Lucene(全文检索技术)入门级笔记整之一——第一个Lucene程序 .

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Lucene(全文检索技术)入门级笔记整之一——第一个Lucene程序

1. Lucene 是全文搜索领域在近年比较流行的一种技术。

    apache软件基金会jakarta项目组的一个子项目,是一个开源的全文检索引擎工具包--说它是全文搜索引擎不太准确。

    目前最新的的版本是3.0.3。下载地址是:http://apache.etoak.com/lucene/java/

    本文的示例代码基于 Lucene3.0.1 编写。相比 3.0.3 我至今没发现到底有什么区别。因此请放心 Copy。

 

2. 什么是全文搜索?

    全文检索(Full-Text Retrieval)是指以文本作为检索对象,找出含有指定词汇的文本。全面、准确和快速是衡量全文检索系统的关键指标。

    关于全文检索,我们要知道:1,只处理文本。2,不处理语义。3,搜索时英文不区分大小写。4,结果列表有相关度排序。

    在信息检索工具中,全文检索是最具通用性和实用性的。全文检索领域中也有多种框架,Lucene就是其中的一个开源的全文检索框架。

 

3. Lucene 的应用场景

    Lucene,主要是做站内搜索,即对一个系统内的资源进行搜索。如BBS、BLOG中的文章搜索,网上商店中的商品搜索等。应用广泛。

 

4. 术语:

   * 索引和索引库

            把要检索的资源集合放到本地,并使用某种特定的结构存储,称为索引

            这个索引的集合称为索引库

            索引库是一个目录,里面是一些二进制文件,就如同数据库,所有的数据也是以文件的形式存在文件系统中的。Lucene 提供了一系列优秀的 API 操作这些文件。 

 

   * 倒排序索引

            索引库对在大数据量下的查询效率有非常高的要求。因此,索引库的结构是根据全文检索的特征,专门按照快速查询设计的。

            它的原理大概是这样:

                  索引库中保存了一个词汇表,这个词汇表,记录了库中所有出现过的词汇,并通过一种特殊的机制,描述了库中的哪些文档使用了这个词汇。

             例如可能是这样:

                    Lucene --> 文档1,文档3, 文档5

                    全文搜索 --> 文档1, 文档6,文档3

                    领域 -->  文档1、文档3

                    当用户在搜索 "全文搜索 领域" 这两个词的时候。得益于这种储存结构,会很快速的定位的 "文档1, 文档6, 文档3" 这三个匹配文档,其中 "文档1" 因为全部匹配了所有关键字,因此得分最高,将被置顶。

 

5. HelloWorld -- 第一个 Lucene 程序

     ** 这个程序将尽可能简单,但是再简单,也应该分为两块:保存和搜索。-- 保存就是在索引库创建一个索引。搜索,就是在索引库中按照搜索条件,查询出匹配数据。

 

     ** LuceneHelloWorld.java

// 第一步:添加内容索引
  public void createContentIndex() {
      // 创建内容对象
			
      // 保存
  }
// 第二步:搜索
  public void search() {
      // 搜索条件
	String queryStr = "HelloWorld";
      // 搜索,得到结果
	List list;
			
      // 显示条件
	syso: 打印搜索结果
  }

 

** 上面是大体的框架,再细化就要使用到 Lucene 的 API 了,因此接下来导入包 :

     常用的包一般有四个:

            lucene-core-3.0.1.jar(核心包)

            contrib/analyzers/common/lucene-analyzers-3.0.1.jar(分词器)

            contrib/highlighter/lucene-highlighter-3.0.1.jar(高亮)

            contrib/memory/lucene-memory-3.0.1.jar(高亮)

 

 ** 再细化代码:

 

        第一步:添加内容索引

public void createContentIndex() {
	// 创建内容对象,自定义 Article 类
	Article article = new Article(); 
	调用 article.setId、setTitle、getContent 方法为 article 对象赋值
			
	// 保存到索引库
			
	// 怎样才能实现保存呢?我们需要构建一个 Document 对象,这个对象就携带了我们需要保存的所有数据。
	// 因此结下来的事情就是如何将我们自己的实体对象转换成 Document 对象 
	   Document doc = new Document();
	// 给 doc 添加数据,调用 add 方法 :
	   doc.add(Field) ??Field 是什么??
			          
	// 将 doc 对象,保存到索引库
	   IndexWriter indexWriter;  // ??? 怎样获取 IndexWriter 对象
	   indexWriter.addDocument(doc);
	   indexWriter.close()
}

 

     新建文章 (Article)对象:

public class Article {
     private Integer id;
     private String title;
     private String content;
     ...
     getter AND setter...
}

 

第二步:搜索

public void search() {
     // 搜索条件
     String queryStr = "HelloWorld";
     // 搜索,得到结果
     List list;
     // 使用 IndexSearcher 的实例对象来搜索索引库
     IndexSearcher indexsS; // ??? 如何获取 IndexSearcher 对象
     // search 方法接收两个参数:Query 表示查询条件,100 表示只获取匹配的前100条记录
     TopDocs td = indexS.search(Query, 100);  // ??? Query 对象怎么获取
     // 获取查询条件在索引库中共匹配了多少个文档
     int count = td.totalHits; 
     // 获取匹配集合
     ScoreDoc[] sds = TopDocs.scoreDocs; 
     // 显示结果
     syso:
}

 

** 解决问题

 

1. ??Field 是什么??

    Field 对象描述了存储在索引库中的 Document 对象的组成元素。

    例如,这个关系类似于我们在数据库中一张表存储了多条记录。

    我们可以将 Document 就看成一张表,表中存储了多个字段。这些字段合起来构成了整个表。

    但是,一张数据表,并不仅仅是全由字段构成,还有一些描述整个表或字段的描述性元数据。

    

    Field(String name, String value, Store store, Index index) :

         Store store: 是否存储这个字段到索引库。

             1. Store.YES:存储。2. Store.NO:忽略,不存储,并且此字段在搜索将不能获取到。

         Index 决定了三种更新索引目录的策略 :

             1. Index.NO: 不更新  2.  Index.ANALYZED:分词后,更新  3. Index.ANALYZED_NO_NORMS:不分词,更新

 

2. ??? 怎样获取 IndexWriter 对象

      IndexWriter 能够将一个携带了数据的 Document 对象保存到索引库。

      其实索引库是什么?映射到磁盘上就是一个文件。

            因此,IndexWriter 还需要知道,索引库在哪里

            IndexWriter(Directory d, Analyzer a, MaxFieldLength mfl) 

 

            Directory 对象描述了索引库在磁盘上的位置

            Directory directory = FSDirectory.open(new File("./indexDir/"));

 

           Analyzer analyzer : 分词器。

           这是很重要的一个概念,lucene 要管理它的数据,完成搜索,其中 Analyzer 很重要。

           在保存 Document 的时候,分词器会将文本按照 “词” 打散,然后保存。

           在搜索的时候,同样要指定分词器。它会同样将我们简单的搜索条件 “分词”,再在索引目录中搜索 -- 找到这个词,再从描述信息中获知,这个词在哪些文档出现过。

           每种语言环境下的分词机制是不同的。它需要能理解 “我现在在写文章” —— "我"是一个词;"现在"是一个词,而不是"现"、"在"...

  基于这种机制,提示我们,在保存(创建索引)和搜索的时候,应该要使用同一个分词器。

           例如:

                 Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);

                 StandardAnalyzer 是 Lucene 提供的标准分词器。英文是按照一个空格一个词来划分,中文是一个字一个词来划分。

           对于中文分词,通常有三种方式:单字分词、二分法分词、词典分词。

           通常词库分词被认为是最理想的中文分词算法。如:"我们是中国人",效果为:"我们"、"中国人"。

           常见的分词器有:极易分词的(MMAnalyzer) 、"庖丁分词"分词器(PaodingAnalzyer)、IKAnalyzer 等等。其中 MMAnalyzer 和 PaodingAnalzyer 不支持 lucene3.0及以后版本。

  

           MaxFieldLength mfl : 字段最大长度

           new MaxFieldLength(10000) 、MaxFieldLength.LIMITED -- 10000、MaxFieldLength.UNLIMITED

 

 

3. ??? 如何获取 IndexSearcher 对象

     如何获取IndexSearcher : 告诉我我要去哪里查找(索引库在哪里?)

          Directory indexDir = FSDirectory.open(new File("./indexDir/")); 索引库所在的目录

          IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexDir);

  

   4. ??? Query 对象怎么获取

           Query 对象需要依靠它的一个解析器 QueryParser 来构建。

           QueryParser 的作用就是作为业务需求和 Lucene 的查询通信中间介。它可以将我们业务中描述的查询条件,翻译成 Lucene 能够理解的查询条件。

           例如我们定义的查询条件是:

           String queryStr = "HelloWorld"; // 我们希望 lucene 能够理解我们的条件,查询资源集合中包含这个词的资源

           QueryParser queryParser = new QueryParser(Version.LUCENE_30, "content", analyzer);

           Version.LUCENE_30:LUCENE版本——Match settings and bugs in Lucene's 3.0 release.

           "content":要搜索哪一个字段——document 再保存的时候,是按照了 Filed 来区分数据类型。本例中,这里表示,在"content"字段中进行搜索

            analyzer 又是一个分词器,我们应该使用和创建索引时一致的分词器。

            Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);

 

** 基于这些问题的解决,程序便可以继续写下去:

   第一步:添加内容索引

public void createContentIndex() {
	Article article = new Article(); 
	... // 这里给 article 赋值
	
	
	Document doc = new Document();
	doc.add(new Field("id", article.getId()+"", Store.YES, Index.ANALYZED));
	... // 这里继续添加字段
	
	/* 指定索引库所在的目录 */          
	Directory indexDir = FSDirectory.open(new File("./indexDir/"));
	/* 使用标准分词器 */
	Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
	
	IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, analyzer, MaxFieldLength.LIMITED);
	indexWriter.addDocument(doc);
	indexWriter.close()
}

 

   第二步: 搜索

public void search() {
	String queryStr = "HelloWorld";
	
	List list;
	
	/* 指定搜索的索引库的位置——若在指定位置不存在索引库将抛出异常 */
	Directory indexDir = FSDirectory.open(new File("./indexDir/"));
	/* 获取搜索对象 */
	IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexDir);
	
	/* 构建分词器 */
	Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
	QueryParser queryParser = new QueryParser(Version.LUCENE_30, "content", analyzer);
	Query query = queryParser.parse(queryStr);
	
	
	/* 
 	 * 此时并没有真正获取到内容数据,我们所能从中获取到的仅仅是指向匹配 Document 的 ID 。
 	 * 类似 Hibernate 的 Session.load() 方法。
 	 */
	TopDocs td = indexS.search(Query, 100); 
	
	/*
 	 * 所匹配的总记录数。这个记录数不受 indexSearcher.search(query, 100) 的第二个参数的影响
 	 * 100 在这里表示返回所匹配的记录的前100条记录
 	 * 而 topDocs.totalHits 表示当前查询在索引库中匹配了多少条记录。例如,有500条匹配,就返回 500 。
 	 */
	int count = td.totalHits; 
	
	ScoreDoc[] sds = td.scoreDocs; 
	
	
	/*
 	 * 既然获取匹配的每个 Document 的 ID 集合。
 	 * 因此可以用  
 	 */
	for(ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
		Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
		
		Article article = new Article();
		article.setId(Integer.parseInt(document.get("id")));
		... // 继续赋值
		
		list.add(article);
	}
	
	
	// 显示条件
	syso: 循环 list
}

 

** 完整的 Lucene HelloWorld 程序

/**
 * "文章" 实体
 */
public class Article {
	private Integer id;
	private String title;
	private String content;
	public Integer getId() {
		return id;
	}
	public void setId(Integer id) {
		this.id = id;
	}
	public String getTitle() {
		return title;
	}
	public void setTitle(String title) {
		this.title = title;
	}
	public String getContent() {
		return content;
	}
	public void setContent(String content) {
		this.content = content;
	}
}
public class HelloWorld {
	/**
	 * 创建索引
	 */
	@Test
	public void createIndex() throws Exception {
		/*
		 * 第一步:将数据(通常表现为一个实体类)转换成 Lucene 能接受的 Document 对象
		 */ 
		Article article = new Article();
		article.setId(1);
		article.setTitle("wjh上天山");
		article.setContent("据悉,wjh已于昨日抵达天山。高歌一曲HelloWorld");
		
		Document document = new Document();
		document.add(new Field("id", article.getId()+"", Store.YES, Index.ANALYZED));
		document.add(new Field("title", article.getTitle(), Store.YES, Index.ANALYZED));
		document.add(new Field("content", article.getContent(), Store.YES, Index.ANALYZED));
		
		
		/*
		 * 第二步:构建 IndexWriter:提供索引库所在的目录位置、分词器、字段溢出大小
		 */
		Directory indexDir = FSDirectory.open(new File("./indexDir/"));
		// 标准分词器,另外 Lucene 还提供了针对多种语言的分词器
		Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
		IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, analyzer, MaxFieldLength.LIMITED);
		
		
		/*
		 * 第三步:将 document 保存到索引库 —— 分词后,建立索引。最后别忘了关闭 indexWriter。
		 */
		indexWriter.addDocument(document);
		indexWriter.close();
	}
	
	/**
	 * 搜索
	 */
	@Test
	public void search() throws Exception {
		/*
		 * 搜索条件
		 */
		String queryStr = "HelloWorld";
		
		/*
		 * 用于存放查询结果
		 */
		List
list = new ArrayList
(); /* * 构建 IndexSearcher :提供 Directory —— 到哪里查? * FSDirectory.open(File) 方法可以打开到某一个目录下的索引库的连接 */ Directory indexDir = FSDirectory.open(new File("./indexDir/")); IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexDir); /* * 构建建 Query 对象 —— 将查询条件,解析能被 Lucene 搜索机制支持的查询条件对象 * 需要指定分词器:Analyzer, 以什么方式来对查询条件分词? * QueryParser:可以创建 Query */ Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30); QueryParser queryParser = new QueryParser(Version.LUCENE_30, "content", analyzer); Query query = queryParser.parse(queryStr); /* * 此时并没有真正获取到内容数据,我们所能从中获取到的仅仅是指向匹配 Document 的 ID 。 * 类似 Hibernate 的 Session.load() 方法。 */ TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100); /* * 所匹配的总记录数。这个记录数不受 indexSearcher.search(query, 100) 的第二个参数的影响 * 100 在这里表示返回所匹配的记录的前100条记录 * 而 topDocs.totalHits 表示当前查询在索引库中匹配了多少条记录。例如,有500条匹配,就返回 500 。 */ int totalCount = topDocs.totalHits; /* 匹配的 doc 集合,如上面注释,这个集合里的每个元素仅仅是指向匹配 Document 的 ID 。 */ ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs; /* * 既然获取匹配的每个 Document 的 ID 集合。 * 因此可以用 */ for(ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) { Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc); Article article = new Article(); article.setId(Integer.parseInt(document.get("id"))); article.setTitle(document.get("title")); article.setContent(document.get("content")); list.add(article); } System.out.println("当前共匹配了 " + totalCount + " 条记录:"); // 显示条件 for (Article article : list) { System.out.println("id:" + article.getId()); System.out.println("title:" + article.getTitle()); System.out.println("content:" + article.getContent()); System.out.println("----------------"); } } }

 

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