lucene 学习之编码篇

本文环境：lucene5.2     JDK1.7   IKAnalyzer

引入lucene相关包

<!-- lucene核心包 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.lucene</groupId>
        <artifactId>lucene-core</artifactId>
        <version>5.2.0</version>
    </dependency>
      <!-- 查询解析器 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.lucene</groupId>
        <artifactId>lucene-queryparser</artifactId>
        <version>5.2.0</version>
    </dependency>
      <!-- 分词器 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.lucene</groupId>
        <artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
        <version>5.2.0</version>
    </dependency>

开发中依赖的包

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/commons-io/commons-io -->
    <dependency>
        <groupId>commons-io</groupId>
        <artifactId>commons-io</artifactId>
        <version>2.4</version>
    </dependency>
    
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/junit/junit -->
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.10</version>
    </dependency>

一、创建索引


1、确定索引库的位置

a、将索引库存入本地磁盘

FSDirectory dir=FSDirectory.open(path);

b、将索引存入内存

Directory directory = new RAMDirectory();

2、创建分词器

//创建分词器
        Analyzer al=new StandardAnalyzer();

     lucene内置有四个分析器：WhitespaceAnalyzer、SimpleAnalyzer、StopAnalyser、StandardAnalyzer

  • WhitespaceAnalyzer：分析器是通过空格来分割文本信息
  • SimpleAnalyzer：分析器会首先通过非字母字符来拆分文本信息，并统一转为小写格式，会去掉数字类型的字符
  • StopAnalyser：和SimpleAnalyzer分析器类似，但StopAnalyser会去掉一些常用单词（the、a、an..）
  • StandardAnalyzer：是lucene最复杂的核心分析器，可以识别某些种类的语汇单元，如公司名称、Email、主机名称等，它会将语汇单元转为小写格式，并去除掉停用词和标点符号

3、创建IndexWriter，进行索引文件的写入。

//创建索引的写入配置对象
        IndexWriterConfig iwc= new IndexWriterConfig(al);
        //创建索引的Writer
        IndexWriter iw=new IndexWriter(dir, iwc);

4、创建文档 创建域将内容提取并进行索引的存储

//创建文档
            Document doc=new Document();
            //创建域 （域是键值对的数据结构）Store.YES：将该值存储到索引库
            Field fieldName=new TextField("fieldName","xs.txt",Store.YES);
            Field fieldContent=new TextField("fieldContent","san guo yan yi",Store.YES);
            Field fieldsize=new LongField("fieldSize",10324,Store.YES);
            Field fieldPath=new TextField("fieldPath","F:/xs/sg/xs.txt",Store.YES);
            //将域加入文档中
            doc.add(fieldName);
            doc.add(fieldContent);
            doc.add(fieldsize);
            doc.add(fieldPath);
            //把文档写入索引库
            iw.addDocument(doc);

Field域的3各重要属性：

 a、是否分析

 　　将field值按照指定的分词器进行分析出相应的语汇单元，将词进行索引。例如：博文标题、博文作者、博文描述、博文内容 ，这些都应该建立索引

 b、是否索引

　　对field分析后的词或整个field值进行索引，只有建立索引的field才能被搜索

 c、是否存储（Store.YES：表示存储   Store.NO:表示不存储）

　　将field值存储在文档中，只有存储在文档中的field才可以从Document中取出。（一般对于内容较大的field不建立存储）

常用Field域的类型：

5、提交，并关闭资源

//提交
        iw.commit();
        iw.close();

完整代码：

 1 @Test
 2     public void ImportIndex() throws IOException {
 3         //获得索引库路径
 4         Path path=Paths.get("E:\test\luceneWI");
 5         //打开索引库
 6         FSDirectory dir=FSDirectory.open(path);
 7         //创建分词器
 8         Analyzer al=new StandardAnalyzer();
 9         //创建索引的写入配置对象
10         IndexWriterConfig iwc= new IndexWriterConfig(al);
11         //创建索引的Writer
12         IndexWriter iw=new IndexWriter(dir, iwc);
13         //采集原始文档
14         File sourceFile=new File("E:\test\lucene");
15         //获取该文件下所有的文件
16         File [] files=sourceFile.listFiles();
17         //遍历每一个文件
18         for(File file:files){
19             //获取文件属性
20             String fileName=file.getName();
21             String content=FileUtils.readFileToString(file);
22             long size=FileUtils.sizeOf(file);
23             String sourcePath=file.getPath();
24             //创建文档
25             Document doc=new Document();
26             //创建域 （域是键值对的数据结构）Store.YES：将该值存储到索引库
27             Field fieldName=new TextField("fieldName",fileName,Store.YES);
28             Field fieldContent=new TextField("fieldContent",content,Store.YES);
29             Field fieldsize=new LongField("fieldSize",size,Store.YES);
30             Field fieldPath=new TextField("fieldPath",sourcePath,Store.NO);
31             //将域加入文档中
32             doc.add(fieldName);
33             doc.add(fieldContent);
34             doc.add(fieldsize);
35             doc.add(fieldPath);
36             //把文档写入索引库
37             iw.addDocument(doc);
38         }
39         //提交
40         iw.commit();
41         iw.close();
42     }
View Code

执行结果查看索引库

 我们使用 luke可以查看索引库的具体信息luke-5.3.0-luke-release

二、添加索引

添加前我们的索引库中有7各文档

现在我们要新加一条文档

@Test
    public void addIndex() throws IOException {
        //获得索引库路径
        Path path=Paths.get("E:\test\luceneWI");
        //打开索引库
        FSDirectory dir=FSDirectory.open(path);
        //创建分词器
        Analyzer al=new IKAnalyzer();
        //创建索引的写入配置对象
        IndexWriterConfig iwc= new IndexWriterConfig(al);
        //创建索引的Writer
        IndexWriter iw=new IndexWriter(dir, iwc);
        //新建一个文件 china.txt
        File file=new File("E:\test\lucene\china.txt");
        String fileName=file.getName();
        String content=FileUtils.readFileToString(file);
        long size=FileUtils.sizeOf(file);
        String sourcePath=file.getPath();
        //创建域 （域时键值对的数据结构）Store.YES：在索引库中是否以存储的形式存在
        Field fieldName=new TextField("fieldName",fileName,Store.YES);
        Field fieldContent=new TextField("fieldContent",content,Store.YES);
        Field fieldsize=new LongField("fieldSize",size,Store.YES);
        Field fieldPath=new TextField("fieldPath",sourcePath,Store.YES);
        //创建文档
        Document doc=new Document();
        //将域加入文档中
        doc.add(fieldName);
        doc.add(fieldContent);
        doc.add(fieldPath);
        doc.add(fieldsize);
        //把文档写入索引库
        iw.addDocument(doc);
        iw.commit();
        iw.close();
    }

执行后

三、删除索引

1、删除所有

@Test
    public void deleteIndexAll() throws IOException {
        //获得索引库路径
        Path path=Paths.get("E:\test\luceneWI");
        //打开索引库
        FSDirectory dir=FSDirectory.open(path);
        //创建分词器
        Analyzer al=new IKAnalyzer();
        //创建索引的写入配置对象
        IndexWriterConfig iwc= new IndexWriterConfig(al);
        //创建索引的Writer
        IndexWriter iw=new IndexWriter(dir, iwc);
        iw.deleteAll();//删除所有
        iw.commit();//提交
        iw.close();//关闭资源
    }

2、按照条件删除

@Test
    public void deleteIndexAllQuery() throws IOException {
        //获得索引库路径
        Path path=Paths.get("E:\test\luceneWI");
        //打开索引库
        FSDirectory dir=FSDirectory.open(path);
        //创建分词器
        Analyzer al=new IKAnalyzer();
        //创建索引的写入配置对象
        IndexWriterConfig iwc= new IndexWriterConfig(al);
        //创建索引的Writer
        IndexWriter iw=new IndexWriter(dir, iwc);
        //创建语汇单元
        Term term=new Term("fieldName","china");// 要删除的document中包含的语汇单元
        //创建根据语汇单元的查询对象
        Query query=new TermQuery(term);
        iw.deleteDocuments(query);
        iw.commit();//提交
        iw.close();//关闭资源
    }

四、查询

1、分词语汇单元查询

@Test
    public void QueryIndexAll() throws IOException {
        //获得索引库路径
        Path path=Paths.get("E:\test\luceneWI");
        //打开索引库
        FSDirectory dir=FSDirectory.open(path);
        //创建索引库的读取对象
        DirectoryReader reader=DirectoryReader.open(dir);
        //创建索引库的搜索对象
        IndexSearcher is=new IndexSearcher(reader);
        //创建语汇单元
        Term term=new Term("fieldName","license");// 要删除的document中包含的语汇单元
        //创建根据语汇单元的查询对象
        TermQuery tq=new TermQuery(term);
        TopDocs result=is.search(tq, 10);//查询前10条
        int totalHits=result.totalHits;//获取总记录数
        System.out.println("totalHits:"+totalHits);
        //获取文档列表
        ScoreDoc[] sd=result.scoreDocs;
        for(ScoreDoc sc:sd){
            int id=sc.doc;//获取文档ID
            Document doc=is.doc(id);//获取文档
            String fieldName=doc.get("fieldName");
            String fieldContent=doc.get("fieldContent");
            String fieldSize=doc.get("fieldSize");
            String fieldPath=doc.get("fieldPath");
            System.out.println("fieldName:"+fieldName);
            System.out.println("fieldContent:"+fieldContent);
            System.out.println("fieldSize:"+fieldSize);
            System.out.println("fieldPath:"+fieldPath);
        }
    }

 2、数值范围查询

@Test
    public void queryIndexNumberAll() throws IOException {
        //获得索引库路径
        Path path=Paths.get("E:\test\luceneWI");
        //打开索引库
        FSDirectory dir=FSDirectory.open(path);
        //创建索引库的读取对象
        DirectoryReader reader=DirectoryReader.open(dir);
        //创建索引库的搜索对象
        IndexSearcher is=new IndexSearcher(reader);
        //创建数值查询对象
        Query tq=NumericRangeQuery.newLongRange("fieldSize", 0L, 100L, true, true);
        System.out.println("打印查询对象:"+tq);//打印查询对象:fieldSize:[0 TO 100]
        TopDocs result=is.search(tq, 10);//查询前10条
        int totalHits=result.totalHits;//获取总记录数
        System.out.println("totalHits:"+totalHits);
        //获取文档列表
        ScoreDoc[] sd=result.scoreDocs;
        for(ScoreDoc sc:sd){
            int id=sc.doc;//获取文档ID
            Document doc=is.doc(id);//获取文档
            String fieldName=doc.get("fieldName");
            String fieldContent=doc.get("fieldContent");
            String fieldSize=doc.get("fieldSize");
            String fieldPath=doc.get("fieldPath");
            System.out.println("fieldName:"+fieldName);
            System.out.println("fieldContent:"+fieldContent);
            System.out.println("fieldSize:"+fieldSize);
            System.out.println("fieldPath:"+fieldPath);
        }
    }

3、多查询对象联合查询

    @Test
    public void bqqueryIndexNumberAll() throws IOException {
        //获得索引库路径
        Path path=Paths.get("E:\test\luceneWI");
        //打开索引库
        FSDirectory dir=FSDirectory.open(path);
        //创建索引库的读取对象
        DirectoryReader reader=DirectoryReader.open(dir);
        //创建索引库的搜索对象
        IndexSearcher is=new IndexSearcher(reader);
        //创建多条件查询对象,通过控制& 或者| 或者 ! 来组合查询条件
        BooleanQuery tq=new BooleanQuery();
        //创建分词语汇查询对象
        Query query1=new TermQuery(new Term("fieldName","china"));
        Query query2=new TermQuery(new Term("fieldContent","china"));
        Query query3=NumericRangeQuery.newLongRange("fieldSize", 0L, 100L, true, true);
        //通过BooleanQuery 控制 两个查询条件的关系
        tq.add(query1,Occur.MUST);
        tq.add(query2,Occur.MUST); //Occur.MUST 同时满足  Occur.SHOULD: 可以满足可以不满足 Occur.MUST_NOT:不能满足
        tq.add(query3,Occur.MUST);
         System.out.println("bq:"+tq);//bq:+fieldName:china +fieldContent:china ( 表示 必须同时满足两个条件)
        TopDocs result=is.search(tq, 10);//查询前10条
        int totalHits=result.totalHits;//获取总记录数
        System.out.println("totalHits:"+totalHits);
        //获取文档列表
        ScoreDoc[] sd=result.scoreDocs;
        for(ScoreDoc sc:sd){
            int id=sc.doc;//获取文档ID
            Document doc=is.doc(id);//获取文档
            String fieldName=doc.get("fieldName");
            String fieldContent=doc.get("fieldContent");
            String fieldSize=doc.get("fieldSize");
            String fieldPath=doc.get("fieldPath");
            System.out.println("fieldName:"+fieldName);
            System.out.println("fieldContent:"+fieldContent);
            System.out.println("fieldSize:"+fieldSize);
            System.out.println("fieldPath:"+fieldPath);
        }
    }

4、解析查询

QueryParser 对查询条件进行分词查询
    @Test
    public void queryParserIndexAll() throws  Exception {
        //获得索引库路径
        Path path=Paths.get("E:\test\luceneWI");
        //打开索引库
        FSDirectory dir=FSDirectory.open(path);
        //创建索引库的读取对象
        DirectoryReader reader=DirectoryReader.open(dir);
        //创建索引库的搜索对象
        IndexSearcher is=new IndexSearcher(reader);
        //创建查询解析对象
        QueryParser qp=new QueryParser("fieldName", new IKAnalyzer());//分词器要与创建索引的一样
        //通过QueryParser解析查询对象
        Query tq=qp.parse("爱我china");//单个查询条件
    //    Query tq=qp.parse("fieldName:爱我   OR fieldContent:china");//多个查询条件  OR /AND
         System.out.println("tq:"+tq);//tq:fieldName:爱我 fieldName:我 fieldName:china (进行分词了)
        TopDocs result=is.search(tq, 10);//查询前10条
        int totalHits=result.totalHits;//获取总记录数
        System.out.println("totalHits:"+totalHits);
        //获取文档列表
        ScoreDoc[] sd=result.scoreDocs;
        for(ScoreDoc sc:sd){
            int id=sc.doc;//获取文档ID
            Document doc=is.doc(id);//获取文档
            String fieldName=doc.get("fieldName");
            String fieldContent=doc.get("fieldContent");
            String fieldSize=doc.get("fieldSize");
            String fieldPath=doc.get("fieldPath");
            System.out.println("fieldName:"+fieldName);
            System.out.println("fieldContent:"+fieldContent);
            System.out.println("fieldSize:"+fieldSize);
            System.out.println("fieldPath:"+fieldPath);
        }
    }

5、多域解析查询

@Test
    public void queryManyParserIndexAll() throws  Exception {
        //获得索引库路径
        Path path=Paths.get("E:\test\luceneWI");
        //打开索引库
        FSDirectory dir=FSDirectory.open(path);
        //创建索引库的读取对象
        DirectoryReader reader=DirectoryReader.open(dir);
        //创建索引库的搜索对象
        IndexSearcher is=new IndexSearcher(reader);
        //定义多个域
        String [] fields={"fieldName","fieldContent"};
        //创建查询解析对象  查询的语汇单词之间的关系是或，只要满足其中一个语汇单元，就可以查询出来
        MultiFieldQueryParser mp=new MultiFieldQueryParser(fields, new IKAnalyzer());
        Query tq=mp.parse("爱我china");
         System.out.println("tq:"+tq);//tq:(fieldName:爱我 fieldName:我 fieldName:china) (fieldContent:爱我 fieldContent:我 fieldContent:china)
        TopDocs result=is.search(tq, 10);//查询前10条
        int totalHits=result.totalHits;//获取总记录数
        System.out.println("totalHits:"+totalHits);
        //获取文档列表
        ScoreDoc[] sd=result.scoreDocs;
        for(ScoreDoc sc:sd){
            int id=sc.doc;//获取文档ID
            Document doc=is.doc(id);//获取文档
            String fieldName=doc.get("fieldName");
            String fieldContent=doc.get("fieldContent");
            String fieldSize=doc.get("fieldSize");
            String fieldPath=doc.get("fieldPath");
            System.out.println("fieldName:"+fieldName);
            System.out.println("fieldContent:"+fieldContent);
            System.out.println("fieldSize:"+fieldSize);
            System.out.println("fieldPath:"+fieldPath);
        }
    }
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原文地址：https://www.cnblogs.com/jalja/p/6611469.html