Lucene
0.学习目标
- 了解倒排索引原理
- 了解Lucene的作用
- 了解Lucene创建索引基本API
- 了解Lucene查询基本API
- 了解搜索技术
1.1 搜索引擎
什么是搜索引擎？
搜索引擎的原理
可以看到搜索引擎的功能主要是三部分：
- 爬行和抓取数据（爬虫多用Python来编写）
- 对数据做预处理（提取文字，中文分词、建立倒排索引）
- 提供搜索功能（用户输入关键词后，去索引库搜索数据）
在上述三个步骤中，java要解决的往往是后两个步骤：数据处理和搜索。
那么，我们之前学习的mysql知识也能实现数据的存储和搜索，为什么还要学新的东西呢？
1.2 数据库搜索的问题
要实现类似百度的复杂搜索，或者京东的商品搜索，如果使用传统的数据库存储数据，那么会存在一系列的问题：
- 数据库数据单表存储能力有限，无法存储海量数据
- 解决大数据，可以进行分库分表。但是分库分表会增加业务复杂度
- 搜索只能通过模糊匹配，效率极低
- 模糊搜索可能导致全表扫描，效率非常差
在这里，比较棘手的其实是第二个问题：查询效率低，类似百度和京东这样的网站，对性能要求极高。如果用户点击搜索需要很久才能拿到数据，没人愿意一直等待下去。
那么问题来了：如何才能提高模糊搜索时的效率呢？
答案是：倒排索引技术
1.3 什么是倒排索引
倒排索引是一种存储数据的方式，与传统查找有很大区别：
- 分词：最近 天气 不，气不，好，不好，预计，又要，天天，下，天下，下雨，雨
- 文档：相当于一条数据库的一行记录，任何数据文本都可以叫文档
- 传统查找：采用数据按行存储，查找时逐行扫描，或者根据索引查找，然后匹配搜索条件，效率较差。概括来讲是先找到文档，然后看是否匹配。
- 倒排索引：首先对文档数据按照id进行索引存储，然后对文档中的数据分词，记录对词条进行索引，并记录词条在文档中出现的位置。这样查找时只要找到了词条，就找到了对应的文档。概括来讲是先找到词条，然后看看哪些文档包含这些词条。
例如数据库中有这样一批数据：
id title url
1 谷歌地图之父跳槽FaceBook http://www.jd.com/434
2 谷歌地图之父加盟FaceBook
3 谷歌地图创始人拉斯离开谷歌加盟Facebook
4 谷歌地图之父跳槽Facebook与Wave项目取消有关
5 谷歌地图之父拉斯加盟社交网站Facebook
1.3.1 创建倒排索引流程
当我们需要把这些数据创建倒排索引时，会分为两步：
1）创建文档列表（Document）
首先给每一条原始的文档数据创建文档编号（docID），创建索引，形成文档列表：
2）创建倒排索引列表
然后对文档中的数据进行分词，得到词条。对词条进行编号，并以词条创建索引。然后记录下包含该词条的所有文档编号（及其它信息）。
1.3.2 搜索流程
搜索的基本流程：
- 当用户输入任意的内容时，首先对用户输入的内容进行分词，得到用户要搜索的所有词条
- 然后拿着这些词条去倒排索引列表中进行匹配。找到这些词条就能找到包含这些词条的所有文档的编号。
- 然后根据这些编号去文档列表中找到文档
举例：
例如用户要搜索关键词：拉斯跳槽
- 首先对这句话进行分词，得到2个词条：拉斯、跳槽
- 然后去倒排索引列表搜索（有索引，速度快），得到词条所在的文档编号：0、2、3、4
- 然后根据编号到文档列表查找（有索引，速度快），即可得到原始文档信息了。
- Lucene概述
2.1 什么是Lucene
在java语言中，对倒排索引的实现中最广为人知的就是Lucene了，目前主流的java搜索框架都是依赖Lucene来实现的。
其LOGO：
- Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程序库，由Apache软件基金会支持和提供
- Lucene提供了一个简单却强大的应用程序接口（API），能够做全文索引和搜寻，在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费 开放源代码 工具
- Lucene并不是现成的搜索引擎产品，但可以用来制作搜索引擎产品
- 官网：http://lucene.apache.org/
什么是全文检索？
这里有一个陌生的词语：全文检索。
其实全文检索就是利用倒排索引技术对需要搜索的数据进行处理，然后提供快速的全文匹配的技术。
2.2 Lucene版本
- 目前最新的版本是7.x系列，但是大多数企业中依旧使用4.x版本，比较稳定。本次课程我们使用4.10.2版本,老版本下载地址：http://archive.apache.org/dist/lucene/java/
- Lucene的基本使用
下面我们来看下Lucene对于索引的增（创建索引）、删（删除索引）、改（修改索引）、查（搜索数据）。
3.1 创建索引
3.1.1 基本流程：
流程：
- 准备要添加的文档数据：Document
- 初始化索引写出工具：IndexWriter
- 设定索引存储目录Directory
- 设定其他配置：IndexWriterConfig
- 设定分词器：Analyzer
- 设定Lucene版本
- 写出索引
3.1.2 添加依赖
4.0.0
cn.itcast.demo
lucene-demo
1.0.0-SNAPSHOT
junit
junit
4.12
org.apache.lucene
lucene-core
4.10.2
org.apache.lucene
lucene-queryparser
4.10.2
org.apache.lucene
lucene-analyzers-common
4.10.2
org.apache.lucene
lucene-highlighter
4.10.2
org.apache.maven.plugins
maven-compiler-plugin
1.8
1.8
UTF-8
3.1.3 代码实现
// 创建索引
@Test
public void testCreate() throws Exception{
// 创建文档对象
Document document = new Document();
document.add(new StringField("", "", Store.NO));
// 创建并添加字段信息。参数：字段的名称、字段的值、是否存储，这里选Store.YES代表存储到文档列表。Store.NO代表不存储
document.add(new StringField("id", "1", Store.YES));
// 这里我们title字段需要用TextField，即创建索引又会被分词。StringField会创建索引，但是不会被分词
document.add(new TextField("title", "谷歌地图之父跳槽facebook", Field.Store.YES));
// 索引目录类,指定索引在硬盘中的位置
Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\lesson\\indexDir"));
// 创建分词器对象
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
// 索引写出工具的配置对象
IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer);
// 创建索引的写出工具类。参数：索引的目录和配置信息
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, conf);
// 把文档交给IndexWriter
indexWriter.addDocument(document);
// 提交
indexWriter.commit();
// 关闭
indexWriter.close();
}
查看目标目录：
3.1.4. 索引查看工具
在课前资料中有工具，帮我们查看生成的索引：
双击run.bat即可运行，需要填写索引所在目录
首页：
可以看到分词的方式不太正确，一个字作为一个词，这是分词方式的问题，我们后续会解决。
文档信息：
3.2 创建索引时的细节
创建索引的API有一些细节需要我们注意。
3.2.1 覆盖或追加
我们在写索引时，可以在IndexConfigWriter中配置写入模式：覆盖或者追加：
可以有3种模式：
- CREATE：每次写入都覆盖以前的数据
- APPEND：不覆盖数据，而是使用以前的索引数据后追加
- CREATE_OR_APPEND：如果不存在则创建新的，如果存在则追加数据
3.2.2 Field字段类型
刚才创建Document的时候，我们添加了两个字段，StringField和TextField，其实Field还有很多其它实现类：
他们有一些不同的特性：
-
DoubleField、FloatField、IntField、LongField、StringField、TextField这些子类创建的字段一定会被创建索引。但是不一定会被存储到文档列表。要通过构造函数中的参数Store来指定：
- Store.YES代表存储，在搜索结果中也会展示出来
- Store.NO代表不存储，在搜索结果中无法展示
这些字段虽然会创建索引，但是不一定会分词。不分词的字段，会作为一个整体词条存入索引，其中：
-
TextFiel既即创建索引，又会被分词。其它Field会创建索引，但是不会被分词。
如果不分词，会造成整个字段作为一个词条，除非用户完全匹配，否则搜索不到：我们一般，需要搜索的字段，都会做分词：
-
上述所有字段都会创建索引，有一个例外：StoreField一定会被存储，但是一定不创建索引
StoredField可以创建各种数据类型的字段：一般，一些不需要进行搜索的字段我们无需创建索引，就可以使用StoreField类型
到底该使用哪个字段？我们需要思考下面的问题：
- 问题1：这个字段是否需要创建索引？
- 如果需要根据这个字段搜索，则这个字段需要创建索引。
- 无需创建索引：使用StoreField类型
- 需要创建索引：使用除了StoreField外的其它类型
- 如果需要根据这个字段搜索，则这个字段需要创建索引。
- 问题2：这个字段是否需要存储？
- 如果一个字段要显示到最终的结果中，那么一定要存储，否则就不存储
- 存储，则使用StoreField或者其它类型字段，但是构造函数第三个参数必须是Store.YES
- 不存储，必须使用StoreField以外的字段，并且构造函数第三个参数必须是Store.NO
- 如果一个字段要显示到最终的结果中，那么一定要存储，否则就不存储
- 问题3：这个字段是否需要分词？
这个字段首先要需要被搜索，因此剔除了StoreField。然后如果这个字段的值是不可分割的，那么就不需要分词，例如：ID；否则就需要分词- 需要分词：使用TextField
- 不需要分词：使用除TextField外的其它几个类型
其实，这里最关键的是弄清楚一个字段：是否需要存储、是否需要索引、是否需要分词。弄清楚这个，就能知道怎么选择API了。
3.2.3 分词器
刚才的案例中，我们使用了StandardAnalyzer分词器，不过这个分词器对中文的解析能力很差。我们需要使用中文分词器。
一些比较流行的中文分词器：
这里我们使用IK分词器。
3.2.3.1 IK分词器
IK分词器官方版本是不支持Lucene4.X的，有人基于IK的源码做了改造，支持了Lucene4.X，我们可以通过maven引入其依赖：
com.janeluo
ikanalyzer
2012_u6
然后修改代码中的分词器类型：
再次测试：
3.2.3.2 停用词典和扩展词典
IK分词器的词库有限，如果是词库中没有出现的词条，不会被正确分词，例如这样一句话：
谷歌地图之父跳槽facebook, 加入了传智黑马，屌爆了啊
分词结果：
如图：红色的词条是没有正确分词的；蓝色的词条是没有意义的词语。
我们期待：传智、屌爆了能作为一个完整词条；并且一些无关词语如：了、啊、额、入了可以不被分词。
新增加的词条可以通过配置文件添加到IK的词库中，也可以把一些不用的词条去除。
-
首先，我们需要在配置文件目录新建一个文件，编写扩展词条和停用词条：
-
然后，在classpath下创建一个配置文件，名为：IKAnalyzer.cfg.xml，把刚刚填写的词典配置进去：
IK Analyzer 扩展配置
ext.dic;
stopword.dic;
结构：
再次测试后，查看结果：
3.2.4.批量创建索引
我们刚才使用IndexWriter中的addDocument方法来添加文档，然后写出到索引库，是一次添加一个文档。事实上这里也支持批量添加：
可以看到这个API接收的是一个Interable类型，即迭代器类型，完全可以接收一个集合：
// 批量创建索引
@Test
public void testBatchCreateIndex() throws Exception{
// 创建文档的集合
Collection docs = new ArrayList<>();
// 创建文档对象
Document document1 = new Document();
document1.add(new StringField("id", "1", Field.Store.YES));
document1.add(new TextField("title", "谷歌地图之父跳槽facebook", Field.Store.YES));
docs.add(document1);
// 创建文档对象
Document document2 = new Document();
document2.add(new StringField("id", "2", Field.Store.YES));
document2.add(new TextField("title", "谷歌地图之父加盟FaceBook", Field.Store.YES));
docs.add(document2);
// 创建文档对象
Document document3 = new Document();
document3.add(new StringField("id", "3", Field.Store.YES));
document3.add(new TextField("title", "谷歌地图创始人拉斯离开谷歌加盟Facebook", Field.Store.YES));
docs.add(document3);
// 创建文档对象
Document document4 = new Document();
document4.add(new StringField("id", "4", Field.Store.YES));
document4.add(new TextField("title", "谷歌地图之父跳槽Facebook与Wave项目取消有关", Field.Store.YES));
docs.add(document4);
// 创建文档对象
Document document5 = new Document();
document5.add(new StringField("id", "5", Field.Store.YES));
document5.add(new TextField("title", "谷歌地图之父拉斯加盟社交网站Facebook", Field.Store.YES));
docs.add(document5);
// 索引目录类,指定索引在硬盘中的位置
Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\lesson\\indexDir"));
// 引入IK分词器
Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
// 索引写出工具的配置对象
IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer);
// 设置打开方式：OpenMode.APPEND 会在索引库的基础上追加新索引。
// OpenMode.CREATE会先清空原来数据，再提交新的索引
conf.setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE);
// 创建索引的写出工具类。参数：索引的目录和配置信息
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, conf);
// 把文档集合交给IndexWriter
indexWriter.addDocuments(docs);
// 提交
indexWriter.commit();
// 关闭
indexWriter.close();
}
3.3.索引的基本查询
基本流程：
- 创建索引搜索工具
- 指定索引目录
- 创建读取流工具
- 创建搜索工具
- 创建查询条件
- 创建查询解析器
- 解析用户搜索语句，得到查询条件对象
- 搜索并解析结果
代码如下：
@Test
public void testSearch() throws Exception {
// 索引目录对象
Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\lesson\\indexDir"));
// 索引读取工具
IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
// 索引搜索工具
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
// 创建查询解析器,两个参数：默认要查询的字段的名称，分词器
QueryParser parser = new QueryParser("title", new IKAnalyzer());
// 创建查询对象
Query query = parser.parse("谷歌地图之父拉斯");
// 搜索数据,两个参数：查询条件对象要查询的最大结果条数
// 返回的结果是 按照匹配度排名得分前N名的文档信息（包含查询到的总条数信息、所有符合条件的文档的编号信息）。
TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);
// 获取总条数
System.out.println("本次搜索共找到" + topDocs.totalHits + "条数据");
// 获取得分文档对象（ScoreDoc）数组.SocreDoc中包含：文档的编号、文档的得分
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
// 取出文档编号
int docID = scoreDoc.doc;
// 根据编号去找文档
Document doc = reader.document(docID);
System.out.println("id: " + doc.get("id"));
System.out.println("title: " + doc.get("title"));
// 取出文档得分
System.out.println("得分： " + scoreDoc.score);
}
}
结果：
3.4.索引的高级查询
在刚才的基本查询中，我们使用QueryParser来解析并获取查询条件对象Query。事实上，Query有很多的子类，代表各种不同的特殊查询方式：
我们创建不同的Query子类，就会实现不同的查询功能。
3.4.1 抽取通用查询方法
当我们使用各种不同查询时，其它代码几乎不动，就是查询条件在发生变化，因此我们可以把查询代码进行抽取：
public void search(Query query) throws Exception{
// 索引目录对象
Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\lesson\\indexDir"));
// 索引读取工具
IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
// 索引搜索工具
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
// 搜索数据,两个参数：查询条件对象要查询的最大结果条数
// 返回的结果是 按照匹配度排名得分前N名的文档信息（包含查询到的总条数信息、所有符合条件的文档的编号信息）。
TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);
// 获取总条数
System.out.println("本次搜索共找到" + topDocs.totalHits + "条数据");
// 获取得分文档对象（ScoreDoc）数组.SocreDoc中包含：文档的编号、文档的得分
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
// 取出文档编号
int docID = scoreDoc.doc;
// 根据编号去找文档
Document doc = reader.document(docID);
System.out.println("id: " + doc.get("id"));
System.out.println("title: " + doc.get("title"));
// 取出文档得分
System.out.println("得分： " + scoreDoc.score);
}
}
改造之前的查询：
@Test
public void testSearch() throws Exception {
// 创建查询解析器,两个参数：默认要查询的字段的名称，分词器
QueryParser parser = new QueryParser("title", new IKAnalyzer());
// 创建查询对象
Query query = parser.parse("谷歌地图之父拉斯");
// 查询并解析
search(query);
}
3.4.2 词条查询
词条，英文是Term，代表对原始数据进行分词后得到的每一个词语。是搜索匹配时的最小单位，不可再分词。
因此词条查询必须是精确匹配查询。用户输入的查询条件必须是完整的词条。
示例：
/*
* 注意：Term(词条)是搜索的最小单位，不可再分词。值必须是字符串！
*/
@Test
public void testTermQuery() throws Exception {
// 创建词条查询对象
Query query = new TermQuery(new Term("title", "谷歌地图"));
search(query);
}
3.4.3 通配符查询
查询条件可以包含通配符：
/* 通配符查询：
* ? 可以代表任意一个字符
* * 可以任意多个任意字符
*/
@Test
public void testWildCardQuery() throws Exception {
// 创建查询对象
Query query = new WildcardQuery(new Term("title", "*歌*"));
search(query);
}
3.4.4 FuzzyQuery（模糊查询）
/*
* 测试模糊查询
*/
@Test
public void testFuzzyQuery() throws Exception {
// 创建模糊查询对象:允许用户输错。但是要求错误的最大编辑距离不能超过2
// 编辑距离：一个单词到另一个单词最少要修改的次数 facebool --> facebook 需要编辑1次，编辑距离就是1
// Query query = new FuzzyQuery(new Term("title","fscevool"));
// 可以手动指定编辑距离，但是参数必须在0~2之间
Query query = new FuzzyQuery(new Term("title","facevool"),1);
search(query);
}
3.4.5 数值范围查询
/*
* 测试：数值范围查询
* 注意：数值范围查询，可以用来对非String类型的ID进行精确的查找
*/
@Test
public void testNumericRangeQuery() throws Exception{
// 数值范围查询对象，参数：字段名称，最小值、最大值、是否包含最小值、是否包含最大值
Query query = NumericRangeQuery.newLongRange("id", 2L, 2L, true, true);
search(query);
}
3.4.6 布尔查询
/*
* 布尔查询：
* 布尔查询本身没有查询条件，可以把其它查询通过逻辑运算进行组合！
* 交集：Occur.MUST + Occur.MUST
* 并集：Occur.SHOULD + Occur.SHOULD
* 非：Occur.MUST_NOT
*/
@Test
public void testBooleanQuery() throws Exception{
Query query1 = NumericRangeQuery.newLongRange("id", 1L, 3L, true, true);
Query query2 = NumericRangeQuery.newLongRange("id", 2L, 4L, true, true);
// 创建布尔查询的对象
BooleanQuery query = new BooleanQuery();
// 组合其它查询
query.add(query1, Occur.MUST_NOT);
query.add(query2, Occur.SHOULD);
search(query);
}
3.5 修改索引
基本流程：
-
创建索引写出对象
- 指定目录
- 配置
-
创建文档
-
更新数据
/**
* 注意，这里的更新接收的条件时Term，即词条。需要注意两点：
* 1）搜索条件最好唯一，例如ID，否则后果很严重
* 2）之前说过，词条要求必须是字符串类型，那如果我们的id是Long类型怎么办？
* @throws Exception
*/
@Test
public void testUpdate() throws Exception{
// 创建目录对象
Directory directory = FSDirectory.open(new File(“indexDir”));
// 创建配置对象
IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, new IKAnalyzer());
// 创建索引写出工具
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, conf);// 创建新的文档数据 Document doc = new Document(); doc.add(new StringField("id","1",Store.YES)); doc.add(new TextField("title","谷歌地图之父跳槽facebook 为了加入传智播客 屌爆了啊",Store.YES)); /* 修改索引。参数： * 词条：根据这个词条匹配到的所有文档都会被修改 * 文档信息：要修改的新的文档数据 */ writer.updateDocument(new Term("id","1"), doc); // 提交 writer.commit(); // 关闭 writer.close();}
3.6. 删除索引
基本流程：
-
创建索引写出工具
-
创建删除条件
-
删除
/**
* 删除的方式有多样：
* 1）根据Term删除，需要注意：
* a. 词条的数据类型必须是字符串
* b. 最好根据id进行唯一匹配删除，如果id不是字符串类型怎么办？
* 2）根据Query删除
* @throws Exception
*/
@Test
public void testDelete() throws Exception {
// 创建目录对象
Directory directory = FSDirectory.open(new File(“indexDir”));
// 创建配置对象
IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, new IKAnalyzer());
// 创建索引写出工具
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, conf);// 根据词条进行删除 // writer.deleteDocuments(new Term("id", "1")); // 根据query对象删除,如果ID是数值类型，那么我们可以用数值范围查询锁定一个具体的ID // Query query = NumericRangeQuery.newLongRange("id", 2L, 2L, true, true); // writer.deleteDocuments(query); // 删除所有 writer.deleteAll(); // 提交 writer.commit(); // 关闭 writer.close();}
- Lucene的高级使用
4.1 高亮显示
原理：
1）给所有关键字加上一个HTML标签
2）给这个特殊的标签设置CSS样式
代码实现：
@Test
public void testHighlighter() throws Exception {
// 目录对象
Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\lesson\\indexDir"));
// 创建读取工具
IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
// 创建搜索工具
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
QueryParser parser = new QueryParser("title", new IKAnalyzer());
Query query = parser.parse("谷歌地图");
// 格式化器
Formatter formatter = new SimpleHTMLFormatter("", "");
Scorer scorer = new QueryScorer(query);
// 准备高亮工具
Highlighter highlighter = new Highlighter(formatter, scorer);
// 搜索
TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);
System.out.println("本次搜索共" + topDocs.totalHits + "条数据");
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
// 获取文档编号
int docID = scoreDoc.doc;
Document doc = reader.document(docID);
System.out.println("id: " + doc.get("id"));
String title = doc.get("title");
// 用高亮工具处理普通的查询结果,参数：分词器，要高亮的字段的名称，高亮字段的原始值
String hTitle = highlighter.getBestFragment(new IKAnalyzer(), "title", title);
System.out.println("title: " + hTitle);
// 获取文档的得分
System.out.println("得分：" + scoreDoc.score);
}
}
4.2. 排序
@Test
public void testSortQuery() throws Exception {
// 目录对象
Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\lesson\\indexDir"));
// 创建读取工具
IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
// 创建搜索工具
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
QueryParser parser = new QueryParser("title", new IKAnalyzer());
Query query = parser.parse("谷歌地图");
// 创建排序对象,需要排序字段SortField，参数：字段的名称、字段的类型、是否反转如果是false，升序。true降序
Sort sort = new Sort(new SortField("id", SortField.Type.STRING, true));
// 搜索
TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10,sort);
System.out.println("本次搜索共" + topDocs.totalHits + "条数据");
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
// 获取文档编号
int docID = scoreDoc.doc;
Document doc = reader.document(docID);
System.out.println("id: " + doc.get("id"));
System.out.println("title: " + doc.get("title"));
}
}
4.3 分页
Lucene本身没有分页功能，分页需要我们自己用代码来模拟实现：
100页，500个，500个全部查，第5-10
@Test
public void testPageQuery() throws Exception {
// 实际上Lucene本身不支持分页。因此我们需要自己进行逻辑分页。我们要准备分页参数：
int pageSize = 2;// 每页条数
int pageNum = 3;// 当前页码
int start = (pageNum - 1) * pageSize;// 当前页的起始条数
int end = start + pageSize;// 当前页的结束条数（不能包含）
// 目录对象
Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\lesson\\indexDir"));
// 创建读取工具
IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
// 创建搜索工具
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
QueryParser parser = new QueryParser("title", new IKAnalyzer());
Query query = parser.parse("谷歌地图");
// 创建排序对象,需要排序字段SortField，参数：字段的名称、字段的类型、是否反转如果是false，升序。true降序
Sort sort = new Sort(new SortField("id", SortField.Type.STRING, false));
// 搜索数据，查询0~end条
TopDocs topDocs = searcher.search(query, end,sort);
System.out.println("本次搜索共" + topDocs.totalHits + "条数据");
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for (int i = start; i < end && i < scoreDocs.length; i++) {
ScoreDoc scoreDoc = scoreDocs[i];
// 获取文档编号
int docID = scoreDoc.doc;
Document doc = reader.document(docID);
System.out.println("id: " + doc.get("id"));
System.out.println("title: " + doc.get("title"));
}
}
4.4、得分算法
Lucene会对搜索结果打分，用来表示文档数据与词条关联性的强弱，得分越高，表示查询的匹配度就越高，排名就越靠前！其算法公式是：
这里是引用