Lucene 04 - 学习使用Lucene的Field(字段)

目录

• 1 Field的特性
• 2 常用的Field类型
• 3 常用的Field种类使用
  • 3.1 准备环境
  • 3.2 需求分析
  • 3.3 修改代码
  • 3.4 重新建立索引
• 版权声明

1 Field的特性

Document(文档)是Field(域)的承载体, 一个Document由多个Field组成. Field由名称和值两部分组成, Field的值是要索引的内容, 也是要搜索的内容.

• 是否分词(tokenized)

  是: 将Field的值进行分词处理, 分词的目的是为了索引. 如: 商品名称, 商品描述. 这些内容用户会通过输入关键词进行查询, 由于内容多样, 需要进行分词处理建立索引.

  否: 不做分词处理. 如: 订单编号, 身份证号, 是一个整体, 分词以后就失去了意义, 故不需要分词.

• 是否索引(indexed)

  是: 将Field内容进行分词处理后得到的词(或整体Field内容)建立索引, 存储到索引域. **索引的目的是为了搜索. **如: 商品名称, 商品描述需要分词建立索引. 订单编号, 身份证号作为整体建立索引. **只要可能作为用户查询条件的词, 都需要索引. **

  否: 不索引. 如: 商品图片路径, 不会作为查询条件, 不需要建立索引.

• 是否存储(stored)

  是: 将Field值保存到Document中. 如: 商品名称, 商品价格. **凡是将来在搜索结果页面展现给用户的内容, 都需要存储. **

  否: 不存储. 如: 商品描述. 内容多格式大, 不需要直接在搜索结果页面展现, 不做存储. 需要的时候可以从关系数据库取.

2 常用的Field类型

以下是企业项目开发中常用的Field类型:

Field类型	数据类型	是否分词	是否索引	是否存储	说明
StringField(FieldName, FieldValue, Store.YES)	字符串	N	Y	Y/N	字符串类型Field, 不分词, 作为一个整体进行索引 (如: 身份证号, 订单编号), 是否需要存储由Store.YES或Store.NO决定
LongField(FieldName, FieldValue, Store.YES)	数值型代表	Y	Y	Y/N	Long数值型Field代表, 分词并且索引(如: 价格), 是否需要存储由Store.YES或Store.NO决定
StoredField(FieldName, FieldValue)	重载方法, 支持多种类型	N	N	Y	构建不同类型的Field, 不分词, 不索引, 要存储. (如: 商品图片路径)
TextField(FieldName, FieldValue, Store.NO)	文本类型	Y	Y	Y/N	文本类型Field, 分词并且索引, 是否需要存储由Store.YES或Store.NO决定

3 常用的Field种类使用

3.1 准备环境

复制Lucene 02 - Lucene的入门程序(Java API的简单使用)中的lucene-first项目, 修改名称为lucene-second;

修改pom.xml文件, 将所有的lucene-first修改为lucene-second.

3.2 需求分析

Field名称	是否分词	是否索引	是否存储	Field类型
图书id	不需要	需要(这里可以索引, 也可以不索引)	需要	StringField
图书名称	需要	需要	需要	TextField
图书价格	需要	需要(数值型的Field, Lucene使用内部分词)	需要	FloatField
图书图片	不需要	不需要	需要	StoredField
图书描述	需要	需要	不需要	TextField

3.3 修改代码

public class IndexManager {
    /**
     * 创建索引功能的测试
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void createIndex() throws IOException{
        // 1. 采集数据
        BookDao bookDao = new BookDaoImpl();
        List<Book> books = bookDao.listAll();

        // 2. 创建文档对象
        List<Document> documents = new ArrayList<Document>();
        for (Book book : books) {
            Document document = new Document();
            // 给文档对象添加域
            // add方法: 把域添加到文档对象中, field参数: 要添加的域
            // TextField: 文本域, 属性name:域的名称, value:域的值, store:指定是否将域值保存到文档中

            // 图书Id --> StringField
            document.add(new StringField("bookId", book.getId() + "", Store.YES));
            // 图书名称 --> TextField
            document.add(new TextField("bookName", book.getBookname(), Store.YES));
            // 图书价格 --> FloatField
            document.add(new FloatField("bookPrice", book.getPrice(), Store.YES));
            // 图书图片 --> StoredField
            document.add(new StoredField("bookPic", book.getPic()));
            // 图书描述 --> TextField
            document.add(new TextField("bookDesc", book.getBookdesc(), Store.NO));

            // 将文档对象添加到文档对象集合中
            documents.add(document);
        }

        // 3. 创建分析器对象(Analyzer), 用于分词
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

        // 4. 创建索引配置对象(IndexWriterConfig), 用于配置Lucene
        // 参数一:当前使用的Lucene版本, 参数二:分析器
        IndexWriterConfig indexConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_2, analyzer);

        // 5. 创建索引库目录位置对象(Directory), 指定索引库的存储位置
        File path = new File("/Users/healchow/Documents/index");
        Directory directory = FSDirectory.open(path);

        // 6. 创建索引写入对象(IndexWriter), 将文档对象写入索引
        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, indexConfig);

        // 7. 使用IndexWriter对象创建索引
        for (Document doc : documents) {
            // addDocement(doc): 将文档对象写入索引库
            indexWriter.addDocument(doc);
        }

        // 8. 释放资源
        indexWriter.close();
    }
}

3.4 重新建立索引

删除之前建立的索引, 再次建立索引. 打开Luke工具查看索引信息, 可看到图书图片不分词, 故没有索引, 图书价格使用了Lucene的内部分词, 故按照UTF-8解码后显示乱码, 如下图示:

图书的描述信息没有存储:

​

版权声明

作者: 马瘦风

出处: 博客园 马瘦风的博客

您的支持是对博主的极大鼓励, 感谢您的阅读.

本文版权归博主所有, 欢迎转载, 但请保留此段声明, 并在文章页面明显位置给出原文链接, 否则博主保留追究相关人员法律责任的权利.