Lucene

Lucene

01.数据的分类

结构化数据:有固定类型或者有固定长度的数据

例如:数据库中的数据(mysql,oracle等), 元数据(就是windows中的数据)

结构化数据搜索方法:

数据库中数据通过sql语句可以搜索
元数据(windows中的)通过windows提供的搜索栏进行搜索

非结构化数据:没有固定类型和固定长度的数据

例如: world文档中的数据, 邮件中的数据
非结构化数据搜索方法:
Word文档使用ctrl+F来搜索

顺序扫描法:

Ctrl+F中是使用的顺序扫描法,拿到搜索的关键字,去文档中,逐字匹配,直到找到和关键字一致的内容为止.
优点: 如果文档中存在要找的关键字就一定能找到想要的内容
缺点: 慢, 效率低

全文检索算法(倒排索引算法):

将文件中的内容提取出来, 将文字拆封成一个一个的词(分词), 将这些词组成索引(字典中的目录), 搜索的时候先搜索索引,通过索引找文档,这个过程就叫做全文检索.

分词: 去掉停用词(a, an, the ,的, 地, 得, 啊, 嗯 ,呵呵),因为搜索的时候搜索这些词没有意义,将句子拆分成词,去掉标点符号和空格
优点: 搜索速度快
缺点: 因为创建的索引需要占用磁盘空间,所以这个算法会使用掉更多的磁盘空间,这是用空间换时间

原理:

相当于字典,分为目录和正文两部分,查询的时候通过先查目录,然后通过目录上标注的页数去正文页查找需要的内容

02.Lucene

什么是lucene

Lucene是apache旗下的顶级项目,是一个全文检索工具包
Lucene就是一个可以创建全文检索引擎系统的一堆jar包.可以使用它来构建全文检索引擎系统,但是它不能独立运

全文检索引擎系统

放在tomcat下可以独立运行,对外提供全文检索服务.

03.Lucene应用领域

1. 互联网全文检索引擎(比如百度, 谷歌, 必应)2. 站内全文检索引擎(淘宝, 京东搜索功能)3. 优化数据库查询(因为数据库中使用like关键字是全表扫描也就是顺序扫描算法,查询慢)

Lucene下载

官方网站：http://lucene.apache.org/
版本：lucene4.10.3
Jdk要求：1.7以上
IDE：Eclipse

04.Lucene结构

索引:

域名:词 这样的形式,
它里面有指针执行这个词来源的文档

索引库: 放索引的文件夹(这个文件夹可以自己随意创建,在里面放索引就是索引库)
Term词元: 就是一个词, 是lucene中词的最小单位

文档:

Document对象,一个Document中可以有多个Field域对象,Field域对象中是key value键值对的形式:有域名和域值,
一个document就是数据库表中的一条记录, 一个Filed域对象就是数据库表中的一行一列
这是一个通用的存储结构.

创建索引和所有时所用的分词器必须一致

05.操作_创建索引

/**
* 采集文件系统中的文档数据，放入Lucene中
* @throws Exception
*/
@Test
public void testIndexCreate()throws Exception{
List<Document> docList = new ArrayList<Document>();

//指定文件目录
File dir = new File("D:\\searchsource");
//循环文件夹，取出文件
for(File file:dir.listFiles()) {
String fileName = file.getName();
String fileContext = FileUtils.readFileToString(file);
Long fileSize = FileUtils.sizeOf(file);
//文件系统中的一个文件就是一个document对象
Document doc = new Document();
//第一个参数叫做域名，第二个参数叫做域值，第三个参数是否存储，yes/no
TextField nameField = new TextField("fileName", fileName,Store.YES);
TextField contextField = new TextField("fileContext", fileContext,Store.YES);
TextField sizeField = new TextField("fileSize", fileSize.toString(),Store.YES);

//将所有的域都存入文档中
doc.add(nameField);
doc.add(sizeField);
doc.add(contextField);

docList.add(doc);
}

//创建分词器,StandardAnalyzer是一个标准分词器，对英文效果好，对中文单字分词
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

//指定索引和文档的目录
//RAMDirectory:内存,FSDirectory:磁盘
Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\luceneTest"));
//创建写对象的初始化对象
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3,analyzer);

//创建索引写对象
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);

for(Document doc:docList) {
indexWriter.addDocument(doc);
}
//提交
indexWriter.commit();
indexWriter.close();
}
}

06.使用Luke查看创建的索引

07.操作_搜索

public class IndexSearchTest {
@Test
public void testIndexSearch()throws Exception{
//创建分词器：创建索引和搜索时用的分词器一致
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

//创建查询对象,第一个参数是默认搜索域，第二个参数是分词器
//默认搜索域的作用：如果搜索语法中指定域名从指定域中搜索，如果搜索时只写了查询关键字，则从默认搜索域中搜索
QueryParser queryParser = new QueryParser("fileContext", analyzer);
//查询语法=域名：搜素的关键字
Query query = queryParser.parse("fileName:apache");

//指定索引和文档的目录
Directory dir = FSDirectory.open(new File("D:\\luceneTest"));
//创建索引和文档读取对象
IndexReader indexReader = IndexReader.open(dir);
//创建索引搜索对象
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
//第一个参数为查询语句对象，第二为显示的条数
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);

System.out.println("==count==" + topDocs.totalHits);

//从搜索结果对象中获取结果集
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for(ScoreDoc scoreDoc:scoreDocs) {
//获取docID
int docID = scoreDoc.doc;
//通过文档ID从硬盘读取出相应的文档
Document document = indexReader.document(docID);
//get域名可以取出值打印
System.out.println("fileName" + document.get("fileName"));
System.out.println("fileSize" + document.get("fileSize"));

System.out.println("===============================");
}
}
}

注意：Query query = queryParser.parse("fileName:apache");这个语法自己写

08.域的详细介绍

是否分词:
分词的作用是为了索引
需要分词: 文件名称, 文件内容
不需要分词: 不需要索引的域不需要分词,还有就是分词后无意义的域不需要分词
比如: id, ×××号

是否索引:
索引的的目的是为了搜索.
需要搜索的域就一定要创建索引,只有创建了索引才能被搜索出来
不需要搜索的域可以不创建索引
需要索引: 文件名称, 文件内容, id, ×××号等
不需要索引: 比如图片地址不需要创建索引, e:\\xxx.jpg
因为根据图片地址搜索无意义

是否存储:
存储的目的是为了显示.
是否存储看个人需要,存储就是将内容放入Document文档对象中保存出来,会额外占用磁盘空间, 如果搜索的时候需要马上显示出来可以放入document中也就是要存储,这样查询显示速度快, 如果不是马上立刻需要显示出来,则不需要存储,因为额外占用磁盘空间不划算.

域的各种类型

Field类	数据类型	Analyzed是否分析	Indexed是否索引	Stored是否存储	说明
StringField(FieldName, FieldValue,Store.YES))	字符串	N	Y	Y或N	这个Field用来构建一个字符串Field，但是不会进行分析，会将整个串存储在索引中，比如(订单号,姓名等)是否存储在文档中用Store.YES或Store.NO决定
LongField(FieldName, FieldValue,Store.YES)	Long型	Y	Y	Y或N	这个Field用来构建一个Long数字型Field，进行分析和索引，比如(价格)是否存储在文档中用Store.YES或Store.NO决定
StoredField(FieldName, FieldValue)	重载方法，支持多种类型	N	N	Y	这个Field用来构建不同类型Field不分析，不索引，但要Field存储在文档中
TextField(FieldName, FieldValue, Store.NO)或TextField(FieldName, reader)	字符串或流	Y	Y	Y或N	如果是一个Reader, lucene猜测内容比较多,会采用Unstored的策略.

注意:lucene底层的算法,钱数是要分词的,因为要根据价钱进行对比
例如: 大于12.5元的小于100元的商品搜索出来

09.中文索引

创建分词器Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();

010.操作_索引维护(删除)

@Test public void testIndexDel() throws Exception{ //创建分词器,StandardAnalyzer标准分词器,标准分词器对英文分词效果很好,对中文是单字分词 Analyzer analyzer = new IKAnalyzer(); //指定索引和文档存储的目录 Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\dic")); //创建写对象的初始化对象 IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, analyzer); //创建索引和文档写对象 IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config); //删除所有 //indexWriter.deleteAll(); //根据名称进行删除 //Term词元,就是一个词, 第一个参数:域名, 第二个参数:要删除含有此关键词的数据 indexWriter.deleteDocuments(new Term("fileName", "apache")); //提交 indexWriter.commit(); //关闭 indexWriter.close();

011.操作_索引维护(更新)

/** * 更新就是按照传入的Term进行搜索,如果找到结果那么删除,将更新的内容重新生成一个Document对象 * 如果没有搜索到结果,那么将更新的内容直接添加一个新的Document对象 * @throws Exception */ @Test public void testIndexUpdate() throws Exception{ //创建分词器,StandardAnalyzer标准分词器,标准分词器对英文分词效果很好,对中文是单字分词 Analyzer analyzer = new IKAnalyzer(); //指定索引和文档存储的目录 Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:\\dic")); //创建写对象的初始化对象 IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, analyzer); //创建索引和文档写对象 IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config); //根据文件名称进行更新 Term term = new Term("fileName", "web"); //更新的对象 Document doc = new Document(); doc.add(new TextField("fileName", "xxxxxx", Store.YES)); doc.add(new TextField("fileContext", "think in java xxxxxxx", Store.NO)); doc.add(new LongField("fileSize", 100L, Store.YES)); //更新 indexWriter.updateDocument(term, doc); //提交 indexWriter.commit(); //关闭 indexWriter.close(); }