Lucene.Net 介绍

1 lucene简介
1.1 什么是lucenepowered by 25175.net
Lucene是一个全文搜索框架，而不是应用产品。因此它并不像www.baidu.com 或者google Desktop那么拿来就能用，它只是提供了一种工具让你能实现这些产品。

1.2 lucene能做什么
要
回答这个问题，先要了解lucene的本质。实际上lucene的功能很单一，说到底，就是你给它若干个字符串，然后它为你提供一个全文搜索服务，告诉你
你要搜索的关键词出现在哪里。知道了这个本质，你就可以发挥想象做任何符合这个条件的事情了。你可以把站内新闻都索引了，做个资料库；你可以把一个数据库
表的若干个字段索引起来，那就不用再担心因为“%like%”而锁表了；你也可以写个自己的搜索引擎……

1.3 你该不该选择lucene
下面给出一些测试数据，如果你觉得可以接受，那么可以选择。
测试一：250万记录，300M左右文本，生成索引380M左右，800线程下平均处理时间300ms。
测试二：37000记录，索引数据库中的两个varchar字段，索引文件2.6M，800线程下平均处理时间1.5ms。

2 lucene的工作方式
lucene提供的服务实际包含两部分：一入一出。所谓入是写入，即将你提供的源（本质是字符串）写入索引或者将其从索引中删除；所谓出是读出，即向用户提供全文搜索服务，让用户可以通过关键词定位源。

2.1写入流程
源字符串首先经过analyzer处理，包括：分词，分成一个个单词；去除stopword（可选）。
将源中需要的信息加入document．各个Field中，并把需要索引的Field索引起来，把需要存储的Field存储起来。
将索引写入存储器，存储器可以是内存或磁盘。

2.2读出流程
用户提供搜索关键词，经过analyzer处理。
对处理后的关键词搜索索引找出对应的document．
用户根据需要从找到的document．提取需要的Field。

3 一些需要知道的概念
lucene用到一些概念，了解它们的含义，有利于下面的讲解。

3.1 analyzer
Analyzer
是分析器，它的作用是把一个字符串按某种规则划分成一个个词语，并去除其中的无效词语，这里说的无效词语是指英文中的 “of”、
“the”，中文中的“的”、“地”等词语，这些词语在文章中大量出现，但是本身不包含什么关键信息，去掉有利于缩小索引文件、提高效率、提高命中率。
分词的规则千变万化，但目的只有一个：按语义划分。这点在英文中比较容易实现，因为英文本身就是以单词为单位的，已经用空格分开；而中文则必须以某种方法将连成一片的句子划分成一个个词语。具体划分方法下面再详细介绍，这里只需了解分析器的概念即可。

3.2 document．br /> 用户提供的源是一条条记录，它们可以是文本文件、字符串或者数据库表的一条记录等等。一条记录经过索引之后，就是以一个document．形式存储在索引文件中的。用户进行搜索，也是以document．表的形式返回。

3.3 field
一个document．以包含多个信息域，例如一篇文章可以包含“标题”、“正文”、“最后修改时间”等信息域，这些信息域就是通过Field在document．存储的。
Field有两个属性可选：存储和索引。通过存储属性你可以控制是否对这个Field进行存储；通过索引属性你可以控制是否对该Field进行索引。这看起来似乎有些废话，事实上对这两个属性的正确组合很重要，下面举例说明：
还
是以刚才的文章为例子，我们需要对标题和正文进行全文搜索，所以我们要把索引属性设置为真，同时我们希望能直接从搜索结果中提取文章标题，所以我们把标题
域的存储属性设置为真，但是由于正文域太大了，我们为了缩小索引文件大小，将正文域的存储属性设置为假，当需要时再直接读取文件；我们只是希望能从搜索解
果中提取最后修改时间，不需要对它进行搜索，所以我们把最后修改时间域的存储属性设置为真，索引属性设置为假。上面的三个域涵盖了两个属性的三种组合，还
有一种全为假的没有用到，事实上Field不允许你那么设置，因为既不存储又不索引的域是没有意义的。

3.4 term
term是搜索的最小单位，它表示文档的一个词语，term由两部分组成：它表示的词语和这个词语所出现的field。

3.5 tocken
tocken是term的一次出现，它包含trem文本和相应的起止偏移，以及一个类型字符串。一句话中可以出现多次相同的词语，它们都用同一个term表示，但是用不同的tocken，每个tocken标记该词语出现的地方。

3.6 segment
添加索引时并不是每个document．马上添加到同一个索引文件，它们首先被写入到不同的小文件，然后再合并成一个大索引文件，这里每个小文件都是一个segment。

4 lucene的结构
lucene包括core和sandbox两部分，其中core是lucene稳定的核心部分，sandbox包含了一些附加功能，例如highlighter、各种分析器。
Lucene core有七个包：analysis，document．index，queryParser，search，store，util。
4.1 analysis
Analysis包含一些内建的分析器，例如按空白字符分词的WhitespaceAnalyzer，添加了stopwrod过滤的StopAnalyzer，最常用的StandardAnalyzer。
4.2 document．br /> document．含文档的数据结构，例如document．定义了存储文档的数据结构，Field类定义了document．一个域。
4.3 index
Index
包含了索引的读写类，例如对索引文件的segment进行写、合并、优化的IndexWriter类和对索引进行读取和删除操作的
IndexReader类，这里要注意的是不要被IndexReader这个名字误导，以为它是索引文件的读取类，实际上删除索引也是由它完成，
IndexWriter只关心如何将索引写入一个个segment，并将它们合并优化；IndexReader则关注索引文件中各个文档的组织形式。
4.4 queryParser
QueryParser
包含了解析查询语句的类，lucene的查询语句和sql语句有点类似，有各种保留字，按照一定的语法可以组成各种查询。
Lucene有很多种Query类，它们都继承自Query，执行各种特殊的查询，QueryParser的作用就是解析查询语句，按顺序调用各种
Query类查找出结果。
4.5 search
Search包含了从索引中搜索结果的各种类，例如刚才说的各种Query类，包括TermQuery、BooleanQuery等就在这个包里。
4.6 store
Store包含了索引的存储类，例如Directory定义了索引文件的存储结构，FSDirectory为存储在文件中的索引，RAMDirectory为存储在内存中的索引，MmapDirectory为使用内存映射的索引。
4.7 util
Util包含一些公共工具类，例如时间和字符串之间的转换工具。
5 如何建索引
5.1 最简单的能完成索引的代码片断

IndexWriter writer = new IndexWriter(“/data/index/”, new StandardAnalyzer(), true);
document．doc = new document．);
doc.add(new Field("title", "lucene introduction", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
doc.add(new Field("content", "lucene works well", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
writer.adddocument．doc);
writer.optimize();
writer.close();

下面我们分析一下这段代码。
首先我们创建了一个writer，并指定存放索引的目录为“/data/index”，使用的分析器为StandardAnalyzer，第三个参数说明如果已经有索引文件在索引目录下，我们将覆盖它们。
然后我们新建一个document．
我们向document．加一个field，名字是“title”，内容是“lucene introduction”，对它进行存储并索引。
再添加一个名字是“content”的field，内容是“lucene works well”，也是存储并索引。
然后我们将这个文档添加到索引中，如果有多个文档，可以重复上面的操作，创建document．添加。
添加完所有document．我们对索引进行优化，优化主要是将多个segment合并到一个，有利于提高索引速度。
随后将writer关闭，这点很重要。

对，创建索引就这么简单！
当然你可能修改上面的代码获得更具个性化的服务。

5.2 将索引直接写在内存
你需要首先创建一个RAMDirectory，并将其传给writer，代码如下：

Directory dir = new RAMDirectory();
IndexWriter writer = new IndexWriter(dir, new StandardAnalyzer(), true);
document．doc = new document．);
doc.add(new Field("title", "lucene introduction", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
doc.add(new Field("content", "lucene works well", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
writer.adddocument．doc);
writer.optimize();
writer.close();

5.3 索引文本文件
如果你想把纯文本文件索引起来，而不想自己将它们读入字符串创建field，你可以用下面的代码创建field：

Field field = new Field("content", new FileReader(file));

这里的file就是该文本文件。该构造函数实际上是读去文件内容，并对其进行索引，但不存储。

6 如何维护索引
索引的维护操作都是由IndexReader类提供。

6.1 如何删除索引
lucene提供了两种从索引中删除document．方法，一种是

void deletedocument．int docNum)

这种方法是根据document．索引中的编号来删除，每个document．进索引后都会有个唯一编号，所以根据编号删除是一种精确删除，但是这个编号是索引的内部结构，一般我们不会知道某个文件的编号到底是几，所以用处不大。另一种是

void deletedocument．(Term term)

这种方法实际上是首先根据参数term执行一个搜索操作，然后把搜索到的结果批量删除了。我们可以通过这个方法提供一个严格的查询条件，达到删除指定document．目的。
下面给出一个例子：

Directory dir = FSDirectory.getDirectory(PATH, false);
IndexReader reader = IndexReader.open(dir);
Term term = new Term(field, key);
reader.deletedocument．(term);
reader.close();

6.2 如何更新索引
lucene并没有提供专门的索引更新方法，我们需要先将相应的document．除，然后再将新的document．入索引。例如：

Directory dir = FSDirectory.getDirectory(PATH, false);
IndexReader reader = IndexReader.open(dir);
Term term = new Term(“title”, “lucene introduction”);
reader.deletedocument．(term);
reader.close();

IndexWriter writer = new IndexWriter(dir, new StandardAnalyzer(), true);
document．doc = new document．);
doc.add(new Field("title", "lucene introduction", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
doc.add(new Field("content", "lucene is funny", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
writer.adddocument．doc);
writer.optimize();
writer.close();

7 如何搜索

　　lucene
的搜索相当强大，它提供了很多辅助查询类，每个类都继承自Query类，各自完成一种特殊的查询，你可以像搭积木一样将它们任意组合使用，完成一些复杂操
作；另外lucene还提供了Sort类对结果进行排序，提供了Filter类对查询条件进行限制。你或许会不自觉地拿它跟SQL语句进行比
较：“lucene能执行and、or、order by、where、like ‘%xx%’操作吗？”回答是：“当然没问题！”

7.1 各种各样的Query
下面我们看看lucene到底允许我们进行哪些查询操作：

7.1.1 TermQuery
首先介绍最基本的查询，如果你想执行一个这样的查询：“在content域中包含‘lucene’的document．rdquo;，那么你可以用TermQuery：

Term t = new Term("content", " lucene";
Query query = new TermQuery(t);

7.1.2 BooleanQuery
如果你想这么查询：“在content域中包含java或perl的document．rdquo;，那么你可以建立两个TermQuery并把它们用BooleanQuery连接起来：

TermQuery termQuery1 = new TermQuery(new Term("content", "java");
TermQuery termQuery 2 = new TermQuery(new Term("content", "perl");
BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery();
booleanQuery.add(termQuery 1, BooleanClause.Occur.SHOULD);
booleanQuery.add(termQuery 2, BooleanClause.Occur.SHOULD);

7.1.3 WildcardQuery
如果你想对某单词进行通配符查询，你可以用WildcardQuery，通配符包括’?’匹配一个任意字符和’*’匹配零个或多个任意字符，例如你搜索’use*’，你可能找到’useful’或者’useless’：

Query query = new WildcardQuery(new Term("content", "use*");

7.1.4 PhraseQuery
你可能对中日关系比较感兴趣，想查找‘中’和‘日’挨得比较近（5个字的距离内）的文章，超过这个距离的不予考虑，你可以：

PhraseQuery query = new PhraseQuery();
query.setSlop(5);
query.add(new Term("content ", “中”));
query.add(new Term(“content”, “日”));

那么它可能搜到“中日合作……”、“中方和日方……”，但是搜不到“中国某高层领导说日本欠扁”。

7.1.5 PrefixQuery
如果你想搜以‘中’开头的词语，你可以用PrefixQuery：

PrefixQuery query = new PrefixQuery(new Term("content ", "中");

7.1.6 FuzzyQuery
FuzzyQuery用来搜索相似的term，使用Levenshtein算法。假设你想搜索跟‘wuzza’相似的词语，你可以：

Query query = new FuzzyQuery(new Term("content", "wuzza");

你可能得到‘fuzzy’和‘wuzzy’。

7.1.7 RangeQuery
另一个常用的Query是RangeQuery，你也许想搜索时间域从20060101到20060130之间的document．你可以用RangeQuery：

RangeQuery query = new RangeQuery(new Term(“time”, “20060101”), new Term(“time”, “20060130”), true);

最后的true表示用闭合区间。

7.2 QueryParser
看
了这么多Query，你可能会问：“不会让我自己组合各种Query吧，太麻烦了！”当然不会，lucene提供了一种类似于SQL语句的查询语句，我们
姑且叫它lucene语句，通过它，你可以把各种查询一句话搞定，lucene会自动把它们查分成小块交给相应Query执行。下面我们对应每种
Query演示一下：
TermQuery可以用“field:key”方式，例如“content:lucene”。
BooleanQuery中‘与’用‘+’，‘或’用‘ ’，例如“content:java contenterl”。
WildcardQuery仍然用‘?’和‘*’，例如“content:use*”。
PhraseQuery用‘~’，例如“content:"中日"~5”。
PrefixQuery用‘*’，例如“中*”。
FuzzyQuery用‘~’，例如“content: wuzza ~”。
RangeQuery用‘[]’或‘{}’，前者表示闭区间，后者表示开区间，例如“time:[20060101 TO 20060130]”，注意TO区分大小写。
你
可以任意组合query string，完成复杂操作，例如“标题或正文包括lucene，并且时间在20060101到20060130之间的文章”
可以表示为：“+ (title:lucene content:lucene) +time:[20060101 TO
20060130]”。代码如下：

Directory dir = FSDirectory.getDirectory(PATH, false);
IndexSearcher is = new IndexSearcher(dir);
QueryParser parser = new QueryParser("content", new StandardAnalyzer());
Query query = parser.parse("+(title:lucene content:lucene) +time:[20060101 TO 20060130]";
Hits hits = is.search(query);
for (int i = 0; i < hits.length(); i++)
{
document．doc = hits.doc(i);
System.out.println(doc.get("title");
}
is.close();

首先我们创建一个在指定文件目录上的IndexSearcher。
然后创建一个使用StandardAnalyzer作为分析器的QueryParser，它默认搜索的域是content。
接着我们用QueryParser来parse查询字串，生成一个Query。
然后利用这个Query去查找结果，结果以Hits的形式返回。
这个Hits对象包含一个列表，我们挨个把它的内容显示出来。

7.3 Filter
filter
的作用就是限制只查询索引的某个子集，它的作用有点像SQL语句里的
where，但又有区别，它不是正规查询的一部分，只是对数据源进行预处理，然后交给查询语句。注意它执行的是预处理，而不是对查询结果进行过滤，所以使
用filter的代价是很大的，它可能会使一次查询耗时提高一百倍。
最常用的filter是RangeFilter和QueryFilter。RangeFilter是设定只搜索指定范围内的索引；QueryFilter是在上次查询的结果中搜索。
Filter的使用非常简单，你只需创建一个filter实例，然后把它传给searcher。

 

 

示例：

　　 /**
     * 分页
     *
     * @param pageSize 每页显示记录数
     * @param curPage 当前页
     * @throws IOException
     */
    public static void page(int pageSize, int curPage) throws IOException{
        String indexPath=XMLPropertyConfig.getConfigXML().getString("index_path");
        IndexSearcher searcher= LuceneManager.getIndexSearcher(indexPath);

        TermRangeQuery timeQuery=new TermRangeQuery("birthdays",
                "1988-03-09", "2013-01-07", true, true);
        Sort sort=new Sort(new SortField("birthdays",
                new com.ljq.comparator.DateValComparatorSource("yyyy-MM-dd"), false));

        TopDocs topDocs=searcher.search(timeQuery, 100, sort);
        ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;

        //查询起始记录位置
        int begin = pageSize * (curPage - 1);
        //查询终止记录位置
        int end = Math.min(begin + pageSize, scoreDocs.length);

        for(int i=begin;i<end;i++) {
            int docID = scoreDocs[i].doc;
            Document document = searcher.doc(docID);
            String id = document.get("id");
            String name = document.get("name");
            String age = document.get("age");
            String city = document.get("city");
            String birthday = document.get("birthday");

            System.out.println(String.format("id:%s, name:%s, age:%s, city:%s, birthday:%s.",
                    id, name, age, city, DateUtils.longToString(Long.parseLong(birthday), Consts.FORMAT_SHORT)));
        }
    }
--------------------------------------------------------------------------
Lucene.Net进行多字段搜索的关键代码：
             Lucene.Net.Search.IndexSearcher iSearcher 
            = new Lucene.Net.Search.IndexSearcher(path);

//多字段进行搜索
            string[] fields = { "Title", "KeyWords", "Content" };
            Lucene.Net.QueryParsers.QueryParser qp
               
= new Lucene.Net.QueryParsers.MultiFieldQueryParser(fields, new
Lucene.Net.Analysis.Standard.StandardAnalyzer());
            qp.SetDefaultOperator(Lucene.Net.QueryParsers.QueryParser.OR_OPERATOR);

             //进行多条件检索
            Lucene.Net.Search.BooleanQuery booleanQuery = new Lucene.Net.Search.BooleanQuery();
            Lucene.Net.Search.Query tempQuery = qp.Parse(key);
            booleanQuery.Add(tempQuery, Lucene.Net.Search.BooleanClause.Occur.MUST);
            Lucene.Net.Search.Hits hits = iSearcher.Search(booleanQuery);

/**/
        /// <summary>
        /// Does the search an stores the information about the results.
        /// </summary>
        public void search()
        {
            // 索引目录
            //string indexDirectory = Server.MapPath(ConfigurationSettings.AppSettings["EnableCache"] );
            //创建一个Searcher用于搜索
            //记录查询开始的时间
            DateTime start = DateTime.Now;
            this.GetIndexDir("HTWJ", IndexDiectory);
            IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(dir);
            //从"FullText"字段搜索
            //Console.WriteLine(this.Query);
            ChineseAnalyzer OneAnalyzer = new ChineseAnalyzer();
            BooleanClause.Occur[] flags = new BooleanClause.Occur[] {
                   BooleanClause.Occur.SHOULD, BooleanClause.Occur.SHOULD };
           // Query query = QueryParser.Parse(this.Query, "FullText", new StandardAnalyzer());
            //多字段检索            Query query = MultiFieldQueryParser.Parse(this.Query, new String[] { "Title", "FullText" }, flags, OneAnalyzer);
            //Query query = parser.Parse(this.Query);
            //创建结果记录集
            //定义字段            this.Results.Columns.Add("File_Id", typeof(string));
            this.Results.Columns.Add("Title", typeof(string));
            this.Results.Columns.Add("FullText", typeof(string));
            Sort sort = new Sort(new SortField("Title", SortField.DOC, true));
            //Hits是搜索结果记录集,不过是Lucene自己的格式,需要格式化成标准输出            Hits hits = searcher.Search(query, sort);
            //结果个数            this.total = hits.Length();
            /**/
            ////创建高亮显示            //Highlighter highlighter = new Highlighter(new SimpleHTMLFormatter("<font color="#C60A00">", "</font>"), new QueryScorer(query));
            //highlighter.TextFragmenter = new SimpleFragmenter(160);
            //highlighter.MaxDocBytesToAnalyze = 256;
            // initialize startAt
            ////创建高亮显示2            SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new SimpleHTMLFormatter("<B><font color=\"red\">", "</font></B>");
            Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHTMLFormatter, new QueryScorer(query));
            this.startAt = initStartAt();
            // how many items we should show - less than defined at the end of the results            int resultsCount = smallerOf(total, this.maxResults + this.startAt);
            for (int i = startAt; i < resultsCount; i++)
            {
                Document doc = hits.Doc(i);
                DataRow row = this.Results.NewRow();
                row["File_Id"] = doc.Get("File_Id");
                //后期处理---链接                row["Title"] = "<a href=\"http://www.zzu.edu.cn\" target=\"_blank\"> " + doc.Get("Title") + "</a>";
                //ChineseAnalyzer analyzer1 = new ChineseAnalyzer();                TokenStream tokenStream = OneAnalyzer.TokenStream("FullText", new StringReader(doc.Get("FullText")));
                row["FullText"] = highlighter.GetBestFragment(tokenStream, doc.Get("FullText"));
                //用这种方法可直接创建高亮 可扩展为高亮链接
                //string fullText = doc.Get("FullText");
                //row["FullText"] = this.SimpleHighLighter(fullText, this.Query, "<B><font color=\"red\">", "</font></B>", 126);
                this.Results.Rows.Add(row);
            }
            searcher.Close();
            // result information
            this.fromItem = startAt + ;
            this.toItem = smallerOf(startAt + maxResults, total);
            //记录查询使用的时间            this.duration = DateTime.Now - start;
        }

--------------------------------------------------

 1 /****
 2      * 命名不是很好
 3      * @param field:暂时么用
 4      * @param query：query
 5      * @param first:分页起始值，如第一页0, first 0 max 20，第二页 first20, max 20
 6      * @param max:每页显示的数目，如20
 7      * @param sort：排序
 8      * @param highLight:是否高亮,这里不咱贴代码
 9      * @return
10      */
11     public static SearchResultBean searchAndSort(String field, Query query, int first,
12             int max, Sort sort, boolean highLight)
13     {
14         if(query == null){
15             System.out.println(" Query is null return null ");
16             return null;
17         }
18         try
19         {
20             List<Document> docs = new ArrayList<Document>();
21             IndexSearcher searcher = LuceneFactory.getFileSearch();
22
23             TopFieldCollector c = TopFieldCollector.create(sort, first+max, false, false, false, false);
24             searcher.search(query, c);
25             ScoreDoc[] hits = c.topDocs(first, max).scoreDocs;
26             if (hits == null || hits.length < 1)
27                 return null;
28
29             // 高亮------------------------------
30             Formatter htmlFormatter = null;
31             if (highLight)
32                 htmlFormatter = new SimpleHTMLFormatter(
33                         "<span style='color:red;'>", "</span>");
34             else
35                 htmlFormatter = new SimpleHTMLFormatter("", "");
36
37             Scorer scorer = new QueryScorer(query);
38             //Encoder encoder = new SimpleHTMLEncoder();
39             Fragmenter fragmenter = new SimpleFragmenter(Max_Match_Num);
40             Highlighter highlighter = new Highlighter(htmlFormatter, scorer);
41             highlighter.setTextFragmenter(fragmenter);
42
43             for (int i = 0; i < hits.length; i++)
44             {
45                 Document doc = searcher.doc(hits[i].doc);
46                 highlight(highlighter, doc, field);
47
48                 docs.add(doc);
49             }
50
51             return new SearchResultBean(c.getTotalHits(), docs);
52         } catch (Exception e)
53         {
54             return null;
55         }
56     }
57