lucene 4.10 检索mysql数据库

今天拿到一个需求，需要使用lucene 检索mysql数据库的一个通讯录表，需要支持全文全字段复合检索.
用户的表结构如下

 

     （通讯录mysql表结构）

 

在网上找了一些例子，由于网上这些例子都不是基于lucene 4的，需要进行改动，这里我把这里好的代码共享一下..
本项目的例子基于 lucene 4.10 也就是lucene 4.0的最后一个版本，当前最新的版本是lucene 5.0 ,没注意看有什么改进..但是作为一个有经验的老员工来说，使用技术一定不要用最新的，刚发布的，老一点的技术更稳定，资料更多..

本项目例子需要依赖如下四个jar文件，大家自己去lucene官网下载即可

   项目依赖的jar

package  com.text;

import  java.io.File;
import  java.sql.Connection;
import  java.sql.DriverManager;
import  java.sql.PreparedStatement;
import  java.sql.ResultSet;
import  java.sql.SQLException;

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.DirectoryReader;
import  org.apache.lucene.index.IndexReader;
import  org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import  org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import  org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig.OpenMode;
import  org.apache.lucene.queryparser.classic.MultiFieldQueryParser;
import  org.apache.lucene.search.BooleanClause;
import  org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import  org.apache.lucene.search.Query;
import  org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import  org.apache.lucene.search.TopDocs;
import  org.apache.lucene.store.Directory;
import  org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import  org.apache.lucene.util.Version;

//Lucene 为mysql数据库表 简历完整索引
public  class  LuceneDB {
 Connection conn =  null ;
 // lucene 连接mysql数据库
 private  final  String URL =  "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/portal?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8" ;

 public  LuceneDB() {
  try  {
   Class.forName( "com.mysql.jdbc.Driver" );
   conn = DriverManager.getConnection(URL,  "root" ,  "root" );
  }  catch  (ClassNotFoundException e) {
   e.printStackTrace();
  }  catch  (SQLException e) {
   e.printStackTrace();
  }
 }

 public  Connection getConnection() {
  return  this .conn;
 } // 获取数据库连接

 public  void  close() {
  try  {
   this .conn.close();
  }  catch  (SQLException e) {
   e.printStackTrace();
  }
 } // 关闭数据库连接

 /**
  * @param args
  * @throws Exception
  */
 public  static  void  main(String args[])  throws  Exception {
  LuceneDB lucene =  new  LuceneDB();
  IndexWriter writer =  null ;
  Connection conn = lucene.getConnection();
  String sql =  "SELECT * FROM pac_contact_info" ;
  // 把lucene的索引文件保存到机器的磁盘
  Directory dirWrite = FSDirectory.open( new  File( "D:\\index" ));
  // lucene分析器    使用lucene默认的暂停词
  Analyzer analyzer =  new  StandardAnalyzer(Version.LUCENE_4_10_4);
  // 初始化写入配置
  IndexWriterConfig iwc =  new  IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_4,analyzer);
  iwc.setOpenMode(OpenMode.CREATE); // 创建模式 OpenMode.CREATE_OR_APPEND 添加模式
  //如果是CREATE ,每次都会重新创建这个索引，清空以前的数据，如果是append 每次都会追加，之前的不删除
             //在日常的需求索引添加中，一般都是 APPEND 持续添加模式
  writer =  new  IndexWriter(dirWrite, iwc);
  PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
  ResultSet rs = ps.executeQuery();
  while  (rs.next()) {
   Document doc =  new  Document();
   // 该表所有的字段建立索引
   doc.add( new  Field( "info_id" , rs.getString( "info_id" ), Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED));
   doc.add( new  Field( "name" , rs.getString( "name" ), Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED));
   doc.add( new  Field( "link_phone" , rs.getString( "link_phone" ), Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED));
   doc.add( new  Field( "department" , rs.getString( "department" ), Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED));
   doc.add( new  Field( "id_card" , rs.getString( "id_card" ), Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED));
   doc.add( new  Field( "user_id" , rs.getString( "user_id" ), Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED));
   writer.addDocument(doc);
  }
  rs.close();  // 关闭记录集
  conn.close();  // 关闭数据库连接
  // writer.optimize(); //索引优化
  writer.close();  // 关闭读写器

              //索引查询,通过如下2个字段进行 or  查询
  Directory dir = FSDirectory.open( new  File( "D:\\index" ));
  IndexReader reader = DirectoryReader.open(dir);
  IndexSearcher searcher =  new  IndexSearcher(reader);
  // 选择姓名中包含张字的记录
  /*   单字段查询
   *   QueryParser parser = new QueryParser("name", new StandardAnalyzer());
       Query query = parser.parse("三");
  */
  // 选择姓名中包含张字的记录
   String[] queries = { "王四", "处" };
         String[] fields = { "name", "department" };
        /**
         * 这里需要注意的就是BooleanClause.Occur[]数组,它表示多个条件之间的关系,
         * BooleanClause.Occur.MUST表示and,BooleanClause.Occur.MUST_NOT表示not,BooleanClause.Occur.SHOULD表示or.
         */
         BooleanClause.Occur[] clauses = { BooleanClause.Occur.SHOULD, BooleanClause.Occur.SHOULD };
   Query query = MultiFieldQueryParser.parse(queries, fields, clauses,  new  StandardAnalyzer());

  TopDocs topDocs = searcher.search(query,  2 );
  ScoreDoc[] hits = topDocs.scoreDocs;
  for  ( int  i =  0 ; i < hits.length; i++) {
   int  DocId = hits[i].doc;
   Document doc = searcher.doc(DocId);
   System.out.println(doc.get( "info_id" ) + " " +doc.get( "name" ) + " " +doc.get( "link_phone" ) + " " +doc.get( "department" ) + " " +doc.get( "id_card" ) + " " +doc.get( "user_id" ) + "" );  // 张立
  }
 }
}

Lucene，作为一种全文搜索的辅助工具，为我们进行条件搜索，无论是像Google,Baidu之类的搜索引擎，还是论坛中的搜索功能，还是其它 C/S架构的搜索，都带来了极大的便利和比较高的效率

上面的例子中并没有考虑到数据库的增量索引，不过实现起来很简单，再给数据库添加一个字段  isindex ,默认为false或者为null即可，每次索引时都会过滤一下，把没有

原文地址：http://www.itmmd.com/201504/703.html