一、搜索流程详解

1. 先看一下Lucene的架构图

由图可知搜索的过程如下：

　　用户输入搜索的关键字、对关键字进行分词、根据分词结果去索引库里面找到对应的文章id、根据文章id找到对应的文章

2. Lucene搜索API 图示

3. Lucene搜索代码示例

先在pom.xml里面引入查询分析器模块

<!--  lucene-queryparser 查询分析器模块 -->

        <dependency>

            <groupId>org.apache.lucene</groupId>

            <artifactId>lucene-queryparser</artifactId>

            <version>7.3.0</version>

        </dependency>

package com.study.lucene.searchdetail;

import java.io.IOException;

import java.nio.file.Paths;

import java.text.ParseException;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.document.Document;

import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;

import org.apache.lucene.index.IndexReader;

import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser;

import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;

import org.apache.lucene.search.Query;

import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;

import org.apache.lucene.search.TopDocs;

import org.apache.lucene.store.Directory;

import org.apache.lucene.store.FSDirectory;

import com.study.lucene.ikanalyzer.Integrated.IKAnalyzer4Lucene7;

/**

 * @Description: lucene 搜索基本流程示例

 * @author liguangsheng

 * @date 2018年5月11日

 *

 */

public class SearchBaseFlow {

    public static void main(String[] args)

            throws IOException, ParseException, org.apache.lucene.queryparser.classic.ParseException {

        // 使用的分词器

        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer4Lucene7(true);

        // 索引存储目录

        Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("f:/test/indextest"));

        // 索引读取器

        IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);

        // 索引搜索器

        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);

        // 要搜索的字段

        String filedName = "name";

        // 查询生成器（解析输入生成Query查询对象）

        QueryParser parser = new QueryParser(filedName, analyzer);

        // 通过parse解析输入（分词），生成query对象

        Query query = parser.parse("Thinkpad");

        // 搜索，得到TopN的结果（结果中有命中总数，topN的scoreDocs（评分文档（文档id，评分）））

        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10); // 前10条

        // 获得总命中数

        System.out.println(topDocs.totalHits);

        // 遍历topN结果的scoreDocs,取出文档id对应的文档信息

        for (ScoreDoc sdoc : topDocs.scoreDocs) {

            // 根据文档id取存储的文档

            Document hitDoc = indexSearcher.doc(sdoc.doc);

            // 取文档的字段

            System.out.println(hitDoc.get(filedName));

        }

        // 使用完毕，关闭、释放资源

        indexReader.close();

        directory.close();

    }

}

示例代码的图解：

二、搜索核心API详解

1. IndexReader 索引读取器

Open一个读取器，读取的是该时刻点的索引视图。如果后续索引发生改变，需重新open一个读取器。获得索引读取器的方式：

DirectoryReader.open(IndexWriter indexWriter) 优先使用

DirectoryReader.open(Directory)

DirectoryReader.openIfChanged(DirectoryReader) 共享当前reader资源重新打开一个（当索引变化时）

IndexReader分为两类：

复合读取器，多个读取器的复合。只可直接用它获取stored fields 。在内部通过CompositeReader.getSequentialSubReaders 得到里面的叶子读取器来获取其他数据

叶子读取器：支持获取stored fields, doc values, terms（词项）, and postings （词项对应的文档）

DirectoryReader 是复合读取器

IndexReader 主要API：

LeafReader 主要API：

2. IndexSearcher 索引搜索器

应用通过调用它的search(Query,int)重载方法在一个IndexReader上实现搜索。出于性能的考虑，请使用一个IndexSearcher实例，除非索引发生变化。如索引更新了则通过DirectoryReader.openIfChanged(DirectoryReader) 取得新的读取器，再创建新的搜索器。

IndexSearcher 索引搜索器 API

搜索 API：

获取文档 API：

TopDocs 搜索命中的结果集（Top-N）

TopFieldDocs 按字段排序的搜索命中结果集

ScoreDoc

三、基本查询详解

Query 查询的表示，它的可实例化子类有

要掌握的基本查询

1、TermQuery 词项查询

　　最基本、最常用的查询。用来查询指定字段包含指定词项的文档。

　　TermQuery tq = new TermQuery(new Term(“name", “thinkpad"));

2、BooleanQuery 布尔查询

　　搜索的条件往往是多个的，如要查询名称包含“电脑” 或 “thinkpad”的商品，就需要两个词项查询做或合并。布尔查询就是用来组合多个子查询的。每个子查询称为布尔字句 BooleanClause，布尔字句自身也可以是组合的。组合关系支持如下四种：

Occur.SHOULD 或

Occur.MUST 且

Occur.MUST_NOT 且非

Occur.FILTER 同 MUST，但该字句不参与评分

布尔查询默认的最大字句数为1024，在将通配符查询这样的查询rewriter为布尔查询时，往往会产生很多的字句，可能抛出TooManyClauses 异常。可通过BooleanQuery.setMaxClauseCount(int)设置最大字句数。

// 布尔查询

Query query1 = new TermQuery(new Term(filedName, "thinkpad"));

Query query2 = new TermQuery(new Term("simpleIntro", "英特尔"));

BooleanQuery.Builder booleanQueryBuilder = new BooleanQuery.Builder();

booleanQueryBuilder.add(query1, Occur.SHOULD);

booleanQueryBuilder.add(query2, Occur.MUST);

BooleanQuery booleanQuery = booleanQueryBuilder.build();

// 可像下一行这样写

// BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery.Builder()

//     .add(query1, Occur.SHOULD).add(query2, Occur.MUST).build();

3、PhraseQuery 短语查询

　　最常用的查询，匹配特定序列的多个词项。PhraserQuery使用一个位置移动因子（slop）来决定任意两个词项的位置可最大移动多少个位置来进行匹配，默认为0。有两种方式来构建对象：

注意：所有加入的词项都匹配才算匹配（即使是你在同一位置加入多个词项）。如果需要在同一位置匹配多个同义词中的一个，适合用MultiPhraseQuery

PhraseQuery phraseQuery1 = new PhraseQuery("name", "thinkpad",

    "carbon");

PhraseQuery phraseQuery2 = new PhraseQuery(1, "name", "thinkpad",

    "carbon");

PhraseQuery phraseQuery3 = new PhraseQuery("name", "笔记本电脑", "联想");

PhraseQuery phraseQuery4 = new PhraseQuery.Builder()

    .add(new Term("name", "笔记本电脑"), 4)

    .add(new Term("name", "联想"), 5).build();

// 这两句等同

PhraseQuery phraseQuery5 = new PhraseQuery.Builder()

    .add(new Term("name", "笔记本电脑"), 0)

    .add(new Term("name", "联想"), 1).build();

PhraseQuery slop 移动因子说明：

String name = "ThinkPad X1 Carbon 20KH0009CD/25CD 超极本轻薄笔记本电脑联想";

A、如果想用 “thinkpad carbon” 来匹配 name。因中间有 x1,则需要将thinkpad 向右移动1个位置。

B、如果想用 “carbon thinkpad” 来匹配 name。因中间有 x1,则需要将carbon 向右移动3个位置。

// String name = "ThinkPad X1 Carbon 20KH0009CD/25CD 超极本轻薄笔记本电脑联想";

// PhraseQuery 短语查询

PhraseQuery phraseQuery2 = new PhraseQuery(1, "name", "thinkpad","carbon");

// slop示例

PhraseQuery phraseQuery2Slop = new PhraseQuery(3, "name", "carbon",    "thinkpad");

PhraseQuery phraseQuery3 = new PhraseQuery("name", "笔记本电脑", "联想");

// slop示例

PhraseQuery phraseQuery3Slop = new PhraseQuery(2, "name", "联想","笔记本电脑");

4、MultiPhraseQuery 多重短语查询

短语查询的一种更通用的用法，支持同位置多个词的OR匹配。通过里面的Builder来构建MultiPhraseQuery：

// 4 MultiPhraseQuery 多重短语查询

Term[] terms = new Term[2];

terms[0] = new Term("name", "笔记本");

terms[1] = new Term("name", "笔记本电脑");

Term t = new Term("name", "联想");

MultiPhraseQuery multiPhraseQuery = new MultiPhraseQuery.Builder()

    .add(terms).add(t).build();

// 对比 PhraseQuery在同位置加入多个词 ，同位置的多个词都需匹配，所以查不出。

PhraseQuery pquery = new PhraseQuery.Builder().add(terms[0], 0)

    .add(terms[1], 0).add(t, 1).build();

前面4个查询的完整示例代码：

package com.study.lucene.searchdetail;

import java.io.IOException;

import java.nio.file.Paths;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.document.Document;

import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;

import org.apache.lucene.index.IndexReader;

import org.apache.lucene.index.Term;

import org.apache.lucene.queryparser.classic.ParseException;

import org.apache.lucene.search.BooleanClause.Occur;

import org.apache.lucene.search.BooleanQuery;

import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;

import org.apache.lucene.search.MultiPhraseQuery;

import org.apache.lucene.search.PhraseQuery;

import org.apache.lucene.search.Query;

import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;

import org.apache.lucene.search.TermQuery;

import org.apache.lucene.search.TopDocs;

import org.apache.lucene.store.Directory;

import org.apache.lucene.store.FSDirectory;

import com.study.lucene.ikanalyzer.Integrated.IKAnalyzer4Lucene7;

/**

 * @Description: 搜索查询示例

 * @author liguangsheng

 * @date 2018年5月12日

 *

 */

public class SearchQueryDemo {

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

        // 使用的分词器

        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer4Lucene7(true);

        // 索引存储目录

        Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("f:/test/indextest"));

        // 索引读取器

        IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);

        // 索引搜索器

        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);

        // 要搜索的字段

        String filedName = "name";

        // 1、词项查询

        Query query1 = new TermQuery(new Term(filedName, "thinkpad"));

        System.out.println("************** 词项查询 ******************");

        doSearch(query1, indexSearcher);

        // 2、布尔查询

        Query query2 = new TermQuery(new Term("simpleIntro", "英特尔"));

        BooleanQuery.Builder booleanQueryBuilder = new BooleanQuery.Builder();

        booleanQueryBuilder.add(query1, Occur.SHOULD);

        booleanQueryBuilder.add(query2, Occur.MUST);

        BooleanQuery booleanQuery = booleanQueryBuilder.build();

        // 可像下一行这样写

        // BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery.Builder()

        // .add(query1, Occur.SHOULD).add(query2, Occur.MUST).build();

        System.out.println("************** 布尔查询 ******************");

        doSearch(booleanQuery, indexSearcher);

        // 3、PhraseQuery 短语查询

        // String name = "ThinkPad X1 Carbon 20KH0009CD/25CD 超极本轻薄笔记本电脑联想";

        PhraseQuery phraseQuery1 = new PhraseQuery("name", "thinkpad", "carbon");

        System.out.println("************** phrase 短语查询  ******************");

        doSearch(phraseQuery1, indexSearcher);

        PhraseQuery phraseQuery2 = new PhraseQuery(1, "name", "thinkpad", "carbon");

        System.out.println("************** phrase 短语查询  ******************");

        doSearch(phraseQuery2, indexSearcher);

        // slop示例 3表示最大可以移动的位置，移动的过程中只要匹配短语carbon thinkpad即可

        PhraseQuery phraseQuery2Slop = new PhraseQuery(3, "name", "carbon", "thinkpad");

        System.out.println("********** phrase slop 短语查询  ***************");

        doSearch(phraseQuery2Slop, indexSearcher);

        PhraseQuery phraseQuery3 = new PhraseQuery("name", "笔记本电脑", "联想");

        System.out.println("************** phrase 短语查询  ******************");

        doSearch(phraseQuery3, indexSearcher);

        // slop示例

        PhraseQuery phraseQuery3Slop = new PhraseQuery(2, "name", "联想", "笔记本电脑");

        System.out.println("************** phrase s 短语查询  ******************");

        doSearch(phraseQuery3Slop, indexSearcher);

        PhraseQuery phraseQuery4 = new PhraseQuery.Builder().add(new Term("name", "笔记本电脑"), 4) // 4、5是这个词的位置，和 0、1等同

                .add(new Term("name", "联想"), 5).build();

        System.out.println("********** phrase Builder 1 短语查询  **************");

        doSearch(phraseQuery4, indexSearcher);

        // 等同 phraseQuery4

        PhraseQuery phraseQuery5 = new PhraseQuery.Builder().add(new Term("name", "笔记本电脑"), 0) // 4、5是这个词的位置，和 0、1等同

                .add(new Term("name", "联想"), 1).build();

        System.out.println("*********** phrase Builder 2  短语查询  ***********");

        doSearch(phraseQuery5, indexSearcher);

        // 4 MultiPhraseQuery 多重短语查询

        Term[] terms = new Term[2];

        terms[0] = new Term("name", "笔记本");

        terms[1] = new Term("name", "笔记本电脑");

        Term t = new Term("name", "联想");

        MultiPhraseQuery multiPhraseQuery = new MultiPhraseQuery.Builder().add(terms).add(t).build();

        System.out.println("************** multiPhraseQuery 短语查询  ******************");

        doSearch(multiPhraseQuery, indexSearcher);

        // 对比 PhraseQuery在同位置加入多个词 ，同位置的多个词都需匹配，所以查不出。

        PhraseQuery pquery = new PhraseQuery.Builder().add(terms[0], 0).add(terms[1], 0).add(t, 1).build();

        System.out.println("************** multiPhraseQuery  对比 PhraseQuery 短语查询  ******************");

        doSearch(pquery, indexSearcher);

        // 使用完毕，关闭、释放资源

        indexReader.close();

        directory.close();

    }

    private static void doSearch(Query query, IndexSearcher indexSearcher) throws IOException {

        // 打印输出查询

        System.out.println("query:  " + query.toString());

        // 搜索，得到TopN的结果（结果中有命中总数，topN的scoreDocs（评分文档（文档id，评分）））

        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10); // 前10条

        System.out.println("**** 查询结果 ");

        // 获得总命中数

        System.out.println("总命中数：" + topDocs.totalHits);

        // 遍历topN结果的scoreDocs,取出文档id对应的文档信息

        for (ScoreDoc sdoc : topDocs.scoreDocs) {

            // 根据文档id取存储的文档

            Document hitDoc = indexSearcher.doc(sdoc.doc);

            System.out.println("-------------- docId=" + sdoc.doc + ",score=" + sdoc.score);

            // 取文档的字段

            System.out.println("prodId:" + hitDoc.get("prodId"));

            System.out.println("name:" + hitDoc.get("name"));

            System.out.println("simpleIntro:" + hitDoc.get("simpleIntro"));

            System.out.println("price:" + hitDoc.get("price"));

            System.out.println();

        }

    }

}

5、SpanNearQuery 临近查询（跨度查询）

用于更复杂的短语查询，可以指定词间位置的最大间隔跨度。通过组合一系列的SpanQuery 实例来进行查询，可以指定是否按顺序匹配、slop、gap。

// SpanNearQuery 临近查询

SpanTermQuery tq1 = new SpanTermQuery(new Term("name", "thinkpad"));

SpanTermQuery tq2 = new SpanTermQuery(new Term("name", "carbon"));

SpanNearQuery spanNearQuery = new SpanNearQuery(

    new SpanQuery[] { tq1, tq2 }, 1, true);

// SpanNearQuery 临近查询 gap slop 使用

SpanNearQuery.Builder spanNearQueryBuilder = SpanNearQuery

    .newOrderedNearQuery("name");

spanNearQueryBuilder.addClause(tq1).addGap(0).setSlop(1)

    .addClause(tq2);

SpanNearQuery spanNearQuery5 = spanNearQueryBuilder.build();

完整代码示例

package com.study.lucene.searchdetail;

import java.io.IOException;

import java.nio.file.Paths;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.document.Document;

import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;

import org.apache.lucene.index.IndexReader;

import org.apache.lucene.index.Term;

import org.apache.lucene.queryparser.classic.ParseException;

import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;

import org.apache.lucene.search.Query;

import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;

import org.apache.lucene.search.TopDocs;

import org.apache.lucene.search.spans.SpanNearQuery;

import org.apache.lucene.search.spans.SpanQuery;

import org.apache.lucene.search.spans.SpanTermQuery;

import org.apache.lucene.store.Directory;

import org.apache.lucene.store.FSDirectory;

import com.study.lucene.ikanalyzer.Integrated.IKAnalyzer4Lucene7;

/**

 * @Description: SpanNearQuery 临近查询（跨度查询）

 * @author liguangsheng

 * @date 2018年5月12日

 *

 */

public class SpanNearQueryDemo {

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

        // 使用的分词器

        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer4Lucene7(true);

        // 索引存储目录

        Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("f:/test/indextest"));

        // 索引读取器

        IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);

        // 索引搜索器

        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);

        // String name = "ThinkPad X1 Carbon 20KH0009CD/25CD 超极本轻薄笔记本电脑联想";

        // SpanNearQuery 临近查询

        SpanTermQuery tq1 = new SpanTermQuery(new Term("name", "thinkpad"));

        SpanTermQuery tq2 = new SpanTermQuery(new Term("name", "carbon"));

        SpanNearQuery spanNearQuery = new SpanNearQuery(

                new SpanQuery[] { tq1, tq2 }, 1, true);

        System.out.println("************** SpanNearQuery 临近查询  ************");

        doSearch(spanNearQuery, indexSearcher);

        // 下面的例子词是反序的

        SpanNearQuery spanNearQuery2 = new SpanNearQuery(

                new SpanQuery[] { tq2, tq1 }, 1, true);

        System.out.println(

                "************** SpanNearQuery 临近查询 2 1,true************");

        doSearch(spanNearQuery2, indexSearcher);

        SpanNearQuery spanNearQuery3 = new SpanNearQuery(

                new SpanQuery[] { tq2, tq1 }, 3, true);

        System.out.println(

                "************** SpanNearQuery 临近查询 3  3, true************");

        doSearch(spanNearQuery3, indexSearcher);

        SpanNearQuery spanNearQuery4 = new SpanNearQuery(

                new SpanQuery[] { tq2, tq1 }, 3, false);

        System.out.println(

                "************** SpanNearQuery 临近查询 4  3, false************");

        doSearch(spanNearQuery4, indexSearcher);

        // SpanNearQuery 临近查询 gap slop 使用 1

        SpanTermQuery ctq1 = new SpanTermQuery(new Term("name", "张三"));

        SpanTermQuery ctq2 = new SpanTermQuery(new Term("name", "在理"));

        SpanNearQuery.Builder spanNearQueryBuilder = SpanNearQuery

                .newOrderedNearQuery("name");

        spanNearQueryBuilder.addClause(ctq1).addGap(0).setSlop(2)

                .addClause(ctq2);

        System.out.println("************** SpanNearQuery 临近查询  ************");

        doSearch(spanNearQueryBuilder.build(), indexSearcher);

        // SpanNearQuery 临近查询 gap slop 使用 2

        SpanNearQuery.Builder spanNearQueryBuilder2 = SpanNearQuery

                .newOrderedNearQuery("name");

        spanNearQueryBuilder2.addClause(ctq1).addGap(2).setSlop(0)

                .addClause(ctq2);

        System.out.println("************** SpanNearQuery 临近查询  ************");

        doSearch(spanNearQueryBuilder2.build(), indexSearcher);

        // SpanNearQuery 临近查询 gap slop 使用 3

        SpanNearQuery.Builder spanNearQueryBuilder3 = SpanNearQuery

                .newOrderedNearQuery("name");

        spanNearQueryBuilder3.addClause(ctq1).addGap(1).setSlop(1)

                .addClause(ctq2);

        System.out.println("************** SpanNearQuery 临近查询  ************");

        doSearch(spanNearQueryBuilder3.build(), indexSearcher);

        // 使用完毕，关闭、释放资源

        indexReader.close();

        directory.close();

    }

    private static void doSearch(Query query, IndexSearcher indexSearcher)

            throws IOException {

        // 打印输出查询

        System.out.println("query:  " + query.toString());

        // 搜索，得到TopN的结果（结果中有命中总数，topN的scoreDocs（评分文档（文档id，评分）））

        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10); // 前10条

        System.out.println("**** 查询结果 ");

        // 获得总命中数

        System.out.println("总命中数：" + topDocs.totalHits);

        // 遍历topN结果的scoreDocs,取出文档id对应的文档信息

        for (ScoreDoc sdoc : topDocs.scoreDocs) {

            // 根据文档id取存储的文档

            Document hitDoc = indexSearcher.doc(sdoc.doc);

            System.out.println("-------------- docId=" + sdoc.doc + ",score="

                    + sdoc.score);

            // 取文档的字段

            System.out.println("prodId:" + hitDoc.get("prodId"));

            System.out.println("name:" + hitDoc.get("name"));

            System.out.println("simpleIntro:" + hitDoc.get("simpleIntro"));

            System.out.println("price:" + hitDoc.get("price"));

            System.out.println();

        }

    }

}

6、TermRangeQuery 词项范围查询

用于查询包含某个范围内的词项的文档，如以字母开头a到c的词项。词项在反向索引中是排序的，只需指定的开始词项、结束词项，就可以查询该范围的词项。如果是做数值的范围查询则用 PointRangeQuery 。

参数说明:

第1个参数：要查询的字段-field

第2个参数:：下边界词-lowerTerm

第3个参数：上边界词-upperTerm

第4个参数：是否包含下边界-includeLower

第5个参数：是否包含上边界 includeUpper

// TermRangeQuery 词项范围查询

TermRangeQuery termRangeQuery = TermRangeQuery.newStringRange("name",

    "carbon", "张三", false, true);

完整示例代码

package com.study.lucene.searchdetail;

import java.io.IOException;

import java.nio.file.Paths;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.document.Document;

import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;

import org.apache.lucene.index.IndexReader;

import org.apache.lucene.queryparser.classic.ParseException;

import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;

import org.apache.lucene.search.Query;

import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;

import org.apache.lucene.search.TermRangeQuery;

import org.apache.lucene.search.TopDocs;

import org.apache.lucene.store.Directory;

import org.apache.lucene.store.FSDirectory;

import com.study.lucene.ikanalyzer.Integrated.IKAnalyzer4Lucene7;

/**

 * @Description: TermRangeQuery 词项范围查询

 * @author liguangsheng

 * @date 2018年5月12日

 *

 */

public class TermRangeQueryDemo {

    /**

     * lucene 搜索查询示例

     */

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

        // 使用的分词器

        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer4Lucene7(true);

        // 索引存储目录

        Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("f:/test/indextest"));

        // 索引读取器

        IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);

        // 索引搜索器

        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);

        // String name = "ThinkPad X1 Carbon 20KH0009CD/25CD 超极本轻薄笔记本电脑联想";

        // TermRangeQuery 词项范围查询

        TermRangeQuery termRangeQuery = TermRangeQuery.newStringRange("name",

                "carbon", "张三", false, true);

        System.out.println("********** TermRangeQuery 词项范围查询  ***********");

        doSearch(termRangeQuery, indexSearcher);

        // 使用完毕，关闭、释放资源

        indexReader.close();

        directory.close();

    }

    private static void doSearch(Query query, IndexSearcher indexSearcher)

            throws IOException {

        // 打印输出查询

        System.out.println("query:  " + query.toString());

        // 搜索，得到TopN的结果（结果中有命中总数，topN的scoreDocs（评分文档（文档id，评分）））

        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10); // 前10条

        System.out.println("**** 查询结果 ");

        // 获得总命中数

        System.out.println("总命中数：" + topDocs.totalHits);

        // 遍历topN结果的scoreDocs,取出文档id对应的文档信息

        for (ScoreDoc sdoc : topDocs.scoreDocs) {

            // 根据文档id取存储的文档

            Document hitDoc = indexSearcher.doc(sdoc.doc);

            System.out.println("-------------- docId=" + sdoc.doc + ",score="

                    + sdoc.score);

            // 取文档的字段

            System.out.println("prodId:" + hitDoc.get("prodId"));

            System.out.println("name:" + hitDoc.get("name"));

            System.out.println("simpleIntro:" + hitDoc.get("simpleIntro"));

            System.out.println("price:" + hitDoc.get("price"));

            System.out.println();

        }

    }

}

7、PrefixQuery, WildcardQuery, RegexpQuery

PrefixQuery：前缀查询，查询包含以xxx为前缀的词项的文档，是通配符查询，如 app，实际是 app*

// PrefixQuery 前缀查询

PrefixQuery prefixQuery = new PrefixQuery(new Term("name", "think"));

WildcardQuery：通配符查询， *表示0个或多个字符，?表示1个字符，\是转义符。通配符查询可能会比较慢，不可以通配符开头（那样就是所有词项了）

// WildcardQuery 通配符查询

WildcardQuery wildcardQuery = new WildcardQuery(

    new Term("name", "think*"));

RegexpQuery：正则表达式查询，词项符合某正则表达式

// RegexpQuery 正则表达式查询

RegexpQuery regexpQuery = new RegexpQuery(new Term("name", "厉害.{4}"));

注意：这三种查询可能会比较慢，使用时谨慎

8、FuzzyQuery 模糊查询

简单地与索引词项进行相近匹配，允许最大2个不同字符。常用于拼写错误的容错：如把 “thinkpad” 拼成 “thinkppd”或 “thinkd”，使用FuzzyQuery 仍可搜索到正确的结果。

// FuzzyQuery 模糊查询

FuzzyQuery fuzzyQuery = new FuzzyQuery(new Term("name", "thind"));

FuzzyQuery fuzzyQuery2 = new FuzzyQuery(new Term("name", "thinkd"), 2);

FuzzyQuery fuzzyQuery3 = new FuzzyQuery(new Term("name", "thinkpaddd"));

FuzzyQuery fuzzyQuery4 = new FuzzyQuery(new Term("name", "thinkdaddd"));

7和8对应查询的完整示例代码

package com.study.lucene.searchdetail;

import java.io.IOException;

import java.nio.file.Paths;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.document.Document;

import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;

import org.apache.lucene.index.IndexReader;

import org.apache.lucene.index.Term;

import org.apache.lucene.queryparser.classic.ParseException;

import org.apache.lucene.search.FuzzyQuery;

import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;

import org.apache.lucene.search.PrefixQuery;

import org.apache.lucene.search.Query;

import org.apache.lucene.search.RegexpQuery;

import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;

import org.apache.lucene.search.TopDocs;

import org.apache.lucene.search.WildcardQuery;

import org.apache.lucene.store.Directory;

import org.apache.lucene.store.FSDirectory;

import com.study.lucene.ikanalyzer.Integrated.IKAnalyzer4Lucene7;

/**

 * @Description: PrefixQuery前缀查询/WildcardQuery通配符查询/RegexpQuery正则表达式查询/FuzzyQuery模糊查询

 * @author liguangsheng

 * @date 2018年5月12日

 *

 */

public class PrefixWildcardRegexpFuzzyQueryDemo {

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

        // 使用的分词器

        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer4Lucene7(true);

        // 索引存储目录

        Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("f:/test/indextest"));

        // 索引读取器

        IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);

        // 索引搜索器

        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);

        // String name = "ThinkPad X1 Carbon 20KH0009CD/25CD 超极本轻薄笔记本电脑联想";

        // PrefixQuery 前缀查询

        PrefixQuery prefixQuery = new PrefixQuery(new Term("name", "think"));

        System.out.println("********** PrefixQuery 前缀查询  ***********");

        doSearch(prefixQuery, indexSearcher);

        // WildcardQuery 通配符查询

        WildcardQuery wildcardQuery = new WildcardQuery(

                new Term("name", "think*"));

        System.out.println("********** WildcardQuery 通配符  ***********");

        doSearch(wildcardQuery, indexSearcher);

        // WildcardQuery 通配符查询

        WildcardQuery wildcardQuery2 = new WildcardQuery(

                new Term("name", "厉害了???"));

        System.out.println("********** WildcardQuery 通配符  ***********");

        doSearch(wildcardQuery2, indexSearcher);

        // RegexpQuery 正则表达式查询

        RegexpQuery regexpQuery = new RegexpQuery(new Term("name", "厉害.{4}"));

        System.out.println("**********RegexpQuery 正则表达式查询***********");

        doSearch(regexpQuery, indexSearcher);

        // FuzzyQuery 模糊查询

        FuzzyQuery fuzzyQuery = new FuzzyQuery(new Term("name", "thind"));

        System.out.println("**********FuzzyQuery 模糊查询***********");

        doSearch(fuzzyQuery, indexSearcher);

        // FuzzyQuery 模糊查询

        FuzzyQuery fuzzyQuery2 = new FuzzyQuery(new Term("name", "thinkd"), 2);

        System.out.println("**********FuzzyQuery 模糊查询***********");

        doSearch(fuzzyQuery2, indexSearcher);

        // FuzzyQuery 模糊查询

        FuzzyQuery fuzzyQuery3 = new FuzzyQuery(new Term("name", "thinkpaddd"));

        System.out.println("**********FuzzyQuery 模糊查询***********");

        doSearch(fuzzyQuery3, indexSearcher);

        // FuzzyQuery 模糊查询

        FuzzyQuery fuzzyQuery4 = new FuzzyQuery(new Term("name", "thinkdaddd"));

        System.out.println("**********FuzzyQuery 模糊查询***********");

        doSearch(fuzzyQuery4, indexSearcher);

        // 使用完毕，关闭、释放资源

        indexReader.close();

        directory.close();

    }

    private static void doSearch(Query query, IndexSearcher indexSearcher)

            throws IOException {

        // 打印输出查询

        System.out.println("query:  " + query.toString());

        // 搜索，得到TopN的结果（结果中有命中总数，topN的scoreDocs（评分文档（文档id，评分）））

        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10); // 前10条

        System.out.println("**** 查询结果 ");

        // 获得总命中数

        System.out.println("总命中数：" + topDocs.totalHits);

        // 遍历topN结果的scoreDocs,取出文档id对应的文档信息

        for (ScoreDoc sdoc : topDocs.scoreDocs) {

            // 根据文档id取存储的文档

            Document hitDoc = indexSearcher.doc(sdoc.doc);

            System.out.println("-------------- docId=" + sdoc.doc + ",score="

                    + sdoc.score);

            // 取文档的字段

            System.out.println("prodId:" + hitDoc.get("prodId"));

            System.out.println("name:" + hitDoc.get("name"));

            System.out.println("simpleIntro:" + hitDoc.get("simpleIntro"));

            System.out.println("price:" + hitDoc.get("price"));

            System.out.println();

        }

    }

}

9、数值查询

前提：查询的数值字段必须索引。通过 IntPoint, LongPoint, FloatPoint, or DoublePoint 中的方法构建对应的查询。以IntPoint为例：

// 精确值查询

Query exactQuery = IntPoint.newExactQuery("price", 1999900);

// 数值范围查询

Query pointRangeQuery = IntPoint.newRangeQuery("price", 499900,1000000);

// 集合查询

Query setQuery = IntPoint.newSetQuery("price", 1999900, 1000000,2000000);

完整示例代码

package com.study.lucene.searchdetail;

import java.io.IOException;

import java.nio.file.Paths;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.document.Document;

import org.apache.lucene.document.IntPoint;

import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;

import org.apache.lucene.index.IndexReader;

import org.apache.lucene.queryparser.classic.ParseException;

import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;

import org.apache.lucene.search.Query;

import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;

import org.apache.lucene.search.TopDocs;

import org.apache.lucene.store.Directory;

import org.apache.lucene.store.FSDirectory;

import com.study.lucene.ikanalyzer.Integrated.IKAnalyzer4Lucene7;

/**

 * @Description: 数值查询

 * @author liguangsheng

 * @date 2018年5月12日

 *

 */

public class PointQueryDemo {

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

        // 使用的分词器

        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer4Lucene7(true);

        // 索引存储目录

        Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("f:/test/indextest"));

        // 索引读取器

        IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);

        // 索引搜索器

        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);

        // 精确值查询

        Query exactQuery = IntPoint.newExactQuery("price", 1999900);

        System.out.println("********** pointRangeQuery 数值精确查询  ***********");

        doSearch(exactQuery, indexSearcher);

        // PointRangeQuery 数值范围查询

        Query pointRangeQuery = IntPoint.newRangeQuery("price", 499900,

                1000000);

        System.out.println("********** pointRangeQuery 数值范围查询  ***********");

        doSearch(pointRangeQuery, indexSearcher);

        // 集合查询

        Query setQuery = IntPoint.newSetQuery("price", 1999900, 1000000,

                2000000);

        System.out.println("********** pointRangeQuery 数值集合查询  ***********");

        doSearch(setQuery, indexSearcher);

        // 使用完毕，关闭、释放资源

        indexReader.close();

        directory.close();

    }

    private static void doSearch(Query query, IndexSearcher indexSearcher)

            throws IOException {

        // 打印输出查询

        System.out.println("query:  " + query.toString());

        // 搜索，得到TopN的结果（结果中有命中总数，topN的scoreDocs（评分文档（文档id，评分）））

        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10); // 前10条

        System.out.println("**** 查询结果 ");

        // 获得总命中数

        System.out.println("总命中数：" + topDocs.totalHits);

        // 遍历topN结果的scoreDocs,取出文档id对应的文档信息

        for (ScoreDoc sdoc : topDocs.scoreDocs) {

            // 根据文档id取存储的文档

            Document hitDoc = indexSearcher.doc(sdoc.doc);

            System.out.println("-------------- docId=" + sdoc.doc + ",score="

                    + sdoc.score);

            // 取文档的字段

            System.out.println("prodId:" + hitDoc.get("prodId"));

            System.out.println("name:" + hitDoc.get("name"));

            System.out.println("simpleIntro:" + hitDoc.get("simpleIntro"));

            System.out.println("price:" + hitDoc.get("price"));

            System.out.println();

        }

    }

}

总结：不同的查询需求只是不同字段的不同基本查询的组合

三、QueryParser详解

QueryParser 查询解析生成器

Lucene QueryPaser包中提供了两类查询解析器：

A. 传统的解析器：QueryParser和MultiFieldQueryParser

B. 基于新的 flexible 框架的解析器：StandardQueryParser

1. 用法

用法1 传统解析器-单默认字段 QueryParser：

QueryParser parser = new QueryParser("defaultFiled", analyzer);

//parser.setPhraseSlop(2);

Query query = parser.parse("query String");

用法2 传统解析器-多默认字段 MultiFieldQueryParser：

// 传统查询解析器-多默认字段

String[] multiDefaultFields = { "name", "type", "simpleIntro" };

MultiFieldQueryParser multiFieldQueryParser = new MultiFieldQueryParser(

        multiDefaultFields, analyzer);

// 设置默认的组合操作，默认是 OR

multiFieldQueryParser.setDefaultOperator(Operator.OR);

Query query4 = multiFieldQueryParser.parse("笔记本电脑 AND price:1999900");

用法3 新解析框架的标准解析器：StandardQueryParser：

StandardQueryParser queryParserHelper = new StandardQueryParser(analyzer);

// 设置默认字段

// queryParserHelper.setMultiFields(CharSequence[] fields);

// queryParserHelper.setPhraseSlop(8);

// Query query = queryParserHelper.parse("a AND b", "defaultField");

Query query5 = queryParserHelper.parse(

    "(\"联想笔记本电脑\" OR simpleIntro:英特尔) AND type:电脑 AND price:1999900","name");

以上3种用法的完整示例代码：

package com.study.lucene.searchdetail;

import java.io.IOException;

import java.nio.file.Paths;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.document.Document;

import org.apache.lucene.document.IntPoint;

import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;

import org.apache.lucene.index.IndexReader;

import org.apache.lucene.queryparser.classic.MultiFieldQueryParser;

import org.apache.lucene.queryparser.classic.ParseException;

import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser;

import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser.Operator;

import org.apache.lucene.queryparser.flexible.core.QueryNodeException;

import org.apache.lucene.queryparser.flexible.standard.StandardQueryParser;

import org.apache.lucene.search.BooleanClause.Occur;

import org.apache.lucene.search.BooleanQuery;

import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;

import org.apache.lucene.search.Query;

import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;

import org.apache.lucene.search.TopDocs;

import org.apache.lucene.store.Directory;

import org.apache.lucene.store.FSDirectory;

import com.study.lucene.ikanalyzer.Integrated.IKAnalyzer4Lucene7;

/**

 * @Description: QueryParser示例,查询解析器会对输入的查询短语进行分词

 * @author liguangsheng

 * @date 2018年5月12日

 *

 */

public class QueryParserDemo {

    public static void main(String[] args)

            throws IOException, ParseException, QueryNodeException {

        // 使用的分词器

        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer4Lucene7(true);

        // 索引存储目录

        Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("f:/test/indextest"));

        // 索引读取器

        IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);

        // 索引搜索器

        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);

        /**

         * 用法1 传统解析器-单默认字段 QueryParser：

         */

        // 要搜索的默认字段

        String defaultFiledName = "name";

        // 查询生成器（解析输入生成Query查询对象）

        QueryParser parser = new QueryParser(defaultFiledName, analyzer);

        // parser.setPhraseSlop(2);

        // 通过parse解析输入，生成query对象

        Query query1 = parser.parse(

                "(name:\"联想笔记本电脑\" OR simpleIntro:英特尔) AND type:电脑 AND price:999900");

        // 等同query1，如果没有指明要搜索的字段则使用默认值name

        Query query2 = parser.parse(

                "(\"联想笔记本电脑\" OR simpleIntro:英特尔) AND type:电脑 AND price:999900");

        System.out.println("************** query1  ************");

        doSearch(query1, indexSearcher);

        System.out.println("************** query2  ************");

        doSearch(query2, indexSearcher);

        Query query3 = parser.parse(

                "(\"联想笔记本电脑\" OR simpleIntro:英特尔) AND type:电脑 AND price:[800000 TO 1000000]");

        System.out.println("************** query3  ************");

        doSearch(query3, indexSearcher);

        // 为什么query3查不出结果？？？ 该如何改

        BooleanQuery bquery = new BooleanQuery.Builder()

                .add(parser

                        .parse("(\"联想笔记本电脑\" OR simpleIntro:英特尔) AND type:电脑 "),

                        Occur.MUST)

                .add(IntPoint.newRangeQuery("price", 800000, 1000000),

                        Occur.MUST)

                .build();

        System.out.println("************** bquery  ************");

        doSearch(bquery, indexSearcher);

        /**

         * 用法2  传统解析器-多默认字段  MultiFieldQueryParser：

         */

        String[] multiDefaultFields = { "name", "type", "simpleIntro" };

        MultiFieldQueryParser multiFieldQueryParser = new MultiFieldQueryParser(

                multiDefaultFields, analyzer);

        // 设置默认的操作

        multiFieldQueryParser.setDefaultOperator(Operator.OR);

        Query query4 = multiFieldQueryParser.parse("笔记本电脑 AND price:1999900");

        System.out.println("************** query4  ************");

        doSearch(query4, indexSearcher);

        /**

         *  用法3  新解析框架的标准解析器：StandardQueryParser：

         */

        StandardQueryParser queryParserHelper = new StandardQueryParser(

                analyzer);

        // 设置默认字段

        // queryParserHelper.setMultiFields(CharSequence[] fields);

        // queryParserHelper.setPhraseSlop(8);

        // Query query = queryParserHelper.parse("a AND b", "defaultField");

        Query query5 = queryParserHelper.parse(

                "(\"联想笔记本电脑\" OR simpleIntro:英特尔) AND type:电脑 AND price:1999900",

                "name");

        System.out.println("************** query5  ************");

        doSearch(query5, indexSearcher);

        // 使用完毕，关闭、释放资源

        indexReader.close();

        directory.close();

    }

    private static void doSearch(Query query, IndexSearcher indexSearcher)

            throws IOException {

        // 打印输出查询

        System.out.println("query:  " + query.toString());

        // 搜索，得到TopN的结果（结果中有命中总数，topN的scoreDocs（评分文档（文档id，评分）））

        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10); // 前10条

        System.out.println("**** 查询结果 ");

        // 获得总命中数

        System.out.println("总命中数：" + topDocs.totalHits);

        // 遍历topN结果的scoreDocs,取出文档id对应的文档信息

        for (ScoreDoc sdoc : topDocs.scoreDocs) {

            // 根据文档id取存储的文档

            Document hitDoc = indexSearcher.doc(sdoc.doc);

            System.out.println("-------------- docId=" + sdoc.doc + ",score="

                    + sdoc.score);

            // 取文档的字段

            System.out.println("prodId:" + hitDoc.get("prodId"));

            System.out.println("name:" + hitDoc.get("name"));

            System.out.println("simpleIntro:" + hitDoc.get("simpleIntro"));

            System.out.println("price:" + hitDoc.get("price"));

            System.out.println();

        }

    }

}

2. 使用查询解析器前需考虑三点

1. 查询字符串应是由人输入的，而不应是你编程产生。如果你为了用查询解析器，而在你的应用中编程产生查询字符串，不可取，更应该直接使用基本查询API;

2. 未分词的字段，应直接使用基本查询API加入到查询中，而不应使用查询解析器；

3. 对于普通文本字段，使用查询解析器，而其他值字段：如时间、数值，则应使用基本查询API

3. 查询描述规则语法（查询解析语法）

3.1 Term 词项：

　　单个词项的表示：电脑

　　短语的表示： "联想笔记本电脑"

3.2 Field 字段：

字段名:

　　示例： name:“联想笔记本电脑” AND type:电脑

　　如果name是默认字段，则可写成： “联想笔记本电脑” AND type:电脑

　　如果查询串是：type:电脑计算机手机，只有第一个是type的值，后两个则是使用默认字段，翻译为type:动脑 OR name：计算机 OR name：手机

3.3 Term Modifiers 词项修饰符：

通配符：

? 单个字符

* 0个或多个字符

示例：te?t test* te*t

注意：通配符不可用在开头。

模糊查询，词后加 ~

示例： roam~

模糊查询最大支持两个不同字符。

示例： roam~1

正则表达式： /xxxx/

示例： /[mb]oat/

临近查询，短语后加 ~移动值

示例： "jakarta apache"~10

范围查询：

mod_date:[20020101 TO 20030101] 包含边界值

title:{Aida TO Carmen} 不包含边界值

词项加权:

使该词项的相关性更高，通过 ^数值来指定加权因子，默认加权因子值是1

示例：如要搜索包含 jakarta apache 的文章，jakarta更相关，则：

jakarta^4 apache

短语也可以： "jakarta apache"^4 "Apache Lucene"

3.4 Boolean 操作符

Lucene支持的布尔操作： AND, “+”, OR, NOT ,"-"

AND：

"jakarta apache" AND "Apache Lucene"

+ 必须包含：

+jakarta lucene

OR：

"jakarta apache" jakarta = "jakarta apache" OR jakarta

NOT 非：

"jakarta apache" NOT "Apache Lucene“

注意：NOT不可单项使用： NOT “Apache Lucene“ 是不对的

- 同NOT：

"jakarta apache" -"Apache Lucene“

3.5 组合 ()

字句组合：

(jakarta OR apache) AND website

字段组合：

title:(+return +"pink panther")

3.6 转义 \

对语法字符： + - && || ! ( ) { } [ ] ^ “ ~ * ? : \ / 进行转义。

如要查询包含 (1+1):2需要转义为$1\+1$\:2

源码获取地址：

https://github.com/leeSmall/SearchEngineDemo

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