Lucene实例教程
Lucene是apache组织的一个用java实现全文搜索引擎的开源项目。 其功能非常的强大,api也很简单。总得来说用Lucene来进行建立 和搜索和操作数据库是差不多的(有点像),Document可以看作是 数据库的一行记录,Field可以看作是数据库的字段。用lucene实 现搜索引擎就像用JDBC实现连接数据库一样简单。
Lucene2.0,它与以前广泛应用和介绍的Lucene 1.4.3并不兼容。 Lucene2.0的下载地址是http://apache.justdn.org/lucene/java/
例子一 :
1、在windows系统下的的C盘,建一个名叫s的文件夹,在该文件夹里面随便建三个txt文件,随便起名啦,就叫"1.txt","2.txt"和"3.txt"啦
其中1.txt的内容如下:
中华人民共和国
全国人民
2006年
而"2.txt"和"3.txt"的内容也可以随便写几写,这里懒写,就复制一个和1.txt文件的内容一样吧
2、下载lucene包,放在classpath路径中
建立索引:
package lighter.javaeye.com;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.Date;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
/** */ /**
* author lighter date 2006-8-7
*/
public class TextFileIndexer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
/**/ /* 指明要索引文件夹的位置,这里是C盘的S文件夹下 */
File fileDir = new File( " c:\\s " );
/**/ /* 这里放索引文件的位置 */
File indexDir = new File( " c:\\index " );
Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer();
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, luceneAnalyzer,
true );
File[] textFiles = fileDir.listFiles();
long startTime = new Date().getTime();
// 增加document到索引去
for ( int i = 0 ; i < textFiles.length; i ++ ) {
if (textFiles[i].isFile()
&& textFiles[i].getName().endsWith( " .txt " )) {
System.out.println(" File " + textFiles[i].getCanonicalPath()
+ " 正在被索引. " );
String temp = FileReaderAll(textFiles[i].getCanonicalPath(),
" GBK " );
System.out.println(temp);
Document document = new Document();
Field FieldPath = new Field( " path ", textFiles[i].getPath(),
Field.Store.YES, Field.Index.NO);
Field FieldBody = new Field( " body ", temp, Field.Store.YES,
Field.Index.TOKENIZED,
Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS);
document.add(FieldPath);
document.add(FieldBody);
indexWriter.addDocument(document);
}
}
// optimize()方法是对索引进行优化
indexWriter.optimize();
indexWriter.close();
// 测试一下索引的时间
long endTime = new Date().getTime();
System.out
.println(" 这花费了"
+ (endTime - startTime)
+ " 毫秒来把文档增加到索引里面去! "
+ fileDir.getPath());
}
public static String FileReaderAll(String FileName, String charset)
throws IOException {
BufferedReader reader = new BufferedReader( new InputStreamReader(
new FileInputStream(FileName), charset));
String line = new String();
String temp = new String();
while ((line = reader.readLine()) != null) {
temp += line;
}
reader.close();
return temp;
}
}
索引的结果:
File C:\s\ 1 .txt正在被索引.
中华人民共和国全国人民2006年
File C:\s\ 2 .txt正在被索引.
中华人民共和国全国人民2006年
File C:\s\ 3 .txt正在被索引.
中华人民共和国全国人民2006年
这花费了297 毫秒来把文档增加到索引里面去 ! c:\s
3、建立了索引之后,查询啦....
package lighter.javaeye.com;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.queryParser.ParseException;
import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.Hits;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
public class TestQuery {
public static void main(String[] args) throws IOException, ParseException {
Hits hits = null ;
String queryString = " 中华 ";
Query query = null ;
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher( " c:\\index " );
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
try {
QueryParser qp = new QueryParser( " body ", analyzer);
query = qp.parse(queryString);
} catch (ParseException e) {
}
if (searcher != null ) {
hits = searcher.search(query);
if (hits.length() > 0 ) {
System.out.println(" 找到: " + hits.length() + " 个结果! " );
}
}
}
}
其运行结果:
找到: 3 个结果!
Lucene 其实很简单的,它最主要就是做两件事:建立索引和进行搜索
来看一些在lucene中使用的术语,这里并不打算作详细的介绍,只是点一下而已----因为这一个世界有一种好东西,叫搜索。
IndexWriter:lucene中最重要的的类之一,它主要是用来将文档加入索引,同时控制索引过程中的一些参数使用。
Analyzer:分析器,主要用于分析搜索引擎遇到的各种文本。常用的有StandardAnalyzer分析器,StopAnalyzer分析器,WhitespaceAnalyzer分析器等。
Directory:索引存放的位置;lucene提供了两种索引存放的位置,一种是磁盘,一种是内存。一般情况将索引放在磁盘上;相应地lucene提供了FSDirectory和RAMDirectory两个类。
Document:文档;Document相当于一个要进行索引的单元,任何可以想要被索引的文件都必须转化为Document对象才能进行索引。
Field:字段。
IndexSearcher:是lucene中最基本的检索工具,所有的检索都会用到IndexSearcher工具;
Query:查询,lucene中支持模糊查询,语义查询,短语查询,组合查询等等,如有TermQuery,BooleanQuery,RangeQuery,WildcardQuery等一些类。
QueryParser: 是一个解析用户输入的工具,可以通过扫描用户输入的字符串,生成Query对象。
Hits:在搜索完成之后,需要把搜索结果返回并显示给用户,只有这样才算是完成搜索的目的。在lucene中,搜索的结果的集合是用Hits类的实例来表示的。
上面作了一大堆名词解释,下面就看几个简单的实例吧:
1、简单的的StandardAnalyzer测试例子
package lighter.javaeye.com;
import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.Token;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
public class StandardAnalyzerTest
{
// 构造函数,
public StandardAnalyzerTest()
{
}
public static void main(String[] args)
{
// 生成一个StandardAnalyzer对象
Analyzer aAnalyzer = new StandardAnalyzer();
// 测试字符串
StringReader sr = new StringReader( "lighter javaeye com is the are on ");
// 生成TokenStream对象
TokenStream ts = aAnalyzer.tokenStream( " name ", sr);
try {
int i = 0 ;
Token t = ts.next();
while (t != null )
{
// 辅助输出时显示行号
i++ ;
// 输出处理后的字符
System.out.println(" 第 " + i + " 行: " + t.termText());
// 取得下一个字符
t= ts.next();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
显示结果:
第1行:lighter
第2行:javaeye
第3行:com
提示一下:
StandardAnalyzer是lucene中内置的"标准分析器",可以做如下功能:
1、对原有句子按照空格进行了分词
2、所有的大写字母都可以能转换为小写的字母
3、可以去掉一些没有用处的单词,例如"is","the","are"等单词,也删除了所有的标点
查看一下结果与"newStringReader("lighter javaeye com is the are on")"作一个比较就清楚明了。
这里不对其API进行解释了,具体见lucene的官方文档。需要注意一点,这里的代码使用的是lucene2的API,与1.43版有一些明显的差别。
2、看另一个实例,简单地建立索引,进行搜索
package lighter.javaeye.com;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.Hits;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
public class FSDirectoryTest {
// 建立索引的路径
public static final String path = " c:\\index2 ";
public static void main(String[] args) throws Exception {
Document doc1 = new Document();
doc1.add( new Field( " name " , "lighter javaeye com " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
Document doc2 = new Document();
doc2.add(new Field( " name " , " lighter blog ",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
IndexWriter writer = new IndexWriter(FSDirectory.getDirectory(path, true), new StandardAnalyzer(), true );
writer.setMaxFieldLength(3 );
writer.addDocument(doc1);
writer.setMaxFieldLength(3 );
writer.addDocument(doc2);
writer.close();
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(path);
Hits hits = null ;
Query query = null ;
QueryParser qp = new QueryParser( " name " , new StandardAnalyzer());
query = qp.parse( " lighter " );
hits = searcher.search(query);
System.out.println(" 查找\ " lighter\ " 共 " + hits.length() + " 个结果 " );
query = qp.parse( " javaeye " );
hits = searcher.search(query);
System.out.println(" 查找\ " javaeye\ " 共 " + hits.length() + " 个结果 " );
}
}
运行结果:
查找 " lighter " 共2个结果
查找 " javaeye " 共1个结果
到现在我们已经可以用lucene建立索引了
下面介绍一下几个功能来完善一下:
1.索引格式
其实索引目录有两种格式,
一种是除配置文件外,每一个Document独立成为一个文件(这种搜索起来会影响速度)。
另一种是全部的Document成一个文件,这样属于复合模式就快了。
2.索引文件可放的位置:
索引可以存放在两个地方1.硬盘,2.内存
放在硬盘上可以用FSDirectory(),放在内存的用RAMDirectory()不过一关机就没了
FSDirectory.getDirectory(File file, boolean create)
FSDirectory.getDirectory(String path, boolean create)
两个工厂方法返回目录
New RAMDirectory()就直接可以
再和
IndexWriter(Directory d, Analyzer a, boolean create)
一配合就行了
如:
IndexWrtier indexWriter = new IndexWriter(FSDirectory.getDirectory(“c:\\index”, true ), new StandardAnlyazer(), true );
IndexWrtier indexWriter = new IndexWriter( new RAMDirectory(), new StandardAnlyazer(),true );
3.索引的合并
这个可用
IndexWriter.addIndexes(Directory[] dirs)
将目录加进去
来看个例子:
public void UniteIndex() throws IOException
{
IndexWriter writerDisk = new IndexWriter(FSDirectory.getDirectory( " c:\\indexDisk" , true ), new StandardAnalyzer(), true );
Document docDisk = new Document();
docDisk.add(new Field( " name " , " 程序员之家 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writerDisk.addDocument(docDisk);
RAMDirectory ramDir = new RAMDirectory();
IndexWriter writerRam = new IndexWriter(ramDir, new StandardAnalyzer(), true );
Document docRam = new Document();
docRam.add(new Field( " name " , " 程序员杂志 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writerRam.addDocument(docRam);
writerRam.close();// 这个方法非常重要,是必须调用的
writerDisk.addIndexes(new Directory[] {ramDir} );
writerDisk.close();
}
public void UniteSearch() throws ParseException, IOException
{
QueryParser queryParser = new QueryParser( " name " , new StandardAnalyzer());
Query query = queryParser.parse( " 程序员 " );
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher( " c:\\indexDisk " );
Hits hits = indexSearcher.search(query);
System.out.println(" 找到了 " + hits.length() + " 结果 " );
for ( int i = 0 ;i
{
Document doc = hits.doc(i);
System.out.println(doc.get(" name " ));
}
}
这个例子是将内存中的索引合并到硬盘上来.
注意:合并的时候一定要将被合并的那一方的IndexWriter的close()方法调用。
4.对索引的其它操作:
IndexReader类是用来操作索引的,它有对Document,Field的删除等操作。
下面一部分的内容是:全文的搜索
全文的搜索主要是用:IndexSearcher,Query,Hits,Document(都是Query的子类),有的时候用QueryParser
主要步骤:
1 . new QueryParser(Field字段, new 分析器)
2 .Query query = QueryParser.parser(“要查询的字串”);这个地方我们可以用反射api看一下query究竟是什么类型
3 . new IndexSearcher(索引目录).search(query);返回Hits
4 .用Hits.doc(n);可以遍历出Document
5 .用Document可得到Field的具体信息了。
其实1 ,2两步就是为了弄出个Query 实例,究竟是什么类型的看分析器了。
拿以前的例子来说吧
QueryParser queryParser = new QueryParser( " name " , new StandardAnalyzer());
Query query = queryParser.parse( " 程序员 " );
/**/ /* 这里返回的就是org.apache.lucene.search.PhraseQuery */
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher( " c:\\indexDisk " );
Hits hits = indexSearcher.search(query);
不管是什么类型,无非返回的就是Query的子类,我们完全可以不用这两步直接new个Query的子类的实例就ok了,不过一般还是用这两步因为它返回的是PhraseQuery这个是非常强大的query子类它可以进行多字搜索用QueryParser可以设置各个关键字之间的关系这个是最常用的了。
IndexSearcher:
其实IndexSearcher它内部自带了一个IndexReader用来读取索引的,IndexSearcher有个close()方法,这个方法不是用来关闭IndexSearche的是用来关闭自带的IndexReader。
QueryParser呢可以用parser.setOperator()来设置各个关键字之间的关系(与还是或)它可以自动通过空格从字串里面将关键字分离出来。
注意:用QueryParser搜索的时候分析器一定的和建立索引时候用的分析器是一样的。
Query:
可以看一个lucene2.0的帮助文档有很多的子类:
BooleanQuery, ConstantScoreQuery, ConstantScoreRangeQuery, DisjunctionMaxQuery,FilteredQuery, MatchAllDocsQuery, MultiPhraseQuery, MultiTermQuery,PhraseQuery, PrefixQuery, RangeQuery, SpanQuery, TermQuery
各自有用法看一下文档就能知道它们的用法了
下面一部分讲一下lucene的分析器:
分析器是由分词器和过滤器组成的,拿英文来说吧分词器就是通过空格把单词分开,过滤器就是把the,to,of等词去掉不被搜索和索引。
我们最常用的是StandardAnalyzer()它是lucene的标准分析器它集成了内部的许多的分析器。
最后一部分了:lucene的高级搜索了
1.排序
Lucene有内置的排序用IndexSearcher.search(query,sort)但是功能并不理想。我们需要自己实现自定义的排序。
这样的话得实现两个接口: ScoreDocComparator,SortComparatorSource
用IndexSearcher.search(query,newSort(new SortField(String Field,SortComparatorSource)));
就看个例子吧:
这是一个建立索引的例子:
public void IndexSort() throws IOException
{
IndexWriter writer = new IndexWriter( " C:\\indexStore " , new StandardAnalyzer(), true );
Document doc = new Document()
doc.add(new Field( " sort " , " 1 ",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writer.addDocument(doc);
doc = new Document();
doc.add(new Field( " sort " , " 4 ",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writer.addDocument(doc);
doc = new Document();
doc.add(new Field( " sort " , " 3 ",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writer.addDocument(doc);
doc = new Document();
doc.add(new Field( " sort " , " 5 ",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writer.addDocument(doc);
doc = new Document();
doc.add(new Field( " sort " , " 9 ",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writer.addDocument(doc);
doc = new Document();
doc.add(new Field( " sort " , " 6 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writer.addDocument(doc);
doc = new Document();
doc.add(new Field( " sort " , " 7 ",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));
writer.addDocument(doc);
writer.close();
}
下面是搜索的例子:
[code]
public void SearchSort1() throws IOException, ParseException
{
IndexSearcher indexSearcher = newIndexSearcher("C:\\indexStore");
QueryParser queryParser = newQueryParser("sort",new StandardAnalyzer());
Query query =queryParser.parse("4");
Hits hits =indexSearcher.search(query);
System.out.println("有"+hits.length()+"个结果");
Document doc = hits.doc(0);
System.out.println(doc.get("sort"));
}
public void SearchSort2() throws IOException, ParseException
{
IndexSearcher indexSearcher = newIndexSearcher("C:\\indexStore");
Query query = new RangeQuery(newTerm("sort","1"),newTerm("sort","9"),true);//这个地方前面没有提到,它是用于范围的Query可以看一下帮助文档.
Hits hits =indexSearcher.search(query,new Sort(new SortField("sort",newMySortComparatorSource())));
System.out.println("有"+hits.length()+"个结果");
for(int i=0;i
{
Document doc= hits.doc(i);
System.out.println(doc.get("sort"));
}
}
public class MyScoreDocComparator implements ScoreDocComparator
{
private Integer[]sort;
public MyScoreDocComparator(String s,IndexReader reader,String fieldname) throws IOException
{
sort = new Integer[reader.maxDoc()];
for(int i = 0;i
{
Document doc=reader.document(i);
sort[i]=newInteger(doc.get("sort"));
}
}
public int compare(ScoreDoc i, ScoreDoc j)
{
if(sort[i.doc]>sort[j.doc])
return 1;
if(sort[i.doc]
return -1;
return 0;
}
public int sortType()
{
return SortField.INT;
}
public Comparable sortValue(ScoreDoc i)
{
// TODO 自动生成方法存根
return new Integer(sort[i.doc]);
}
}
public class MySortComparatorSource implements SortComparatorSource
{
private static final long serialVersionUID =-9189690812107968361L;
public ScoreDocComparator newComparator(IndexReader reader,String fieldname)
throwsIOException
{
if(fieldname.equals("sort"))
return newMyScoreDocComparator("sort",reader,fieldname);
return null;
}
}[/code]
SearchSort1()输出的结果没有排序,SearchSort2()就排序了。
2.多域搜索MultiFieldQueryParser
如果想输入关键字而不想关心是在哪个Field里的就可以用MultiFieldQueryParser了
用它的构造函数即可后面的和一个Field一样。
MultiFieldQueryParser. parse(String[] queries, String[] fields,BooleanClause.Occur[] flags, Analyzeranalyzer) ~~~~~~~~~~~~~~~~~
第三个参数比较特殊这里也是与以前lucene1.4.3不一样的地方
看一个例子就知道了
String[] fields = {"filename", "contents", "description"};
BooleanClause.Occur[] flags = {BooleanClause.Occur.SHOULD,
BooleanClause.Occur.MUST,//在这个Field里必须出现的
BooleanClause.Occur.MUST_NOT};//在这个Field里不能出现
MultiFieldQueryParser.parse("query", fields, flags, analyzer);
1、lucene的索引不能太大,要不然效率会很低。大于1G的时候就必须考虑分布索引的问题
2、不建议用多线程来建索引,产生的互锁问题很麻烦。经常发现索引被lock,无法重新建立的情况
3、中文分词是个大问题,目前免费的分词效果都很差。如果有能力还是自己实现一个分词模块,用最短路径的切分方法,网上有教材和demo源码,可以参考。
4、建增量索引的时候很耗cpu,在访问量大的时候会导致cpu的idle为0
5、默认的评分机制不太合理,需要根据自己的业务定制
整体来说lucene要用好不容易,必须在上述方面扩充他的功能,才能作为一个商用的搜索引擎
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