Lucene搜索引擎入门

一.什么是全文检索？
            就是在检索数据，数据的分类：
                在计算机当中，比如说存在磁盘的文本文档，HTML页面，Word文档等等......
            1.结构化数据
                格式固定，长度固定，数据类型固定等等，我们称之为结构化数据，比如说数据库中的数据

2.非结构化数据
                word文档，HTML文件，pdf文档，文本文档等等，格式不固定，长度不固定，数据类型不固定，成为非结构化数据
            
            3.半结构化数据

二.数据的查询
            1.结构化数据查询
                结构化数据查询语言:SQL语句       select * from user where userid=1
            2.非结构化数据的查询
                非结构化数据查询有一些难度，比如我们在一个文本文件当中找到spring关键字
                1.目测       一个一个查找文件....
                2.使用程序将文件读取到内存当中，然后匹配字符串spring，这种方式被称为顺序扫描
                3.将我们非结构化数据转换为结构化数据
                    例如Spring.txt文件中，英文文件每一个单词都是以空格进行区分，那么我们可以采用空格进行分割
                    然后将分割结果保存到数据库，这样就形成了一张表，我们在列上创建索引，加快查询速度，根据单词和文档
                    的对应关系找到文档列表，这样的过程我们称之为全文检索

三.全文检索概念
            创建索引，然后查询索引的过程我们称之为全文检索，索引一次创建可以多次使用，这样就不用了每一次都进行文件数据拆分，比较快

四.全文检索应用场景
            1.搜索引擎
                百度，360，谷歌等等
            2.站内搜索
                论坛搜索帖子，微博搜索热点，新闻网站搜索新闻
            3.电商搜索
                淘宝，京东
            有搜索的地方都可以用到全文检索
    
    
    
五.全文检索框架Lucene
            Lucene：apache Lucene基于Java开发开源全文检索项目工具包，http://lucene.apache.org/，除Lucene外，Solr，ES等都是全文检索框架，以及Lucene
            Lucene全文检索流程：
                1.创建索引
                    1.1 获取文档
                        获得原始文档，要基于那些数据进行搜索，这些数据就是原始文档
                
                        如何获取原始文档：
                            1.搜索引擎：根据爬虫获得原始文档
                            2.站内搜索：基本上都是从数据库当中获取的，JDBC获取
                            3.磁盘文件：利用IO流读取
                    1.2 构建文档对象
                        每一个原始文档都是一个文档对象，比如磁盘文件，每一个文件就是一个文档对象，京东搜索，每一个商品就是一个文档对象
                        每一个文档对象当中包含多个域，域中存储文档信息，存储文档名称，文档路径，文档大小，文档内容，域中有两大部分：
                        域的名称name，域的值spring.txt  key=value，每一个文档都有一个文档编号ID
                    1.3 分析文档（分词）
                        1.3.1 根据空格进行字符串拆分，得到单词列表
                        1.3.2 单词统一转换为小写或者大写，用户查询时，将查询内容也统一转换为大写或者小写
                        1.3.3 去掉标点
                        1.3.4 去除停用词（文档数据当中无意义的词，比如  the   a   ）
                        1.3.5 得到分词结果之后，每一个关键词都封装成一个term对象，term对象包含两大部分：
                            1.关键词所在的域
                            2.关键词本身
                            不同的域拆分出来相同的关键词是不同的term，比如从文件名和文件内容都拆分出来spring关键词，这两个spring是完全不同域的
                    1.4 创建索引
                        基于关键词列表创建一个索引，保存到索引库当中，一次创建多次使用
                        索引库：
                            1.索引
                            2.document对象
                            3.关键词和文档的对应关系，采用倒排索引结构
                            spring
                2.查询索引
                    2.1 用户查询接口：用户输入查询条件的地方，比如百度搜索框，jd商品搜索框
                    2.2 获取到关键词，获取到关键词后封装成一个查询对象
                        要查询的域，和要搜索的关键词
                    2.3 执行查询，根据查询的关键词和对应的域去查询
                    2.4 根据关键词和文档的对应关系，利用倒排索引结构，找到文档id，找到id后就能定位到文档
                    2.5 渲染结果

六.Lucene入门程序案例

环境搭建，创建一个maven工程,导入依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.lucene/lucene-core -->
            <dependency>
              <groupId>org.apache.lucene</groupId>
              <artifactId>lucene-core</artifactId>
              <version>7.4.0</version>
            </dependency>
            <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.lucene/lucene-analyzers-common -->
            <dependency>
              <groupId>org.apache.lucene</groupId>
              <artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
              <version>7.4.0</version>
            </dependency>
            <!-- https://mvnrepository.com/artifact/commons-io/commons-io -->
            <dependency>
              <groupId>commons-io</groupId>
              <artifactId>commons-io</artifactId>
              <version>2.4</version>
            </dependency>

1. 创建索引

public static void main(String[] args) throws IOException {
        //步骤一：创建Directory对象，用于指定索引库的位置    RAMDirectory内存
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\Y2学习\\Lucene\\索引库\\Index").toPath());
        //步骤二：创建一个IndexWriter对象，用于写索引
        IndexWriter indexWriter=new IndexWriter(directory,new IndexWriterConfig());
        //步骤三：读取磁盘中文件，对应每一个文件创建一个文档对象
        File file=new File("E:\\Y2学习\\Lucene\\资料\\资料\\资料\\searchsource");
        //步骤四：获取文件列表
        File[] files = file.listFiles();
        for (File item:files) {
            //步骤五：获取文件数据，封装域   参数三：是否存储
            Field fieldName=new TextField("fieldName",item.getName(), Field.Store.YES);
            Field fieldPath=new TextField("fieldPath",item.getPath(), Field.Store.YES);
            Field fieldSize=new TextField("fieldSize", FileUtils.sizeOf(item)+"", Field.Store.YES);
            Field fieldContent=new TextField("fieldContent", FileUtils.readFileToString(item,"UTF-8"), Field.Store.YES);
            //步骤六：创建文档对象，向文档对象中添加域
            Document document=new Document();
            document.add(fieldName);
            document.add(fieldPath);
            document.add(fieldSize);
            document.add(fieldContent);

            //步骤七：创建索引，将文档对象写入到索引库
            indexWriter.addDocument(document);
        }
        //步骤八：关闭资源
        indexWriter.close();
    }

启动main方法后,索引库多了如下二进制文件

2. 利用Luke工具查看索引库内容
     2.1 指定索引库位置

2.2 查看当前索引库内容

选择完路径点击OK,就可根据需求查找索引

3. 查看索引

public static void main(String[] args) throws IOException {
        //1.创建Directory对象，指定索引库位置
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\Y2学习\\Lucene\\索引库\\Index").toPath());
        //2.创建IndexReader对象，读取索引库内容
        IndexReader indexReader= DirectoryReader.open(directory);
        //3.创建IndexSearcher对象
        IndexSearcher indexSearcher=new IndexSearcher(indexReader);
        //4.创建Query查询对象
        Query query=new TermQuery(new Term("fieldContent","spring"));
        //5.执行查询，获取到文档对象
        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
        System.out.println("共获取："+topDocs.totalHits+"个文档~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~");
        //6.获取文档列表
        ScoreDoc[] scoreDocs=topDocs.scoreDocs;
        for (ScoreDoc item:scoreDocs) {
            //获取文档ID
            int docId=item.doc;
            //取出文档
            Document doc = indexSearcher.doc(docId);
            //获取到文档域中数据
            System.out.println("fieldName:"+doc.get("fieldName"));
            System.out.println("fieldPath:"+doc.get("fieldPath"));
            System.out.println("fieldSize:"+doc.get("fieldSize"));
            System.out.println("fieldContent:"+doc.get("fieldContent"));
            System.out.println("==============================================================");
        }
        //7.关闭资源
        indexReader.close();
    }

执行效果: