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2013-03-04 15:54
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lucene整理1 -- 概念
分类： lucene2010-03-23
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1. 概述
Lucene是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎。Lucene以其方便使用、快速实施以及灵活性受到广泛的关注。它可以方便地嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引、检索功能，本总结使用lucene--2.3.2。
2. lucene 的包结构
1、org.apache.lucene.analysis对需要建立索引的文本进行分词、过滤等操作, 语言分析器，主要用于的切词Analyzer是一个抽象类，管理对文本内容的切分词规则。
2、org.apache.lucene.analysis.standard是标准分析器
3、org.apache.lucene.document提供对Document和Field的各种操作的支持。索引存储时的文档结构管理，类似于关系型数据库的表结构。Document相对于关系型数据库的记录对象，Field主要负责字段的管理。
4、org.apache.lucene.index是最重要的包，用于向Lucene提供建立索引时各种操作的支持。索引管理，包括索引建立、删除等。索引包是整个系统核心，全文检索的根本就是为每个切出来的词建索引，查询时就只需要遍历索引，而不需要去正文中遍历，从而极大的提高检索效率。
5、org.apache.lucene.queryParser提供检索时的分析支持。查询分析器，实现查询关键词间的运算，如与、或、非等。
6、org.apache.lucene.search 负责检索。检索管理，根据查询条件，检索得到结果。
7、org.apache.lucene.store提供对索引存储的支持。数据存储管理，主要包括一些底层的I/0操作。
8、org.apache.lucene.util提供一些常用工具类和常量类的支持
3. 索引文件格式
a) .fnm格式 包含了Document中所有field名称
b) .fdt与.fdx格式 .fdt文件用于存储具有Store.YES属性的Field的数据；.fdx是一个索引，用于存储Document在.fdt中的位置。
c) .tis 与.tii格式 .tis文件用于存储分词后的词条（Term），而.tii就是它的索引文件，它表明了每个.tis文件中的词条的位置。
d) deletable格式 文档被删除后，会首先在deletable文件中留下一个记录，要真正删除时，才将索引除去。
e) 复合索引格式 .cfs
使用IndexWriter的useCompoundFile() 默认为True
1. lucene中主要的类
1.1. Document文档类
1.1.1.常用方法
| 方法 | 描述 |
| void add(Field field) | 往Document对象中添加字段 |
| void removeField(String name) | 删除字段。若多个字段以同一个字段名存在，则删除首先添加的字段；若不存在，则Document保持不变 |
| void removeFields(String name) | 删除所有字段。若字段不存在，则Document保持不变 |
| Field getField（String name） | 若多个字段以同一个字段名存在，则返回首先添加的字段；若字段不存在，则Document保持不变 |
| Enumeration fields() | 返回Document对象的所有字段，以枚举类型返回 |
| Field [] getFields(String name) | 根据名称得到一个Field的数组 |
| String [] getValues(String name) | 根据名称得到一个Field的值的数组 |
1.1.2.示例
Document doc1 = new Document();doc1.add(new Field("name", "word1
word2 word3",
Field.Store.NO,Field.Index.TOKENIZED));
Document doc2 = new Document();
doc2.add(new Field("name", "word1
word2 word3",
Field.Store.NO,Field.Index.TOKENIZED));
1.2. Field字段类
1.2.1.构造方法
1) public Field(Stringname,String value,Store store,Index index);//直接的字符串方式
2) public Field(String
name,String value,Store store,Index index,TermVector termVector);
3) public Field(String
name,String value,Reader reader);//使用Reader从外部传入
4) public Field(String
name,String value,Reader reader,TermVector termVector);
5) public Field(String
name,byte[] value,Store store)//使用直接的二进制byte传入
当Field值为二进制时，可以使用Lucene的压缩功能将其值进行压缩。
1.2.2.Store类
| 静态属性 | 描述 |
| Store.NO | 表示该Field不需要存储 |
| Store.YES | 表示该Field需要存储 |
| Store.COMPRESS | 表示用压缩方式来保存这个Field的值 |
1.2.3.Index类
| 静态属性 | 描述 |
| Index.NO | 不需要索引 |
| Index.TOKENIZED | 先被分词再被索引 |
| Index.UN_TOKENIZED | 不对该Field进行分词，但会对它进行索引 |
| Index.NO_NORMS | 对该Field进行索引，但是不使用Analyzer，同时禁止它参加评分，主要是为了减少内存的消耗。 |
1.2.4.示例
new Field("name", "word1 word2word3",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED)
1.3. IndexWriter类
1.3.1.构造方法
1) publicIndexWriter(String path,Analyzer a,Boolean create)
2) public
IndexWriter(File path,Analyzer a,Boolean create)
3) public
IndexWriter(Directory d,Analyzer a,Boolean create)
第一个参数：索引存放在什么地方
第二个参数：分析器，继承自org.apache.lucene.analysis.Analyzer类
第三个参数：为true时，IndexWriter不管目录内是否已经有索引了，一律清空，重新建立；当为false时，则IndexWriter会在原有基础上增量添加索引。所以在更新的过程中，需要设置该值为false。
1.3.2.添加文档
public void addDocument(Document doc)public void addDocument(Document doc,Analyzer analyzer)//使用一个开发者自定义的，而非事先在构建IndexWriter时声明的Analyzer来进行分析
writer.addDocument(doc1);
1.3.3.性能参数
1) mergeFactor控制Lucene在把索引从内存写入磁盘上的文件系统时内存中最大的Document数量，同时它还控制内存中最大的Segment数量。默认为10.writer.setMergeFactor(10);
2) maxMergeDocs限制一个Segment中最大的文档数量。一个较大的maxMergeDocs适用于对大批量的文档建立索引，增量式的索引则应使用较小的maxMergeDocs。
writer.setMaxMergeDocs(1000);
3) minMergeDocs用于控制内存中持有的文档数量的，它对磁盘上的Segment大小没有任何影响。
1.3.4.限制Field的长度
maxFieldLength限制Field的长度，默认值为10000.最大值100000个。public void setMaxFieldLength(int maxFieldLength)
writer.addDocument(doc1);
writer.setMaxFieldLength(100000);
writer.addDocument(doc2);
1.3.5.复合索引格式
setUseCompoundFile(Boolean) 默认truewriter.setUseCompoundFile(true);//复合索引
writer.setUseCompoundFile(false);
1.3.6.优化索引
writer.optimize();将磁盘上的多个segment进行合并，组成一个全新的segment。这种方法并不会增加建索时的速度，反而会降低建索的速度。所以应该在建完索引后在调用这个函数
1.3.7.示例
IndexWriter writer = new IndexWriter(path, newStandardAnalyzer(), true);
writer.addDocument(doc1);
writer.addDocument(doc2);
Sytem.out.println(writer.docCount());
writer.close();
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(path);
Hits hits = null;
Query query = null;
QueryParser parser =new QueryParser("name", new
StandardAnalyzer());
query =parser.parse("word1");
hits = searcher.search(query);
System.out.println("查找 word1 共" +
hits.length() + "个结果");
1.4. Directory类
Directory：用于索引的存放位置a) FSDirectory.getDirectory(path,
true)第二个参数表示删除掉目录内原有内容
IndexWriter writer = new
IndexWriter(FSDirectory.getDirectory(path, true), new StandardAnalyzer(),
true);//删除原有索引
或
FSDirectory fsDir=FSDirectory.getDirectory(path,true);
IndexWriter writer = new IndexWriter(fsDir, new
StandardAnalyzer(), true);
b) RAMDirectory在内存中存放，读取速度快，但程序一运行结束，它的内容就不存在了
RAMDirectory ramDir=new RAMDirectory();
IndexWriter writer = new IndexWriter(ramDir, new
StandardAnalyzer(), true);
或
IndexWriter writer = new IndexWriter(new RAMDirectory(), new
StandardAnalyzer(), true);
1.5. IndexReader类
IndexReader类――索引的读取工具
1.5.1.删除文档
IndexReader reader=IndexReader.open(path);reader.deleteDocument(0);//删除第一个
reader.close();
1.5.2.反删除
reader.undeleteAll();
1.5.3.按字段删除
reader.deleteDocuments(newTerm("name","word1"));
若要真正物理删除，则只需使用IndexWriter对索引optimize一次即可！
1.5.4.示例
IndexReader reader=IndexReader.open(path);for(int i=0;i<reader.numDocs();i++){
System.out.println(reader.document(i));
}
System.out.println("版本："+reader.getVersion());
System.out.println("索引内的文档数量："+reader.numDocs());
//reader.deleteDocuments(new
Term("name","word1"));
Term term1=new Term("name","word1");
TermDocs docs=reader.termDocs(term1);
while(docs.next())
{
System.out.println("含有所查找的"+term1+"的Document的编号为"+docs.doc());
System.out.println("Term在文档中的出现次数"+docs.freq());
}
reader.close();
1.6. IndexModifier类
集成了IndexWriter的大部分功能和IndexReader中对索引删除的功能 ------ Lucene2.0的新类
1.6.1.示例
public static void main(String[]args) throws Exception {
IndexModifier modifier=new IndexModifier("C://Q1",new StandardAnalyzer(),true);
Document doc1=new Document();
doc1.add(new Field("bookname","钢铁是怎样炼成的",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
Document doc2=new Document();
doc2.add(new Field("bookname","山山水水",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
modifier.addDocument(doc1);
modifier.addDocument(doc2);
System.out.println(modifier.docCount());
modifier.setUseCompoundFile(false);
modifier.close();
IndexModifier mo=new IndexModifier("C://Q1",new StandardAnalyzer(),false);
mo.deleteDocument(0);
System.out.println(mo.docCount());
mo.close();
}
1.7. IndexSearcher类
1.7.1.构造方法
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(String path);IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(Directory directory);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(IndexReader r);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(IndexReader r,Boolean
closeReader);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(path);
IndexSearcher searcher = new
IndexSearcher(FSDirectory.getDirectory(path,false) );
1.7.2.search方法
//返回Hits对象public Hits search(Query query)
public Hits search(Query query,Filter filter)
public Hits search(Query query,Sort sort)
public Hits search(Query query,Filter filter,Sort sort)
//检索只返回得分最高的Document
public TopDocs search(Query query,Filter filter,int n)
public TopDocs search(Weight weight,Filter filter,int n)
public TopFieldDocs search(Weight weight,Filter filter,int
n,Sort sort)
public TopFieldDocs search(Query query,Filter filter,int n,Sort
sort)
//传入HitCollector,将结果保存在HitCollector中
public void search(Query query,HitCollector results)
public void search(Query query,Filter filter,HitCollector
results)
public void search(Weight weight,Filter filter,HitCollector
results)
1.7.3.Searcher的explain方法
public Explaination explain(Query query,int doc)throwsIOException
for(int i=0;i<hits.length()&&i<10;i++)
{
Document d=hits.doc(i);
System.out.println(i+"
"+hits.score(i)+" "+d.get("contents"));
System.out.println(searcher.explain(query,hits.id(i)).toString());
}
1.7.4.示例
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(path);Hits hits = null;
Query query = null;
QueryParser parser =new QueryParser("contents", new StandardAnalyzer());
query =parser.parse("11");
hits = searcher.search(query);
System.out.println("查找 word1 共" + hits.length()
+ "个结果");
for(int i=0;i<hits.length()&&i<10;i++)
{
Document d=hits.doc(i);
System.out.println(d+"
"+i+" "+hits.score(i)+"
"+d.get("contents"));
}
searcher.close();
1.8. Hits类
1.8.1.概述
Hits类――检索结果
1.8.2.常用方法
| 方法名 | 描述 |
| int length() | 返回搜索到结果的总数量 |
| Document doc(int i) | 返回第i个文档 |
| int id(int i) | 返回第i个文档的内部ID号 |
| float score(int i) | 返回第i个文档的得分 |
| Iterator iterator() | 取得Hits集合的遍历对象 |
1.8.3.示例
for(int i=0;i<hits.length()&&i<10;i++){
Document d=hits.doc(i);
System.out.println(d+"
"+" "+hits.score(i)+" "+d.get("contents"));
System.out.println("文档的内部ID号:" +
hits.id(i));
}
1.9. QueryParser类
1.9.1.改变默认的布尔逻辑
Ø 默认为“或”关系Query query = null;
QueryParser parser =new
QueryParser("contents", new StandardAnalyzer());
query =parser.parse("hello
world!");
System.out.println(query.toString());
Ø 改变默认布尔逻辑
Query query = null;
QueryParser parser =new
QueryParser("contents", new StandardAnalyzer());
parser.setDefaultOperator(QueryParser.AND_OPERATOR);
query =parser.parse("hello
world");//若world后加！会出错
System.out.println(query.toString());
Ø AND OR NOT – 关键字
也可以不用改变默认布尔逻辑，而直接让用户在输入关键字时指定不同词条间的布尔联系。例如，用户输入 hello AND world 必须为大写
逻辑与：AND （大写）
逻辑或：OR （大写）
逻辑非：- 例如： hello - world
也可以是NOT 例如： hello NOT world
1.9.2.不需要分词
不进行分词，将其完整的作为一个词条进行处理，则需要在词组的外面加上引号String queryStr="/"God helps
those who help themselves/"";
QueryParser parser = new
QueryParser("bookname",new StandardAnalyzer());
parser.setDefaultOperator(QueryParser.AND_OPERATOR);
Query query=parser.parse(queryStr);
System.out.println(query.toString());
1.9.3.设置坡度值,支持FuzzyQuery
String queryStr="/"God helpsthose who help themselves/"~1";//设置坡度为1
QueryParser parser = new
QueryParser("bookname",new StandardAnalyzer());
Query query=parser.parse(queryStr);
System.out.println(query.toString());
1.9.4.设置通配符，支持WildcardQuery
String queryStr="wor?"QueryParser parser = new
QueryParser("bookname",new StandardAnalyzer());
parser.setDefaultOperator(QueryParser.AND_OPERATOR);
Query query=parser.parse(queryStr);
System.out.println(query.toString());
1.9.5.查找指定的Field
String queryStr="linuxpublishdate:2006-09-01";
QueryParser parser = new
QueryParser("bookname",new StandardAnalyzer());
parser.setDefaultOperator(QueryParser.AND_OPERATOR);
Query query=parser.parse(queryStr);
System.out.println(query.toString());
例如：要求用户选择某一方面的
1.9.6.范围的查找，支持RangeQuery
String queryStr="[1990-01-01 TO1998-12-31]";
QueryParser parser=new
QueryParser("publishdate",
new StandardAnalyzer());
Query query=parser.parse(queryStr);
System.out.println(query.toString());
输出结果为publishdate:[081xmghs0
TO 0boeetj3z]
因为建立索引时，如果按照日期表示的字符串来进行索引，实际上比较的是字符串的字典顺序。而首先将日期转为以毫秒计算的时间后，则可以精确地比较两个日期的大小了。于是，lucene提供DateTools工具，用来完成其内部对时间的转化和处理，将毫秒级的时间转化为一个长字符串来进行表示，并进行索引。所以，遇到日期型数据时，最好用DateTools进行转换，再进行索引！
1.9.7.现在还不支持SpanQuery
1.10. MultiFieldQueryParser类--多域搜索
//在不同的Field上进行不同的查找public static Query parse(String []queries,String[]
fields,Analyzer analyzer)throws ParseException
//在不同的Field上进行同一个查找，指定它们之间的布尔关系
public static Query parse(String query,String[]
fields,BooleanClause.Occur[] flags,Analyzer analyzer) throws ParseException
//在不同的Field上进行不同的查找，指定它们之间的布尔关系
public static Query parse(String []queries,String []
fields,BooleanClause.Occur[] flags,Analyzer analyzer)throws ParseException
String [] queries={"钢",
"[10 TO 20]"};
String[] fields={“bookname”,”price”};
BooleanClause.Occur[]
clauses={BooleanClause.Occur.MUST,BooleanClause.Occur.MUST};
Query
query=MultiFieldQueryParser.parse(queries,fields,clauses,new
StandardAnalyzer());
System.out.println(query.toString());
1.11. MultiSearcher类--多个索引搜索
IndexSearcher searcher1=newIndexSearcher(path1);
IndexSearcher searcher2=new IndexSearcher(path2);
IndexSeacher []
searchers={searcher1,seacher2};
MultiSearcher searcher=new
MultiSearcher(searchers);
Hits hits=searcher.search(query);
for(int i=0;i<hits.length();i++){
System.out.println(hits.doc(i));
}
1.12. ParalellMultiSearcher类---多线程搜索
IndexSearcher searcher1=newIndexSearcher(path1);
IndexSearcher searcher2=new
IndexSearcher(path2);
IndexSearcher []
searchers={searcher1,searcher2};
ParallelMultiSearcher searcher=new
ParallelMultiSearcher(searchers);
long start=System.currentTimeMillis();
Hits hits=searcher.search(query);
long end=System.currentTimeMillis();
System.out.println((end-start)+"ms");
1. 排序
1.1. Sort类
public Sort()public Sort(String field)
public Sort(String field,Boolean
reverse) //默认为false，降序排序
public Sort(String[] fields)
public Sort(SortField field)
public Sort(SortField[] fields)
Sort sort=new Sort(“bookname”);按照“bookname“这个Field值进行降序排序
Sort sort=new Sort(“bookname”,true) //升序排序
Sort sort=new Sort(new String[]{“bookNumber”,”bookname”,”publishdate”});按照三个Field进行排序，但无法指定升序排序，所以用SortField
1.2. SortField类
public SortField(String field)public SortField(String field,Boolean
reverse)
public SortField(String field,int type)
//type表示当前Field值的类型
public SortField(String field,int
type,boolean reverse) //默认为false，升序
Field值的类型：SortField.STRING、SortField.INT、SortField.FLOAT
SortField sf1=new
SortField(“bookNumber”,SortField.INT,false);
SortField sf2=new
SortField(“bookname”,SortField.STRING,false);
1.3. 指定排序的法则
1.3.1.按照文档的得分降序排序
Hitshits=searcher.search(query,Sort.RELEVANCE);
1.3.2.按文档的内部ID升序排序
Hits hits=searcher.search(query,Sort.INDEXORDER);
1.3.3.按照一个Field来排序
Sort sort=new Sort();SortField sf=new
SortField(“bookNumber”,SortField.INT,false);
sort.setSort(sf);
Hits hits=searcher.search(query,sort);
1.3.4.按照多个Field来排序
Sort sort=new Sort();SortField sf1=new SortField(“bookNumber”,SortField.INT,false);//升序
SortField sf2=new SortField(“publishdate”,SortField.STRING,true);//降序
sort.setSort(new SortField[]{sf1,sf2});
Hits hits=searcher.search(query,sort);
1.3.5.改变SortField中的Locale信息
String str1=”我”; String str2=”你”;Collator
co1=Collator.getInstance(Locale.CHINA);
Collator
co2=Collator.getInstance(Locale.JAPAN);
System.out.println(Locale.CHINA+”:”+co1.compare(str1，str2));
System.out.println(Locale.JAPAN+”:”+co2.compare(str1,str2));
输出结果为：
zh_CN:1
ja_JP:-1
所以
public SortField(String field,Locale
locale)
public SortField(String field,Locale
locale,boolean reverse)
2. 过滤器
使用public Hitssearch(Query query,Filter filter)
（1）简单过滤
Hits hits=searcher.search(query,new
AdvancedSecurityFilter());//过滤掉securitylevel为0的结果
（2）范围过滤—RangeFilter
只显示中间的
RangeFilter filter=new
RangeFilter(“publishdate”,”1970-01-01”,”1998-12-31”,true,true”);
Hits hits=searcher.search(query,filter);
无上边界
public static RangeFilter More(String
fieldname,String lowerTerm)
无下边界
public static RangeFilter Less(String
fieldname,String upperTerm)
(3)在结果中查询QueryFilter
RangeQuery q=new RangeQuery(new
Term(“publicshdate”,”1970-01-01”),
new
Term(“publishdate”,”1999-01-01”),true);
QueryFilter filter=new QueryFilter(q);
Hits hits=searcher.search(query,filter);
3. 分析器Analysis
3.1. 自带分析器和过滤器
Ø 标准过滤器：StandardAnalyzerØ 大小写转换器：LowerCaseFilter
Ø 忽略词过滤器：StopFilter
public StopFilter(TokenStream
input,String [] stopWords)
public StopFilter(TokenStream in,String
[] stopWords,boolean ignoreCase)
public StopFilter(TokenStream input,Set
stopWords,boolean ignoreCase)
public StopFilter(TokenStream in, Set
stopWords)
其中，参数TokenStream代表当前正在进行处理的流；String类型的数组代表一个用数组表示的忽略词集合；Set类型的参数与String一样，是用来表示忽略词集合的；boolean表示当与忽略词集合中的词进行匹配时，是否需要忽略大小写。
Ø 长度过滤器：LengthFilter
Ø PerFieldAnalyzerWrapper
Ø WhitespaceAnalyzer
String str="str1 str2 str3";
StringReader reader=new
StringReader(str);
Analyzer anlyzer=new
WhitespaceAnalyzer();
TokenStream
ts=anlyzer.tokenStream("", reader);
Token t=null;
while( (t=ts.next())!=null ){
System.out.println(t.termText());
}
3.2. 第三方过分析器
Ø 单字分词Ø 二分法：CJKAnalyzer、中科院ICTCLAS分词、JE分词
Ø 词典分词
3.2.1.JE分词用法
3.2.1.1. 示例
import jeasy.analysis.MMAnalyzer;IndexWriter writer = new
IndexWriter(INDEX_STORE_PATH, new MMAnalyzer()
, true);
String str=" Lucene是一个全文检索引擎的架构，"+
"提供了完整的查询引擎和索引引擎。Lucene以其方便使用、快" +
"速实施以及灵活性受到广泛的关注。它可以方便地嵌入到各种应用"
+
"中实现针对应用的全文索引、检索功能，本总结使用lucene--2.3.2。";
MMAnalyzer analyzer=new MMAnalyzer();
try{
System.out.println(analyzer.segment(str,
"|"));
}
catch(Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
输出结果：lucene|一个|全文|检索|引擎|架构|提供|完整|查询|。。。。
3.2.1.2. 设定正向最大匹配的字数
MMAnalyzer analyzer=new MMAnalyzer(4);
3.2.1.3. 添加新词
MMAnalyzer.addWord(String word);MMAnalyzer.addDictionary(Reader reader);
MMAnalyzer analyzer=new MMAnalyzer();
MMAnalyzer.addWord("迈克尔雷第");
4. 索引的合并
RAMDirectory RAMDir=new RAMDirectory();IndexWriter writer = new
IndexWriter(RAMDir, new StandardAnalyzer(), true);//删除原有索引
IndexWriter writer2=new
IndexWriter(FSDirectory.getDirectory(path,true),
new StandardAnalyzer(), true);
writer.addDocument(doc1);
writer2.addDocument(doc2);
writer.close();
writer2.addIndexes(new
Directory[]{RAMDir});
writer2.close();
注意：在合并前一定要先关闭要加的索引器。
1. 各种Query
1.1. 概述
query.toString()查看原子查询
1.2. 使用特定的分析器搜索
IndexSearcher searcher = newIndexSearcher(path );
Hits hits = null;
Query query = null;
QueryParser parser =new
QueryParser("contents", new StandardAnalyzer());
query =parser.parse("11 a and
hello");
hits=searcher.search(query); //查找 name:11
name:hello 共1个结果
System.out.println("查找 "+query.toString()+" 共"
+ hits.length() + "个结果");
1.3. 按词条搜索—TermQuery
Query query = null;query=new TermQuery(new
Term("name","word1 a and"));
hits=searcher.search(query);// 查找 name:word1 a and 共0个结果
System.out.println("查找 "+query.toString()+" 共"
+ hits.length() + "个结果");
1.4. 按“与或”搜索—BooleanQuery
1.和： MUST与MUST_NOT2.或： SHOULD与SHOULD
3.A与B的并集－B MUST与MUST_NOT
Query query1=null;
Query query2=null;
BooleanQuery query=null;
query1=new TermQuery(new
Term("name","word1"));
query2=new TermQuery(new
Term("name","word2"));
query=new BooleanQuery();
query.add(query1,BooleanClause.Occur.MUST);
query.add(query2,BooleanClause.Occur.MUST_NOT);
1.5. 在某一范围内搜索—RangeQuery
Term beginTime=newTerm("time","200001");
Term endTime=new
Term("time","200005");
RangeQuery query=null;
query=new
RangeQuery(beginTime,endTime,false);//不包含边界值
1.6. 使用前缀搜索—PrefixQuery
Term pre1=newTerm("name","wor");
PrefixQuery query=null;
query = new PrefixQuery(pre1);
1.7. 短语搜索—PhraseQuery
a)默认坡度为0PhraseQuery query = new PhraseQuery();
query.add(new Term(“bookname”,”钢”));
query.add(new Term(“bookname”,”铁”));
Hits hits=searcher.search(query); //搜索“钢铁”短语，而非“钢”和“铁”
b)设置坡度，默认为0
PhraseQuery query = new PhraseQuery();
query.add(new Term(“bookname”,”钢”));
query.add(new Term(“bookname”,”铁”));
query.setSlop(1);
Hits hits=searcher.search(query);//搜索“钢铁”或“钢*铁”中含一字
1.8. 多短语搜索—MultiPhraseQuery
a)MultiPhraseQuery query=new
MultiPhraseQuery();
//首先向其中加入要查找的短语的前缀
query.add(new Term(“bookname”,”钢”));
//构建3个Term，作为短语的后缀
Term t1=new Term(“bookname”,”铁”);
Term t2=new Term(“bookname”,”和”);
Term t3=new Term(“bookname”,”要”);
//再向query中加入所有的后缀，与前缀一起，它们将组成3个短语
query.add(new Term[]{t1,t2,t3});
Hits hits=searcher.search(query);
for(int i=0;i<hits.length();i++)
System.out.println(hits.doc(i));
b)
MultiPhraseQuery query=new
MultiPhraseQuery();
Term t1=new Term(“bookname”,”钢”);
Term t2 = new Term(“bookname”,”和”);
query.add(new Term[]{t1,t2});
query.add(new Term(“bookname”,”铁”));
c)
MultiPhraseQuery query=new
MultiPhraseQuery();
Term t1=new Term(“bookname”,”钢”);
Term t2 = new Term(“bookname”,”和”);
query.add(new Term[]{t1,t2});
query.add(new Term(“bookname”,”铁”));
Term t3=new Term(“bookname”,”是”);
Term t4=new Term(“bookname”,”战”);
query.add(new Term[]{t3,t4});
1.9. 模糊搜索—FuzzyQuery
使用的算法为levenshtein算法，在比较两个字符串时，将动作分为3种：l 加一个字母
l 删一个字母
l 改变一个字母
FuzzyQuery query=new FuzzyQuery(new
Term(“content”,”work”));
public FuzzyQuery(Term term)
public FuzzyQuery(Term term,float
minimumSimilarity)throws IllegalArgumentException
public FuzzyQuery(Term term,float
minimumSimilarity,int prefixLength)throws IllegalArgumentException
其中minimumSimilarity为最小相似度，越小则文档的数量越多。默认为0.5.其值必须<1.0
FuzzyQuery query=new FuzzyQuery(new
Term(“content”,”work”),0.1f);
其中prefixLength表示要有多少个前缀字母必须完全匹配
FuzzyQuery query=new FuzzyQuery(new
Term(“content”,”work”),0.1f,1);
1.10. 通配符搜索—WildcardQuery
* 表示0到多个字符? 表示一个单一的字符
WildcardQuery query=new
WildcardQuery(new Term(“content”,”?qq*”));
1.11. 跨度搜索
1.11.1. SpanTermQuery
效果和TermQuery相同SpanTermQuery query=new
SpanTermQuery(new Term(“content”,”abc”));
1.11.2. SpanFirstQuery
从Field内容的起始位置开始，在一个固定的宽度内查找所指定的词条SpanFirstQuery query=new
SpanFirstQuery(new Term(“content”,”abc”),3);//是第3个word，不是byte
1.11.3. SpanNearQuery
SpanNearQuery相当与PhaseQuerySpanTermQuery people=new
SpanTermQuery(new Term(“content”,”mary”));
SpanTermQuery how=new SpanTermQuery(new
Term(“content”,”poor”));
SpanNearQuery query=new
SpanNearQuery(new SpanQuery[]{people,how},3,false);
1.11.4. SpanOrQuery
把所有SpanQuery的结果合起来SpanTermQuery s1=new SpanTermQuery(new
Term(“content”,”aa”);
SpanTermQuery s2=new SpanTermQuery(new
Term(“content”,”cc”);
SpanTermQuery s3=new SpanTermQuery(new
Term(“content”,”gg”);
SpanTermQuery s4=new SpanTermQuery(new
Term(“content”,”kk”);
SpanNearQuery query1=new
SpanNearQuery(new SpanQuery[]{s1,s2},1,false);
SpanNearQuery query2=new
SpanNearQuery(new SpanQuery[]{s3,s4},3,false);
SpanOrQuery query=new SpanOrQuery(new
SpanQuery[]{query1,query2});
1.11.5. SpanNotQuery
从第1个SpanQuery的查询结果中，去掉第2个SpanQuery的查询结果SpanTermQuery s1=new SpanTermQuery(new
Term(“content”,”aa”);
SpanFirstQuery query1=new
SpanFirstQuery(s1,3);
SpanTermQuery s3=new SpanTermQuery(new
Term(“content”,”gg”);
SpanTermQuery s4=new SpanTermQuery(new
Term(“content”,”kk”);
SpanNearQuery query2=new
SpanNearQuery(new SpanQuery[]{s3,s4},4,false);
SpanNotQuery query=new
SpanNotQuery(query1,query2);
1.12. RegexQuery—正则表达式的查询
Stringregex="http://[a-z]{1,3}//.abc//.com/.*";
RegexQuery query=new RegexQuery(new
Term("url",regex));
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