【Lucene4.8教程之六】QueryParser与Query子类：怎样生成Query对象

一、概述

1、对于一个搜索而言，其核心语句为：

searcher.search(query, 10);

此时，其最重要的參数为一个Qeury对象。构造一个Query对象有2种方法：

（1）使用Query的子类创建一个对象。

（2）使用QueryParser.parse()创建一个对象。

经常使用的用于实例化一个对象的Query子类有下面13个：
TermQuery
BooleanQuery
WildcardQuery
PhraseQuery
PrefixQuery
MultiPhraseQuery
FuzzyQuery
RegexpQuery
TermRangeQuery
NumericRangeQuery
ConstantScoreQuery
DisjunctionMaxQuery
MatchAllDocsQuery

2、高速入门

【均以在contents域搜索java关键词为例】

（1）使用Query的子类。。直接实例化一个对外：

searcher.search( new TermQuery(new Term("contents","java")), 10);

下面语句结构更为清晰

Term term= new Term("contents","java");
TermQuery tq = new TermQuery(term);
searcher.search(tq , 10);

此外。即为在contents域中搜索包含java的文档。

（2）使用QueryParser的parse()方法，对所传入的搜索关键词汇进行解释，并返回query对象。

QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_48, "contents",new SimpleAnalyzer(Version.LUCENE_48));
Query query = null;
try {
	query = parser.parse("java");
} catch (ParseException e) {
	e.printStackTrace();
}
TopDocs docs = searcher.search(query, 10);

以上语句创建一个QueryParser，其默认搜索域为contents，然后将搜索词汇转化为Query对象。

假设指定QueryParser的默认搜索域为所有？怎样指定一个Query的搜索域？

二、TermQuery

1、创建方式

上述高速入门中使用的就是TermQuery。

2、适用范围

（1）直接使用TermQuery，不正确搜索词作不论什么的分析，包含大写和小写都不作转换，而使用QueryParser，则能够依据Analyzer的类型作分析。

（2）TermQuery适合使用于全然匹配的搜索，如搜索id号。二维码。姓名等。

三、BooleanQuery

1、创建方式

（1）使用BooleanQuery

多个搜索条件组成BooleanQuey对象。以后补充样例。

（2）使用QueryParser

对于一个QueryParser，若其未指定是何种逻辑操作，则其将默觉得Operator.OR。因此，若搜索 java web，则其会觉得java OR web。

而对于中文，使用StandartAnalyzer分析器时，会将每一个字作为一个词汇。如搜索“学习”，则搜索“学 OR 习”。

因此，为指定搜索“学习”或者'java web"等，必须显示指定逻辑操作为Operator.AND。

QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_48, "contents",
				new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_48));
parser.setDefaultOperator(Operator.AND);
Query query  = parser.parse(term);

2、适用范围

（1）BooleanQuery方式。因为须要将搜索内容生成多个Query对象，再进行逻辑组合。因此，仅仅适用于依据多个搜索条件进行搜索的情形。

如：

在上述页面选择多个筛选条件，然后。每一个筛选条件生成一个Query对象，再将各个Query对象进行逻辑组合。

（2）QueryParser方式。适用于单一搜索框，使用自然语言进行搜索的情形。如google，百度等搜索框。

四、PhraseQuery

1、简单说明

在使用双引號将搜索keyword括起来，则将搜索关键词作为一个总体的短语进行搜索。如：

前者仅仅有534个返回结果，后者有200多万返回结果。对于前者，将会搜索java 和sunshine之间的距离少于一个特定的slop值的文档。