Lucene 基础知识

1. 数据分类

• 结构化数据: 指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库等;
• 非结构化数据: 指不定长或无固定格式的数据, 如邮件,word 文档等磁盘上的文件;

1.1 非结构化数据查询方法

1. 顺序扫描法(Serial Scanning)
2. 全文检索(Full-text Search)
   • 将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据进行搜索,
     
     从而达到搜索相对较快的目的; 这部分从非结构化数据中提取出,然后重新组织的信息,称之为索引, 例如字典.
   • 这种先建立索引,然后再对索引进行搜索的过程就叫全文检索;

2. Lucene 概述

• Lucene 是 apache 下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包,提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎;

2.1 Lucene 实现全文检索的流程

2.2 创建文档对象

• 获取原始内容的目的是为了索引,在索引前,需要将原始内容创建成文档(Document),文档中包括一个一个的域(Field),
  
  域中存储内容;
• 我们可以将磁盘上的一个文件当成一个 document, Document 中包括一些Field(file_name 文件名称, file_path
  
  文件路径, file_size 文件大小, file_content 文件内容);
• 每一个 Document 可以有多个 Field,同一个Document,可以有相同的 Field(域名和域值都相同);
• 每一个 Document 都有一个唯一的编号,就是文档 id;

2.3 分析文档

• 将原始内容创建为包含域(Field)的文档(document),需要再对域中的内容进行分析,分析的过程是经过对原始文档提取单词,
  
  将字母转为小写,去除标点符号,去除停用词等过程生成最终的语汇单元,可以将语汇单元理解为一个一个的单词;
• 每一个单词叫做一个Term,不同的域中拆分出来的相同的单词是不同的term; term中包含两部分,一部分是文档的域名, 另一部分
  
  是单词的内容;
• Field 域的属性
  • 是否分析: 是否对域的内容进行分词处理;
  • 是否索引: 将 Field 分析后的词或整个 Field 值进行索引,只有建立索引,才能搜索到;
  • 是否存储: 存储在文档中的 Field 才可以从 Document 中获取;

2.4 创建索引

• 对所有文档分析得出的语汇单元进行索引,索引的目的是为了搜索,最终要实现只搜索被索引的语汇单元从而找到 Document;
  
  这种索引的结构叫倒排索引结构;
• 传统方法是根据文件找到该文件的内容,在文件内容中匹配搜索关键字,这种方法是顺序扫描方法,数据量大,搜索慢;
• 倒排索引结构是根据内容(词语)找文档; 顺序扫描方法是根据文档查找里面的内容;

// 创建索引库
// 环境: Lucene 4.10.3
// jar 包
    /*
     * lucene-core-4.10.3
     * lucene-analyzers-common-4.10.3
     * lucene-queryparser-4.10.3
     * commons-io
     * junit
     */
// 测试类
public class FirstLucene{
    // 创建索引
    @Test
    public void testIndex() throws Exception{
        // 1. 创建一个 indexWriter 对象 new IndexWriter(arg0, arg1);
        //     arg0: 指定索引库的存放位置(Directory 对象)
        //     arg1: config
        // FSDirectory: File System Directory : 磁盘存储
        // Directory directory = new RAMDirectory(); 保存索引到内存中
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("/Users/用户名/Documents/dic"));
        // 指定一个分词器
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3,analyzer);
        // 创建 indexWriter 对象
        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
        // 指定原始文件的目录
        File f = new File("/Users/用户名/Documents/searchsource");
        File[] listFiles = f.listFiles();
        for(File file : listFiles){
            // 创建文档对象
            Document document = new Document();
            // 文件名称
            String file_name = file.getName();
            Field fileNameField = new TextField("fileName",file_name,Store.YES);
            // 文件大小
            long file_size = FileUtils.sizeOf(file);
            Field fileSizeField = new LongField("fileSize",file_size, Store.YES);
            // 文件路径
            String file_path = file.getPath();
            Field filePathField = new StoredField("filePath",file_path);
            // 文件内容
            String file_content = FileUtils.readFileToString(file);
            Field fileContentField = new TextField("fileContent",file_content,Store.YES);
            document.add(fileNameField);
            document.add(fileSizeField);
            document.add(filePathField);
            document.add(fileContentField);
            // 使用indexWriter 对象将 document 对象写入索引库,此过程将 索引和document 对象写入索引库
            indexWriter.addDocument(document);
        }
        // 关闭 IndexWriter 对象
        indexWriter.close();
    }
}
// 查看分词完成后的文件: Luke
java -jar lukeall-4.10.3.jar

3. 查询索引

3.1 创建查询

• 用户输入查询关键字执行搜索前,需要先创建一个查询对象,查询对象中可以指定查询要搜索的 Field 文档域,查询关键字等,
  
  查询对象会生成具体的查询语法;
• 例如: fileName:lucene: 表示要搜索Field域的内容为"lucene"的文档;

3.2 执行查询

• 根据查询语法在倒排索引词典表中分别找出对应搜索词的索引,从而找到索引所链接的文档链表;
• 比如: fileName:lucene 的搜索过程: 在索引上查找域为 fileName, 并且关键字为Lucene的term, 并根据 term 找到
  
  文档 id 列表;

3.3 渲染结果

3.4 IndexSearcher 搜索方法

// 查询索引
/*
 * 步骤:
 *    1. 创建一个 Directory 对象,用于指定索引库存放的位置;
 *    2. 创建一个 indexReader 对象, 需要指定 Directory 对象, 用于读取索引库中的文件;
 *    3. 创建一个 indexSearcher 对象, 需要指定 indexReader 对象;
 *    4. 创建一个 TermQuery 对象,指定查询的域和查询的关键词
 *    5. 执行查询
 *    6. 返回查询结果,遍历查询结果并输出;
 *    7. 关闭 indexReader
 */
 public class IndexSearchTest{
    @Test
    public void testIndexSearch() throws Exception{
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("/Users/用户名/Documents/dic"));
        IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
        // 创建一个 TermQuery 对象,指定查询的域和查询的关键词
        Query query = new TermQuery(new Term("fileName","java"));
        // 执行查询
        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query,2);
        SocreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
        for(ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs){
            // 获取文档 id
            int docID = scoreDoc.doc;
            // 通过id,从索引中读取出对应的文档
            Document document = indexReader.document(docID);
            // 获取文件名称
            System.out.println(document.get("fileName"));
            // 获取文件内容
            System.out.println(document.get("fileContent"));
            // 文件路径
            System.out.println(document.get("filePath"));
            // 文件大小
            System.out.println(document.get("fileSize"));
            System.out.println("=======================");
        }
        indexReader.close();
    }
}

4. 支持中文分词器(IKAnalyzer)

4.1 分词器(Analyzer)的执行过程

• 从一个 Reader 字符流开始,创建一个基于 Reader 的 Tokenizer分词器,经过三个 TokenFilter,生成语汇单元 Tokens;
• 如果要查看分词器的分词效果,只需要看Tokenstream中的内容就可以了,每个分词器都有一个方法tokenStream,返回一个
  
  tokenStream 对象;

// 查看标准分词器的分词效果
public void testTokenStream() throws Exception {
		//创建一个标准分析器对象
		Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
		//获得tokenStream对象
		//第一个参数：域名，可以随便给一个
		//第二个参数：要分析的文本内容
		TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("test",
                                "The Spring Framework provides a comprehensive"
                                      +"programming and configuration model.");
		//添加一个引用，可以获得每个关键词
		CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
		//添加一个偏移量的引用，记录了关键词的开始位置以及结束位置
		OffsetAttribute offsetAttribute = tokenStream.addAttribute(OffsetAttribute.class);
		//将指针调整到列表的头部
		tokenStream.reset();
		//遍历关键词列表，通过incrementToken方法判断列表是否结束
		while(tokenStream.incrementToken()) {
			//关键词的起始位置
			System.out.println("start->" + offsetAttribute.startOffset());
			//取关键词
			System.out.println(charTermAttribute);
			//结束位置
			System.out.println("end->" + offsetAttribute.endOffset());
		}
		tokenStream.close();
	}

5.索引库的维护

// 索引库维护: 就是索引的增删改查
public class LuceneManager{
    public IndexWriter getIndexWriter(){
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("/Users/用户名/Documents/dic"));
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, analyzer);
        return new IndexWriter(directory,config);
    }
    // 全删除
    @Test
    public void testAllDelete() throws Exception{
        IndexWriter indexWriter = getIndexWriter();
        indexWriter.deleteAll();
        indexWriter.close();
    }
    // 根据条件删除
    @Test
    public void testDelete() throws Exception{
        IndexWriter indexWriter = getIndexWriter();
        Query query = new TermQuery(new Term("fileName","apache"));
        indexWriter.deleteDocuments(query);
        indexWriter.close();
    }
    // 修改
    @Test
    public void testUpdate() throws Exception{
        IndexWriter indexWriter = getIndexWriter();
        Document doc = new Document();
        doc.add(new TextField("fileN","测试文件名",Store.YES));
        doc.add(new TextField("fileC","测试文件内容",Store.YES));
        // 将 lucene 删除,然后添加 doc
        indexWriter.updateDocument(new Term("fileName","lucene"),doc, new IKAnalyzer());
        indexWriter.close();
    }
}

6. 索引库查询

1. 对要搜索的信息创建 Query 查询对象,Lucene会根据 Query 查询对象生成最终的查询语法;
2. 可通过两种方法创建查询对象:
   • 使用 Lucene 提供的 Query子类;
   • 使用 QueryParse 解析查询表达式, 需要加入lucene-queryparser-4.10.3.jar

public class LuceneManager{
    // 获取 IndexSearcher
    public IndexSearcher getIndexSearcher() throws Exception{
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("/Users/用户名/Documents/dic"));
        IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
        return new IndexSearcher(indexReader);
    }
    // 获取执行结果
    public void printResult(IndexSearcher indexSearcher, Query query) throws Exception{
        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query,10);
        ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
        for(ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs){
            int doc = scoreDoc.doc;
            Document document = indexSearcher.doc(doc);
            String fileName = docment.get("fileName");
            System.out.println(fileName);
            String fileContent = document.get("fileContent");
            System.out.println(fileContent);
            String fileSize = document.get("fileSize");
            System.out.println(fileSize);
            String filePath = document.get("filePath");
            System.out.println(filePath);
            System.out.println("======================");
        }
    }
    // 查询所有
    @Test
    public void testMatchAllDocsQuery() throws Exception{
        IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
        Query query = new MatchAllDocsQUery();
        printResult(indexSearcher,query);
        // 关闭资源
        indexSearcher.getIndexReader().close();
    }
    // 精准查询(TermQuery)
    // NumericRangeQuery(按数值范围查询)
    @Test
    public void testNumericRangeQuery() throws Exception{
        IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
        /*
         * 创建查询
         *     参数: 域名, 最小值, 最大值, 是否包含最小值, 是否包含最大值
         */
         Query query = NumericRangeQuery.newLongRange("fileSize",100L,200L,true,true);
         // 执行查询
         printResult(query,indexSearcher);
    }
    // BooleanQuery(组合查询)
    public void testBooleanQuery() throws Exception{
        IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
        BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery();
        Query query1 = new TermQuery(new Term("fileName","apache"));
        Query query2 = new TermQuery(new Term("fileName","lucene"));
        // Occur.MUST: 必须满足此条件, 相当于 and
        // Occur.SHOULD: 应该满足此条件, 但是不满足也可以, 相当于 or
        // Occur.MUST_NOT: 必须不满足, 相当于 not
        booleanQuery.add(query1,Occur.SHOULD);
        booleanQuery.add(query2,Occur.SHOULD);
        printResult(indexSearcher,booleanQuery);
        // 关闭资源
        indexSearcher.getIndexReader().close();
    }
    // 使用 QueryParse 解析查询表达式
    @Test
    public void testQueryParser() throws Exception{
        IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
        // 创建 QueryParser 对象, 其中 arg0: 表示默认查询域, arg1: 分词器
        QueryParser queryParser = new QueryParser("fileName",new IKAnalyzer());
        // 此时,表示使用默认域: fileName
        // Query query = queryParser.parse("apache");
        // 表示查询 fileContent 域
        Query query = queryParser.parse("fileContent:apache");
        printResult(indexSearcher, query);
        // 关闭资源
        indexSearcher.getIndexReader().close();
    }
    // 指定多个默认搜索域
    @Test
    public void testMultiFieldQueryParser() throws Exception{
        IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
        // 指定多个默认搜索域
        String[] fields = {"fileName", "fileContent"};
        // 创建 MultiFiledQueryParser 对象
        MultiFieldQueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(fields, new IKAnalyzer());
        Query query = queryParser.parse("apache");
        // 输出查询条件
        System.out.println(query);
        // 执行查询
        printResult(indexSearcher, query);
        // 关闭资源
        indexSearcher.getIndexReader().close();
    }
}