.search.Hits;

import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;

import org.apache.lucene.search.Query;



public class TestQuery {

public static void main(String[] args) throws IOException, ParseException {

Hits hits = null ;

String queryString = " 中华 " ;

Query query = null ;

IndexSearcher searcher = new IndexSearcher( " c://index " );



Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

try {

QueryParser qp = new QueryParser( " body " , analyzer);

query = qp.parse(queryString);

} catch (ParseException e) {

}

if (searcher != null ) {

hits = searcher.search(query);

if (hits.length() > 0 ) {

System.out.println( " 找到: " + hits.length() + " 个结果! " );

}

}

}



}

其运行结果：

找到: 3 个结果 !

Lucene 其实很简单的,它最主要就是做两件事:建立索引和进行搜索

来看一些在lucene中使用的术语,这里并不打算作详细的介绍,只是点一下而已----因为这一个世界有一种好东西，叫搜索。

IndexWriter:lucene中最重要的的类之一，它主要是用来将文档加入索引，同时控制索引过程中的一些参数使用。

Analyzer:分析器,主要用于分析搜索引擎遇到的各种文本。常用的有StandardAnalyzer分析器,StopAnalyzer分析器,WhitespaceAnalyzer分析器等。

Directory:索引存放的位置;lucene提供了两种索引存放的位置，一种是磁盘，一种是内存。一般情况将索引放在磁盘上；相应地lucene提供了FSDirectory和RAMDirectory两个类。

Document:文档;Document相当于一个要进行索引的单元，任何可以想要被索引的文件都必须转化为Document对象才能进行索引。

Field：字段。

IndexSearcher:是lucene中最基本的检索工具，所有的检索都会用到IndexSearcher工具;

Query:查询，lucene中支持模糊查询，语义查询，短语查询，组合查询等等,如有TermQuery,BooleanQuery,RangeQuery,WildcardQuery等一些类。

QueryParser: 是一个解析用户输入的工具，可以通过扫描用户输入的字符串，生成Query对象。

Hits:在搜索完成之后，需要把搜索结果返回并显示给用户，只有这样才算是完成搜索的目的。在lucene中，搜索的结果的集合是用Hits类的实例来表示的。

上面作了一大堆名词解释，下面就看几个简单的实例吧:

1、简单的的StandardAnalyzer测试例子

Java代码

package lighter.javaeye.com;



import java.io.IOException;

import java.io.StringReader;



import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.analysis.Token;

import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;

import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;



public class StandardAnalyzerTest

{

// 构造函数，

public StandardAnalyzerTest()

{

}

public static void main(String[] args)

{

// 生成一个StandardAnalyzer对象

Analyzer aAnalyzer = new StandardAnalyzer();

// 测试字符串

StringReader sr = new StringReader( " lighter javaeye com is the are on " );

// 生成TokenStream对象

TokenStream ts = aAnalyzer.tokenStream( " name " , sr);

try {

int i = 0 ;

Token t = ts.next();

while (t != null )

{

// 辅助输出时显示行号

i ++ ;

// 输出处理后的字符

System.out.println( " 第 " + i + " 行: " + t.termText());

// 取得下一个字符

t = ts.next();

}

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

package lighter.javaeye.com;



import java.io.IOException;

import java.io.StringReader;



import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.analysis.Token;

import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;

import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;



public class StandardAnalyzerTest

{

// 构造函数，

public StandardAnalyzerTest()

{

}

public static void main(String[] args)

{

// 生成一个StandardAnalyzer对象

Analyzer aAnalyzer = new StandardAnalyzer();

// 测试字符串

StringReader sr = new StringReader( " lighter javaeye com is the are on " );

// 生成TokenStream对象

TokenStream ts = aAnalyzer.tokenStream( " name " , sr);

try {

int i = 0 ;

Token t = ts.next();

while (t != null )

{

// 辅助输出时显示行号

i ++ ;

// 输出处理后的字符

System.out.println( " 第 " + i + " 行: " + t.termText());

// 取得下一个字符

t = ts.next();

}

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

显示结果：

第1行:lighter

第2行:javaeye

第3行:com

提示一下：

StandardAnalyzer是lucene中内置的"标准分析器",可以做如下功能:

1、对原有句子按照空格进行了分词

2、所有的大写字母都可以能转换为小写的字母

3、可以去掉一些没有用处的单词，例如"is","the","are"等单词，也删除了所有的标点

查看一下结果与"new StringReader("lighter javaeye com is the are on")"作一个比较就清楚明了。

这里不对其API进行解释了，具体见lucene的官方文档。需要注意一点，这里的代码使用的是lucene2的API，与1.43版有一些明显的差别。

2、看另一个实例,简单地建立索引，进行搜索

Java代码

package lighter.javaeye.com;

import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;

import org.apache.lucene.document.Document;

import org.apache.lucene.document.Field;

import org.apache.lucene.index.IndexWriter;

import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;

import org.apache.lucene.search.Hits;

import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;

import org.apache.lucene.search.Query;

import org.apache.lucene.store.FSDirectory;



public class FSDirectoryTest {



// 建立索引的路径

public static final String path = " c://index2 " ;



public static void main(String[] args) throws Exception {

Document doc1 = new Document();

doc1.add( new Field( " name " , " lighter javaeye com " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));



Document doc2 = new Document();

doc2.add( new Field( " name " , " lighter blog " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));



IndexWriter writer = new IndexWriter(FSDirectory.getDirectory(path, true ), new StandardAnalyzer(), true );

writer.setMaxFieldLength( 3 );

writer.addDocument(doc1);

writer.setMaxFieldLength( 3 );

writer.addDocument(doc2);

writer.close();



IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(path);

Hits hits = null ;

Query query = null ;

QueryParser qp = new QueryParser( " name " , new StandardAnalyzer());



query = qp.parse( " lighter " );

hits = searcher.search(query);

System.out.println( " 查找/ " lighter/ " 共 " + hits.length() + " 个结果 " );



query = qp.parse( " javaeye " );

hits = searcher.search(query);

System.out.println( " 查找/ " javaeye/ " 共 " + hits.length() + " 个结果 " );



}



}

package lighter.javaeye.com;

import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;

import org.apache.lucene.document.Document;

import org.apache.lucene.document.Field;

import org.apache.lucene.index.IndexWriter;

import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;

import org.apache.lucene.search.Hits;

import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;

import org.apache.lucene.search.Query;

import org.apache.lucene.store.FSDirectory;



public class FSDirectoryTest {



// 建立索引的路径

public static final String path = " c://index2 " ;



public static void main(String[] args) throws Exception {

Document doc1 = new Document();

doc1.add( new Field( " name " , " lighter javaeye com " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));



Document doc2 = new Document();

doc2.add( new Field( " name " , " lighter blog " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));



IndexWriter writer = new IndexWriter(FSDirectory.getDirectory(path, true ), new StandardAnalyzer(), true );

writer.setMaxFieldLength( 3 );

writer.addDocument(doc1);

writer.setMaxFieldLength( 3 );

writer.addDocument(doc2);

writer.close();



IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(path);

Hits hits = null ;

Query query = null ;

QueryParser qp = new QueryParser( " name " , new StandardAnalyzer());



query = qp.parse( " lighter " );

hits = searcher.search(query);

System.out.println( " 查找/ " lighter/ " 共 " + hits.length() + " 个结果 " );



query = qp.parse( " javaeye " );

hits = searcher.search(query);

System.out.println( " 查找/ " javaeye/ " 共 " + hits.length() + " 个结果 " );



}



}

运行结果：

查找 " lighter " 共2个结果

查找 " javaeye " 共1个结果

到现在我们已经可以用lucene建立索引了

下面介绍一下几个功能来完善一下：

1．索引格式

其实索引目录有两种格式，

一种是除配置文件外，每一个Document独立成为一个文件（这种搜索起来会影响速度）。

另一种是全部的Document成一个文件，这样属于复合模式就快了。

2.索引文件可放的位置：

索引可以存放在两个地方1.硬盘，2.内存

放在硬盘上可以用FSDirectory()，放在内存的用RAMDirectory()不过一关机就没了

FSDirectory.getDirectory(File file, boolean create)

FSDirectory.getDirectory(String path, boolean create)

两个工厂方法返回目录

New RAMDirectory()就直接可以

再和

IndexWriter(Directory d, Analyzer a, boolean create)

一配合就行了

如：

Java代码

IndexWrtier indexWriter = new IndexWriter(FSDirectory.getDirectory(“c://index”, true ), new StandardAnlyazer(), true );

IndexWrtier indexWriter = new IndexWriter( new RAMDirectory(), new StandardAnlyazer(), true );

IndexWrtier indexWriter = new IndexWriter(FSDirectory.getDirectory(“c://index”, true ), new StandardAnlyazer(), true );

IndexWrtier indexWriter = new IndexWriter( new RAMDirectory(), new StandardAnlyazer(), true );

3.索引的合并

这个可用

IndexWriter.addIndexes(Directory[] dirs)

将目录加进去

来看个例子:

Java代码

public void UniteIndex() throws IOException

{

IndexWriter writerDisk = new IndexWriter(FSDirectory.getDirectory( " c://indexDisk " , true ), new StandardAnalyzer(), true );

Document docDisk = new Document();

docDisk.add( new Field( " name " , " 程序员之家 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writerDisk.addDocument(docDisk);

RAMDirectory ramDir = new RAMDirectory();

IndexWriter writerRam = new IndexWriter(ramDir, new StandardAnalyzer(), true );

Document docRam = new Document();

docRam.add( new Field( " name " , " 程序员杂志 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writerRam.addDocument(docRam);

writerRam.close(); // 这个方法非常重要，是必须调用的

writerDisk.addIndexes( new Directory[] {ramDir} );

writerDisk.close();

}

public void UniteSearch() throws ParseException, IOException

{

QueryParser queryParser = new QueryParser( " name " , new StandardAnalyzer());

Query query = queryParser.parse( " 程序员 " );

IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher( " c://indexDisk " );

Hits hits = indexSearcher.search(query);

System.out.println( " 找到了 " + hits.length() + " 结果 " );

for ( int i = 0 ;i

{

Document doc = hits.doc(i);

System.out.println(doc.get( " name " ));

}

}

public void UniteIndex() throws IOException

{

IndexWriter writerDisk = new IndexWriter(FSDirectory.getDirectory( " c://indexDisk " , true ), new StandardAnalyzer(), true );

Document docDisk = new Document();

docDisk.add( new Field( " name " , " 程序员之家 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writerDisk.addDocument(docDisk);

RAMDirectory ramDir = new RAMDirectory();

IndexWriter writerRam = new IndexWriter(ramDir, new StandardAnalyzer(), true );

Document docRam = new Document();

docRam.add( new Field( " name " , " 程序员杂志 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writerRam.addDocument(docRam);

writerRam.close(); // 这个方法非常重要，是必须调用的

writerDisk.addIndexes( new Directory[] {ramDir} );

writerDisk.close();

}

public void UniteSearch() throws ParseException, IOException

{

QueryParser queryParser = new QueryParser( " name " , new StandardAnalyzer());

Query query = queryParser.parse( " 程序员 " );

IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher( " c://indexDisk " );

Hits hits = indexSearcher.search(query);

System.out.println( " 找到了 " + hits.length() + " 结果 " );

for ( int i = 0 ;i

{

Document doc = hits.doc(i);

System.out.println(doc.get( " name " ));

}

}

这个例子是将内存中的索引合并到硬盘上来.

注意：合并的时候一定要将被合并的那一方的IndexWriter的close()方法调用。

4.对索引的其它操作:

IndexReader类是用来操作索引的，它有对Document,Field的删除等操作。

下面一部分的内容是：全文的搜索

全文的搜索主要是用：IndexSearcher,Query,Hits,Document(都是Query的子类),有的时候用QueryParser

主要步骤：

1 . new QueryParser(Field字段， new 分析器)

2 .Query query = QueryParser.parser(“要查询的字串”);这个地方我们可以用反射api看一下query究竟是什么类型

3 . new IndexSearcher(索引目录).search(query);返回Hits

4 .用Hits.doc(n);可以遍历出Document

5 .用Document可得到Field的具体信息了。

其实1　，2两步就是为了弄出个Query 实例，究竟是什么类型的看分析器了。

拿以前的例子来说吧

Java代码

QueryParser queryParser = new QueryParser( " name " , new StandardAnalyzer());

Query query = queryParser.parse( " 程序员 " );

/**/ /* 这里返回的就是org.apache.lucene.search.PhraseQuery */

IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher( " c://indexDisk " );

Hits hits = indexSearcher.search(query);

QueryParser queryParser = new QueryParser( " name " , new StandardAnalyzer());

Query query = queryParser.parse( " 程序员 " );

/**/ /* 这里返回的就是org.apache.lucene.search.PhraseQuery */

IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher( " c://indexDisk " );

Hits hits = indexSearcher.search(query);

不管是什么类型，无非返回的就是Query的子类，我们完全可以不用这两步直接new个Query的子类的实例就ok了，不过一般还是用这两步因为它返回的是PhraseQuery这个是非常强大的query子类它可以进行多字搜索用QueryParser可以设置各个关键字之间的关系这个是最常用的了。

IndexSearcher:

其实IndexSearcher它内部自带了一个IndexReader用来读取索引的，IndexSearcher有个close()方法，这个方法不是用来关闭IndexSearche的是用来关闭自带的IndexReader。

QueryParser呢可以用parser.setOperator()来设置各个关键字之间的关系（与还是或）它可以自动通过空格从字串里面将关键字分离出来。

注意：用QueryParser搜索的时候分析器一定的和建立索引时候用的分析器是一样的。

Query:

可以看一个lucene2.0的帮助文档有很多的子类:

BooleanQuery, ConstantScoreQuery, ConstantScoreRangeQuery, DisjunctionMaxQuery, FilteredQuery, MatchAllDocsQuery, MultiPhraseQuery, MultiTermQuery, PhraseQuery, PrefixQuery, RangeQuery, SpanQuery, TermQuery

各自有用法看一下文档就能知道它们的用法了

下面一部分讲一下lucene的分析器:

分析器是由分词器和过滤器组成的，拿英文来说吧分词器就是通过空格把单词分开，过滤器就是把the,to,of等词去掉不被搜索和索引。

我们最常用的是StandardAnalyzer()它是lucene的标准分析器它集成了内部的许多的分析器。

最后一部分了：lucene的高级搜索了

1.排序

Lucene有内置的排序用IndexSearcher.search(query,sort)但是功能并不理想。我们需要自己实现自定义的排序。

这样的话得实现两个接口: ScoreDocComparator, SortComparatorSource

用IndexSearcher.search(query,new Sort(new SortField(String Field,SortComparatorSource)));

就看个例子吧：

这是一个建立索引的例子：

Java代码

public void IndexSort() throws IOException

{

IndexWriter writer = new IndexWriter( " C://indexStore " , new StandardAnalyzer(), true );

Document doc = new Document()

doc.add( new Field( " sort " , " 1 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writer.addDocument(doc);

doc = new Document();

doc.add( new Field( " sort " , " 4 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writer.addDocument(doc);

doc = new Document();

doc.add( new Field( " sort " , " 3 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writer.addDocument(doc);

doc = new Document();

doc.add( new Field( " sort " , " 5 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writer.addDocument(doc);

doc = new Document();

doc.add( new Field( " sort " , " 9 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writer.addDocument(doc);

doc = new Document();

doc.add( new Field( " sort " , " 6 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writer.addDocument(doc);

doc = new Document();

doc.add( new Field( " sort " , " 7 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writer.addDocument(doc);

writer.close();

}

public void IndexSort() throws IOException

{

IndexWriter writer = new IndexWriter( " C://indexStore " , new StandardAnalyzer(), true );

Document doc = new Document()

doc.add( new Field( " sort " , " 1 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writer.addDocument(doc);

doc = new Document();

doc.add( new Field( " sort " , " 4 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writer.addDocument(doc);

doc = new Document();

doc.add( new Field( " sort " , " 3 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writer.addDocument(doc);

doc = new Document();

doc.add( new Field( " sort " , " 5 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writer.addDocument(doc);

doc = new Document();

doc.add( new Field( " sort " , " 9 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writer.addDocument(doc);

doc = new Document();

doc.add( new Field( " sort " , " 6 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writer.addDocument(doc);

doc = new Document();

doc.add( new Field( " sort " , " 7 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));

writer.addDocument(doc);

writer.close();

}

下面是搜索的例子:

Java代码

public void SearchSort1() throws IOException, ParseException

{

IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher("C://indexStore");

QueryParser queryParser = new QueryParser("sort",new StandardAnalyzer());

Query query = queryParser.parse("4");



Hits hits = indexSearcher.search(query);

System.out.println("有"+hits.length()+"个结果");

Document doc = hits.doc(0);

System.out.println(doc.get("sort"));

}

public void SearchSort2() throws IOException, ParseException

{

IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher("C://indexStore");

Query query = new RangeQuery(new Term("sort","1"),new Term("sort","9"),true);//这个地方前面没有提到，它是用于范围的Query可以看一下帮助文档.

Hits hits = indexSearcher.search(query,new Sort(new SortField("sort",new MySortComparatorSource())));

System.out.println("有"+hits.length()+"个结果");

for(int i=0;i

{

Document doc = hits.doc(i);

System.out.println(doc.get("sort"));

}

}

public class MyScoreDocComparator implements ScoreDocComparator

{

private Integer[]sort;

public MyScoreDocComparator(String s,IndexReader reader, String fieldname) throws IOException

{

sort = new Integer[reader.maxDoc()];

for(int i = 0;i

{

Document doc =reader.document(i);

sort[i]=new Integer(doc.get("sort"));

}

}

public int compare(ScoreDoc i, ScoreDoc j)

{

if(sort[i.doc]>sort[j.doc])

return 1;

if(sort[i.doc]

return -1;

return 0;

}

public int sortType()

{

return SortField.INT;

}

public Comparable sortValue(ScoreDoc i)

{

// TODO 自动生成方法存根

return new Integer(sort[i.doc]);

}

}

public class MySortComparatorSource implements SortComparatorSource

{

private static final long serialVersionUID = -9189690812107968361L;

public ScoreDocComparator newComparator(IndexReader reader, String fieldname)

throws IOException

{

if(fieldname.equals("sort"))

return new MyScoreDocComparator("sort",reader,fieldname);

return null;

}

}

public void SearchSort1() throws IOException, ParseException

{

IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher("C://indexStore");

QueryParser queryParser = new QueryParser("sort",new StandardAnalyzer());

Query query = queryParser.parse("4");



Hits hits = indexSearcher.search(query);

System.out.println("有"+hits.length()+"个结果");

Document doc = hits.doc(0);

System.out.println(doc.get("sort"));

}

public void SearchSort2() throws IOException, ParseException

{

IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher("C://indexStore");

Query query = new RangeQuery(new Term("sort","1"),new Term("sort","9"),true);//这个地方前面没有提到，它是用于范围的Query可以看一下帮助文档.

Hits hits = indexSearcher.search(query,new Sort(new SortField("sort",new MySortComparatorSource())));

System.out.println("有"+hits.length()+"个结果");

for(int i=0;i

{

Document doc = hits.doc(i);

System.out.println(doc.get("sort"));

}

}

public class MyScoreDocComparator implements ScoreDocComparator

{

private Integer[]sort;

public MyScoreDocComparator(String s,IndexReader reader, String fieldname) throws IOException

{

sort = new Integer[reader.maxDoc()];

for(int i = 0;i

{

Document doc =reader.document(i);

sort[i]=new Integer(doc.get("sort"));

}

}

public int compare(ScoreDoc i, ScoreDoc j)

{

if(sort[i.doc]>sort[j.doc])

return 1;

if(sort[i.doc]

return -1;

return 0;

}

public int sortType()

{

return SortField.INT;

}

public Comparable sortValue(ScoreDoc i)

{

// TODO 自动生成方法存根

return new Integer(sort[i.doc]);

}

}

public class MySortComparatorSource implements SortComparatorSource

{

private static final long serialVersionUID = -9189690812107968361L;

public ScoreDocComparator newComparator(IndexReader reader, String fieldname)

throws IOException

{

if(fieldname.equals("sort"))

return new MyScoreDocComparator("sort",reader,fieldname);

return null;

}

}

SearchSort1()输出的结果没有排序,SearchSort2()就排序了。

2.多域搜索MultiFieldQueryParser

如果想输入关键字而不想关心是在哪个Field里的就可以用MultiFieldQueryParser了

用它的构造函数即可后面的和一个Field一样。

MultiFieldQueryParser. parse(String[] queries, String[] fields, BooleanClause.Occur[] flags, Analyzer analyzer) ~~~~~~~~~~~~~~~~~

第三个参数比较特殊这里也是与以前lucene1.4.3不一样的地方

看一个例子就知道了

String[] fields = {"filename", "contents", "description"};

BooleanClause.Occur[] flags = {BooleanClause.Occur.SHOULD,

BooleanClause.Occur.MUST,//在这个Field里必须出现的

BooleanClause.Occur.MUST_NOT};//在这个Field里不能出现

MultiFieldQueryParser.parse("query", fields, flags, analyzer);

1、lucene的索引不能太大，要不然效率会很低。大于1G的时候就必须考虑分布索引的问题

2、不建议用多线程来建索引，产生的互锁问题很麻烦。经常发现索引被lock，无法重新建立的情况

3、中文分词是个大问题，目前免费的分词效果都很差。如果有能力还是自己实现一个分词模块，用最短路径的切分方法，网上有教材和demo源码，可以参考。

4、建增量索引的时候很耗cpu，在访问量大的时候会导致cpu的idle为0

5、默认的评分机制不太合理，需要根据自己的业务定制

整体来说lucene要用好不容易，必须在上述方面扩充他的功能，才能作为一个商用的搜索引擎

本文来自CSDN博客：http://blog.csdn.net/neusoftware_20063500/archive/2009/03/08/3969365.aspx