Lucene第一篇【介绍Lucene、快速入门】

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2021-09-17 07:10 563阅读 0赞

# 什么是Lucene？？ #

> Lucene是apache软件基金会发布的一个开放源代码的全文检索引擎工具包，由资深全文检索专家Doug Cutting所撰写,它是一个**全文检索引擎的架构**，提供了完整的创建索引和查询索引，以及部分文本分析的引擎，Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎，Lucene在全文检索领域是一个经典的祖先，现在很多检索引擎都是在其基础上创建的，思想是相通的。

**Lucene是根据关健字来搜索的文本搜索工具，只能在某个网站内部搜索文本内容，不能跨网站搜索**

既然谈到了网站内部的搜索，那么我们就谈谈我们熟悉的百度、google那些搜索引擎又是基于什么搜索的呢….

![这里写图片描述][SouthEast]

![这里写图片描述][SouthEast 1]

从图上已经看得很清楚，**baidu、google等搜索引擎其实是通过网络爬虫的程序来进行搜索的**…

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# 为什么我们要用Lucene？ #

在介绍Lucene的时候，我们已经说了：Lucene又不是搜索引擎，仅仅是在**网站内部**进行**文本**的搜索。那我们为什么要学他呢？？？

我们之前编写纳税服务系统的时候，其实就已经**使用过SQL来进行站内的搜索**..

既然SQL能做的功能，我们还要学Lucene，为什么呢？？？

我们来看看我们用SQL来搜索的话，有什么缺点：

*  （1）SQL只能针对数据库表搜索，**不能直接针对硬盘上的文本搜索**
 *  （2）**SQL没有相关度排名**
 *  （3）**SQL搜索结果没有关健字高亮显示**
 *  （4）**SQL需要数据库的支持**，数据库本身需要内存开销较大，例如：Oracle
 *  （5）**SQL搜索有时较慢**，尤其是数据库不在本地时，超慢，例如：Oracle

![这里写图片描述][SouthEast 2]

我们来看看在baidu中搜索Lucene为关键字搜索出的内容是怎么样的：

![这里写图片描述][SouthEast 3]

以上所说的，我们如果使用SQL的话，是做不到的。因此我们就学习**Lucene来帮我们在站内根据文本关键字来进行搜索数据**！

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我们如果网站需要根据关键字来进行搜索，可以使用SQL，也可以使用Lucene…那么我们**Lucene和SQL是一样的，都是在持久层中编写代码的**。。

![这里写图片描述][SouthEast 4]

# 快速入门 #

接下来，我们就讲解怎么使用Lucene了…..在讲解Lucene的API之前，我们首先来讲讲Lucene存放的究竟是什么内容…我们的SQL使用的是数据库中的内存，在硬盘中为DBF文件…那么我们Lucene内部又是什么东西呢？？

Lucene中存的就是**一系列的二进制压缩文件和一些控制文件**，它们位于计算机的硬盘上，  
**这些内容统称为索引库**，索引库有二部份组成：

*  （1）**原始记录**  
    
    
     *  存入到索引库中的原始文本，例如：我是钟福成
 *  （2）**词汇表**  
    
    
     *  按照一定的拆分策略（即分词器）将原始记录中的每个字符拆开后，存入一个供将来搜索的表

也就是说：**Lucene存放数据的地方我们通常称之为索引库，索引库又分为两部分组成：原始记录和词汇表**….

## 原始记录和词汇表 ##

当我们想要把数据存到索引库的时候，我们首先存入的是将数据存到原始记录上面去….

又由于我们给用户使用的时候，用户**使用的是关键字来进行查询我们的具体记录**。因此，我们需要把我们**原始存进的数据进行拆分**！将**拆分出来的数据存进词汇表中**。

词汇表就是类似于我们在学Oracle中的索引表，**拆分的时候会给出对应的索引值。**

一旦用户根据关键字来进行搜索，那**么程序就先去查询词汇表中有没有该关键字，如果有该关键字就定位到原始记录表中，将符合条件的原始记录返回给用户查看**。

我们查看以下的图方便理解：

![这里写图片描述][SouthEast 5]

到了这里，有人可能就会疑问：难道原始记录拆分的数据都是一个一个汉字进行拆分的吗？？然后在词汇表中不就有很多的关键字了？？？

其实，我们在存到原始记录表中的时候，可以指定我们使用哪种算法来将数据拆分，存到词汇表中…..我们的**图是Lucene的标准分词算法，一个一个汉字进行拆分**。我们可以使用别的分词算法，两个两个拆分或者其他的算法。

## 编写第一个Lucene程序 ##

首先，我们来导入Lucene的必要开发包：

*  **lucene-core-3.0.2.jar【Lucene核心】**
 *  **lucene-analyzers-3.0.2.jar【分词器】**
 *  **lucene-highlighter-3.0.2.jar【Lucene会将搜索出来的字，高亮显示，提示用户】**
 *  **lucene-memory-3.0.2.jar【索引库优化策略】**

创建User对象，User对象封装了数据….

/** * Created by ozc on 2017/7/12. */
    public class User { 
    
    
        private String id ;
        private String userName;
        private String sal;
    
        public User() {
    
        }
        public User(String id, String userName, String sal) {
            this.id = id;
            this.userName = userName;
            this.sal = sal;
        }
        public String getId() {
            return id;
        }
    
        public void setId(String id) {
            this.id = id;
        }
    
        public String getUserName() {
            return userName;
        }
    
        public void setUserName(String userName) {
            this.userName = userName;
        }
    
        public String getSal() {
            return sal;
        }
    
        public void setSal(String sal) {
            this.sal = sal;
        }
    }

我们想要使用Lucene来查询出站内的数据，首先我们得要有个索引库吧！于是**我们先创建索引库，将我们的数据存到索引库中**。

创建索引库的步骤：

*  1）**创建JavaBean对象**
 *  2）**创建Docment对象**
 *  3）**将JavaBean对象所有的属性值，均放到Document对象中去，属性名可以和JavaBean相同或不同**
 *  4）**创建IndexWriter对象**
 *  5）**将Document对象通过IndexWriter对象写入索引库中**
 *  6）**关闭IndexWriter对象**

@Test
        public void createIndexDB() throws Exception {
    
            //把数据填充到JavaBean对象中
            User user = new User("1", "钟福成", "未来的程序员");
    
            //创建Document对象【导入的是Lucene包下的Document对象】
            Document document = new Document();
    
            //将JavaBean对象所有的属性值，均放到Document对象中去，属性名可以和JavaBean相同或不同
    
    
            /** * 向Document对象加入一个字段 * 参数一：字段的关键字 * 参数二：字符的值 * 参数三：是否要存储到原始记录表中 * YES表示是 * NO表示否 * 参数四：是否需要将存储的数据拆分到词汇表中 * ANALYZED表示拆分 * NOT_ANALYZED表示不拆分 * * */
            document.add(new Field("id", user.getId(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
            document.add(new Field("userName", user.getUserName(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
            document.add(new Field("sal", user.getSal(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
    
            //创建IndexWriter对象
            //目录指定为E:/createIndexDB
            Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:/createIndexDB"));
    
            //使用标准的分词算法对原始记录表进行拆分
            Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
    
            //LIMITED默认是1W个
            IndexWriter.MaxFieldLength maxFieldLength = IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED;
            /** * IndexWriter将我们的document对象写到硬盘中 * * 参数一：Directory d,写到硬盘中的目录路径是什么 * 参数二：Analyzer a, 以何种算法来对document中的原始记录表数据进行拆分成词汇表 * 参数三：MaxFieldLength mfl 最多将文本拆分出多少个词汇 * * */
            IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, analyzer, maxFieldLength);
    
            //将Document对象通过IndexWriter对象写入索引库中
            indexWriter.addDocument(document);
    
            //关闭IndexWriter对象
            indexWriter.close();
    
        }

![这里写图片描述][SouthEast 6]

程序执行完，我们就会在硬盘中见到我们的索引库。

![这里写图片描述][SouthEast 7]

那我们**现在是不知道记录是否真真正正存储到索引库中的，因为我们看不见。索引库存放的数据放在cfs文件下，我们也是不能打开cfs文件的**。

于是，我们现在用一个关键字，把索引库的数据读取。看看读取数据是否成功。

根据关键字查询索引库中的内容：

*  1）**创建IndexSearcher对象**
 *  2）**创建QueryParser对象**
 *  3）**创建Query对象来封装关键字**
 *  4）**用IndexSearcher对象去索引库中查询符合条件的前100条记录，不足100条记录的以实际为准**
 *  5）**获取符合条件的编号**
 *  6）**用indexSearcher对象去索引库中查询编号对应的Document对象**
 *  7）**将Document对象中的所有属性取出，再封装回JavaBean对象中去，并加入到集合中保存，以备将之用**

@Test
        public void findIndexDB() throws Exception {
    
            /** * 参数一： IndexSearcher(Directory path)查询以xxx目录的索引库 * * */
            Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:/createIndexDB"));
            //创建IndexSearcher对象
            IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(directory);
    
            //创建QueryParser对象
            /** * 参数一： Version matchVersion 版本号【和上面是一样的】 * 参数二：String f,【要查询的字段】 * 参数三：Analyzer a【使用的拆词算法】 * */
            Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
            QueryParser queryParser = new QueryParser(Version.LUCENE_30, "userName", analyzer);
    
            //给出要查询的关键字
            String keyWords = "钟";
    
            //创建Query对象来封装关键字
            Query query = queryParser.parse(keyWords);
    
            //用IndexSearcher对象去索引库中查询符合条件的前100条记录，不足100条记录的以实际为准
            TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);
    
            //获取符合条件的编号
    
            for (int i = 0; i < topDocs.scoreDocs.length; i++) {
    
                ScoreDoc scoreDoc = topDocs.scoreDocs[i];
                int no = scoreDoc.doc;
                //用indexSearcher对象去索引库中查询编号对应的Document对象
                Document document = indexSearcher.doc(no);
    
                //将Document对象中的所有属性取出，再封装回JavaBean对象中去
                String id = document.get("id");
                String userName = document.get("userName");
                String sal = document.get("sal");
    
                User user = new User(id, userName, sal);
                System.out.println(user);
    
            }

![这里写图片描述][SouthEast 8]

效果：

![这里写图片描述][SouthEast 9]

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### **进一步说明Lucene代码** ###

我们的Lucene程序就是大概这么一个思路：**将JavaBean对象封装到Document对象中，然后通过IndexWriter把document写入到索引库中。当用户需要查询的时候，就使用IndexSearcher从索引库中读取数据，找到对应的Document对象，从而解析里边的内容，再封装到JavaBean对象中让我们使用**。

![这里写图片描述][SouthEast 10]

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[SouthEast]: /images/20210827/8dcb4b5ad3414c189e464ecb6eaddef5.png
[SouthEast 1]: /images/20210827/28ceb0396f734c27b6100ca4e9fe8107.png
[SouthEast 2]: /images/20210827/20cf5558d957454e868d48aca9cdec1f.png
[SouthEast 3]: /images/20210827/313ccff1b0d64506a56b80b9e236a781.png
[SouthEast 4]: /images/20210827/62065dcdb995467684a97e51ff44b1ed.png
[SouthEast 5]: /images/20210827/f907f42655f34e569ad2933eb82f60d3.png
[SouthEast 6]: /images/20210827/59acdfe792b24cd9a1e025634be06393.png
[SouthEast 7]: /images/20210827/54fbbb2353d046f39b602c72c709ced3.png
[SouthEast 8]: /images/20210827/00bcd05a136a4479bad7d76f0134c343.png
[SouthEast 9]: /images/20210827/3cf6e160e3774a2b85d5ef670f100c07.png
[SouthEast 10]: /images/20210827/21724fe9ae4041fb835b881c99c8feb1.png