火力全开——仿造Baidu简单实现基于Lucene.net的全文检索的功能

Lucene.Net

Lucene.net是Lucene的.net移植版本，是一个开源的全文检索引擎开发包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，是一个Library.你也可以把它理解为一个将索引,搜索功能封装的很好的一套简单易用的API(提供了完整的查询引擎和索引引擎)。利用这套API你可以做很多有关搜索的事情,而且很方便.。开发人员可以基于Lucene.net实现全文检索的功能。

注意：Lucene.Net只能对文本信息进行检索。如果不是文本信息，要转换为文本信息，比如要检索Excel文件，就要用NPOI把Excel读取成字符串，然后把字符串扔给Lucene.Net。Lucene.Net会把扔给它的文本切词保存，加快检索速度。

更多概念性的知识可以参考这篇博文:http://blog.csdn.net/xiucool/archive/2008/11/28/3397182.aspx

这个小Demo样例展示：

ok,接下来就细细详解下士怎样一步一步实现这个效果的。

Lucene.Net 核心——分词算法（Analyzer）

学习Lucune.Net，分词是核心。当然最理想状态下是能自己扩展分词，但这要很高的算法要求。Lucene.Net中不同的分词算法就是不同的类。所有分词算法类都从Analyzer类继承，不同的分词算法有不同的优缺点。

• 内置的StandardAnalyzer是将英文按照空格、标点符号等进行分词，将中文按照单个字进行分词，一个汉字算一个词

            Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
            TokenStream tokenStream = analyzer.TokenStream("",new StringReader("Hello Lucene.Net,我1爱1你China"));
            Lucene.Net.Analysis.Token token = null;
            while ((token = tokenStream.Next()) != null)
            {
                Console.WriteLine(token.TermText());
            }

分词后结果：

• 二元分词算法，每两个汉字算一个单词，“我爱你China”会分词为“我爱 爱你 china”，点击查看二元分词算法CJKAnalyzer。

            Analyzer analyzer = new CJKAnalyzer();
            TokenStream tokenStream = analyzer.TokenStream("", new StringReader("我爱你中国China中华人名共和国"));
            Lucene.Net.Analysis.Token token = null;
            while ((token = tokenStream.Next()) != null)
            {
                Response.Write(token.TermText()+"
");
            }

这时，你肯定在想，上面没有一个好用的，二元分词算法乱枪打鸟，很想自己扩展Analyzer，但并不是算法上的专业人士。怎么办？

• 天降圣器，盘古分词，点击下载。

　　

Lucene.Net核心类简介（一）

• Directory表示索引文件(Lucene.net用来保存用户扔过来的数据的地方)保存的地方，是抽象类，两个子类FSDirectory（文件中）、RAMDirectory （内存中）。
• IndexReader对索引进行读取的类，对IndexWriter进行写的类。
• IndexReader的静态方法bool IndexExists(Directory directory)判断目录directory是否是一个索引目录。IndexWriter的bool IsLocked(Directory directory) 判断目录是否锁定，在对目录写之前会先把目录锁定。两个IndexWriter没法同时写一个索引文件。IndexWriter在进行写操作的时候会自动加锁，close的时候会自动解锁。IndexWriter.Unlock方法手动解锁（比如还没来得及close IndexWriter 程序就崩溃了，可能造成一直被锁定）。

创建索引库操作：

 

• 构造函数：IndexWriter(Directory dir, Analyzer a, bool create, MaxFieldLength mfl)因为IndexWriter把输入写入索引的时候，Lucene.net是把写入的文件用指定的分词器将文章分词（这样检索的时候才能查的快），然后将词放入索引文件。
• void AddDocument(Document doc)，向索引中添加文档（Insert）。Document类代表要索引的文档（文章），最重要的方法Add(Field field)，向文档中添加字段。Document是一片文档，Field是字段（属性）。Document相当于一条记录，Field相当于字段。

• Field类的构造函数 Field(string name, string value, Field.Store store, Field.Index index, Field.TermVector termVector)： name表示字段名； value表示字段值； store表示是否存储value值，可选值 Field.Store.YES存储， Field.Store.NO不存储， Field.Store.COMPRESS压缩存储；默认只保存分词以后的一堆词，而不保存分词之前的内容，搜索的时候无法根据分词后的东西还原原文，因此如果要显示原文（比如文章正文）则需要设置存储。 index表示如何创建索引，可选值Field.Index. NOT_ANALYZED ，不创建索引，Field.Index. ANALYZED，创建索引；创建索引的字段才可以比较好的检索。是否碎尸万段！是否需要按照这个字段进行“全文检索”。 termVector表示如何保存索引词之间的距离。“北京欢迎你们大家”，索引中是如何保存“北京”和“大家”之间“隔多少单词”。方便只检索在一定距离之内的词。

 

private void CreateIndex()
        {
            //索引库存放在这个文件夹里
            string indexPath = ConfigurationManager.AppSettings["pathIndex"];
            //Directory表示索引文件保存的地方，是抽象类，两个子类FSDirectory表示文件中，RAMDirectory 表示存储在内存中
            FSDirectory directory = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(indexPath), new NativeFSLockFactory());
            //判断目录directory是否是一个索引目录。
            bool isUpdate = IndexReader.IndexExists(directory);
            logger.Debug("索引库存在状态:"+isUpdate);
            if (isUpdate)
            {
                if (IndexWriter.IsLocked(directory))
                {
                    IndexWriter.Unlock(directory);
                }
            }
            //第三个参数为是否创建索引文件夹,Bool Create,如果为True，则新创建的索引会覆盖掉原来的索引文件，反之，则不必创建,更新即可。
            IndexWriter write = new IndexWriter(directory, new PanGuAnalyzer(), !isUpdate, IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);

            WebClient wc = new WebClient();
            //编码，防止乱码
            wc.Encoding = Encoding.UTF8;
            int maxID;
            try
            {
                //读取rss，获得第一个item中的链接的编号部分就是最大的帖子编号
                maxID = GetMaxID();
            }
            catch (WebException webEx)
            {
                logger.Error("获得最大帖子号出错",webEx);
                return;
                
            }
            for (int i = 1; i <= maxID; i++)
            {
                try
                {
                    string url = "http://localhost:8080/showtopic-" + i + ".aspx";
                    logger.Debug("开始下载:"+url);
                    string html = wc.DownloadString(url);
                    HTMLDocumentClass doc = new HTMLDocumentClass();

                    doc.designMode = "on";//不让解析引擎尝试去执行
                    doc.IHTMLDocument2_write(html);
                    doc.close();

                    string title = doc.title;
                    string body = doc.body.innerText;
                    //为避免重复索引，先输出number=i的记录，在重新添加
                    write.DeleteDocuments(new Term("number", i.ToString()));

                    Document document = new Document();
                    //Field为字段，只有对全文检索的字段才分词，Field.Store是否存储
                    document.Add(new Field("number", i.ToString(), Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));
                    document.Add(new Field("title", title, Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));
                    document.Add(new Field("body", body, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED, Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS));
                    write.AddDocument(document);
                    logger.Debug("索引" + i.ToString() + "完毕");
                }
                catch (WebException webEx)
                {

                    logger.Error("下载"+i.ToString()+"失败",webEx);
                }

            }
            write.Close();
            directory.Close();
            logger.Debug("全部索引完毕");
        }
        //取最大帖子号
        private int GetMaxID()
        {
            XDocument xdoc = XDocument.Load("Http://localhost:8080/tools/rss.aspx");
            XElement channel = xdoc.Root.Element("channel");
            XElement fitstItem = channel.Elements("item").First();
            XElement link = fitstItem.Element("link");
            Match match = Regex.Match(link.Value, @"http://localhost:8080/showtopic-(\d+)\.aspx");
            string id = match.Groups[1].Value;
            return Convert.ToInt32(id);
        }

这样就创建了索引库，利用WebClient爬去所有网页的内容，这儿需要你添加引用Microsoft mshtml组件，MSHTML是微软公司的一个COM组件，该组件封装了HTML语言中的所有元素及其属性，通过其提供的标准接口，可以访问指定网页的所有元素。

当然，创建索引库最好定时给我们自动创建，类似于Windows计划任务。

在这儿你可以了解Quartz.Net

• 首先添加对其（我这个版本有两个，一个是Quartz.dll,还有一个是Common.Logging）的引用，貌似两个缺一不可，否则会报错，类似于文件路径错误。
• 在Global里配置如下：

 

   public class Global : System.Web.HttpApplication
    {

        private static ILog logger = LogManager.GetLogger(typeof(Global));
        private IScheduler sched;
        protected void Application_Start(object sender, EventArgs e)
        {
            //控制台就放在Main
            logger.Debug("Application_Start");
            log4net.Config.XmlConfigurator.Configure();
            //从配置中读取任务启动时间
            int indexStartHour = Convert.ToInt32(ConfigurationManager.AppSettings["IndexStartHour"]);
            int indexStartMin = Convert.ToInt32(ConfigurationManager.AppSettings["IndexStartMin"]);


            ISchedulerFactory sf = new StdSchedulerFactory();
            sched = sf.GetScheduler();
            JobDetail job = new JobDetail("job1", "group1", typeof(IndexJob));//IndexJob为实现了IJob接口的类
            Trigger trigger = TriggerUtils.MakeDailyTrigger("tigger1", indexStartHour, indexStartMin);//每天10点3分执行
            trigger.JobName = "job1";
            trigger.JobGroup = "group1";
            trigger.Group = "group1";

            sched.AddJob(job, true);
            sched.ScheduleJob(trigger);
            //IIS启动了就不会来了
            sched.Start();


        }

        protected void Session_Start(object sender, EventArgs e)
        {

        }

        protected void Application_BeginRequest(object sender, EventArgs e)
        {

        }

        protected void Application_AuthenticateRequest(object sender, EventArgs e)
        {

        }

        protected void Application_Error(object sender, EventArgs e)
        {
            logger.Debug("网络出现未处理异常:",HttpContext.Current.Server.GetLastError());
        }

        protected void Session_End(object sender, EventArgs e)
        {

        }

        protected void Application_End(object sender, EventArgs e)
        {
            logger.Debug("Application_End");
            sched.Shutdown(true);
        }
    }

• 最后我们的Job去做任务，但需要实现IJob接口

public class IndexJob:IJob
    {
        private ILog logger = LogManager.GetLogger(typeof(IndexJob));
        public void Execute(JobExecutionContext context)
        {
            try
            {
                logger.Debug("索引开始");
                CreateIndex();
                logger.Debug("索引结束");
            }
            catch (Exception ex)
            {
                logger.Debug("启动索引任务异常", ex);
            }
        }
}

 

 

Ok,我们的索引库建立完了，接下来就是搜索了。

Lucene.Net核心类简介（二）

 

• IndexSearcher是进行搜索的类，构造函数传递一个IndexReader。IndexSearcher的void Search(Query query, Filter filter, Collector results)方法用来搜索，Query是查询条件， filter目前传递null， results是检索结果，TopScoreDocCollector.create(1000, true)方法创建一个Collector，1000表示最多结果条数，Collector就是一个结果收集器。
• Query有很多子类，PhraseQuery是一个子类。 PhraseQuery用来进行多个关键词的检索，调用Add方法添加关键词，query.Add(new Term("字段名", 关键词))，PhraseQuery. SetSlop(int slop)用来设置关键词之间的最大距离，默认是0，设置了Slop以后哪怕文档中两个关键词之间没有紧挨着也能找到。 query.Add(new Term("字段名", 关键词)) query.Add(new Term("字段名", 关键词2)) 类似于：where 字段名 contains 关键词 and 字段名 contais 关键词2

• 调用TopScoreDocCollector的GetTotalHits()方法得到搜索结果条数，调用Hits的TopDocs TopDocs(int start, int howMany)得到一个范围内的结果（分页），TopDocs的scoreDocs字段是结果ScoreDoc数组， ScoreDoc 的doc字段为Lucene.Net为文档分配的id(为降低内存占用，只先返回文档id)，根据这个id调用searcher的Doc方法就能拿到Document了（放进去的是Document，取出来的也是Document）；调用doc.Get("字段名")可以得到文档指定字段的值，注意只有Store.YES的字段才能得到，因为Store.NO的没有保存全部内容，只保存了分割后的词。

 

　搜索的代码：

•      查看盘古分词文档找到高亮显示：

 

       private string Preview(string body,string keyword)
        {
            PanGu.HighLight.SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new PanGu.HighLight.SimpleHTMLFormatter("","");
            PanGu.HighLight.Highlighter highlighter = new PanGu.HighLight.Highlighter(simpleHTMLFormatter, new Segment());
            highlighter.FragmentSize = 100;
            string bodyPreview = highlighter.GetBestFragment(keyword, body);
            return bodyPreview;
        }

• 因为我们页面刚进入需要加载热词，为了减轻服务端压力，缓存的使用能使我们解决这一问题。
• 既然是热词，当然是最近几天搜索量最多的，故Sql语句需要考虑指定的时间之内的搜索数量的排序。

public IEnumerable GetHotWords()
        { 
            //缓存
            var data=HttpRuntime.Cache["hotwords"];
            if (data==null)
            {
                IEnumerable hotWords = DoSelect();
                HttpRuntime.Cache.Insert("hotwords",hotWords,null,DateTime.Now.AddMilliseconds(30),TimeSpan.Zero );
                return hotWords;
            }
            return (IEnumerable)data;
        }
        private IEnumerable DoSelect()
        {
            DataTable dt = SqlHelper.ExecuteDataTable(@"
select top 5 Keyword,count(*) as searchcount  from keywords 
where datediff(day,searchdatetime,getdate())<7
group by Keyword 
order by count(*) desc ");
            List list = new List();
            if (dt!=null&&dt.Rows!=null&&dt.Rows.Count>0)
            {
                foreach (DataRow row in dt.Rows)
                {
                    Model.SearchSum oneModel=new Model.SearchSum ();
                    oneModel.Keyword = Convert.ToString(row["keyword"]);
                    oneModel.SearchCount = Convert.ToInt32(row["SearchCount"]);
                    list.Add(oneModel);
                }
            }
            return list;
        }

• 搜索建议，类似于Baidu搜索时下拉提示框，Jquery UI模拟，下面是获取根据搜索数量最多的进行排序，得到IEnumerable集合
  

 

 public IEnumerable GetSuggestion(string kw)
        {
            DataTable dt = SqlHelper.ExecuteDataTable(@"select top 5 Keyword,count(*) as searchcount  from keywords 
where datediff(day,searchdatetime,getdate())<7
and keyword like @keyword
group by Keyword 
order by count(*) desc",new SqlParameter("@keyword","%"+kw+"%"));
            List list = new List();
            if (dt != null && dt.Rows != null && dt.Rows.Count > 0)
            {
                foreach (DataRow row in dt.Rows)
                {
                    Model.SearchSum oneModel = new Model.SearchSum();
                    oneModel.Keyword = Convert.ToString(row["keyword"]);
                    oneModel.SearchCount = Convert.ToInt32(row["SearchCount"]);
                    list.Add(oneModel);
                }
            }
            return list;
        }

 

• 最关键的搜索代码，详见注释和上面Lucene.Net核心类二：

 

       protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            //加载热词

            hotwordsRepeater.DataSource = new Dao.KeywordDao().GetHotWords();
            hotwordsRepeater.DataBind();
            kw = Request["kw"];
            if (string.IsNullOrWhiteSpace(kw))
            {
                return;
            }
            //处理：将用户的搜索记录加入数据库，方便统计热词
            Model.SerachKeyword model = new Model.SerachKeyword();
            model.Keyword = kw;
            model.SearchDateTime = DateTime.Now;
            model.ClinetAddress = Request.UserHostAddress;

            new Dao.KeywordDao().Add(model);
            //分页控件
            MyPage pager = new MyPage();
            pager.TryParseCurrentPageIndex(Request["pagenum"]);
            //超链接href属性
            pager.UrlFormat = "CreateIndex.aspx?pagenum={n}&kw=" + Server.UrlEncode(kw);
            
            int startRowIndex = (pager.CurrentPageIndex - 1) * pager.PageSize;


            int totalCount = -1;
            List list = DoSearch(startRowIndex,pager.PageSize,out totalCount);
            pager.TotalCount = totalCount;
            RenderToHTML = pager.RenderToHTML();
            dataRepeater.DataSource = list;
            dataRepeater.DataBind();
        }

        private List DoSearch(int startRowIndex,int pageSize,out int totalCount)
        {
            string indexPath = "C:/Index";
            FSDirectory directory = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(indexPath), new NoLockFactory());
            IndexReader reader = IndexReader.Open(directory, true);
            //IndexSearcher是进行搜索的类
            IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
            PhraseQuery query = new PhraseQuery();
            
            foreach (string word in CommonHelper.SplitWord(kw))
            {
                query.Add(new Term("body", word));
            }
            query.SetSlop(100);//相聚100以内才算是查询到
            TopScoreDocCollector collector = TopScoreDocCollector.create(1024, true);//最大1024条记录
            searcher.Search(query, null, collector);
            totalCount = collector.GetTotalHits();//返回总条数
            ScoreDoc[] docs = collector.TopDocs(startRowIndex, pageSize).scoreDocs;//分页,下标应该从0开始吧，0是第一条记录
            List list = new List();
            for (int i = 0; i < docs.Length; i++)
            {
                int docID = docs[i].doc;//取文档的编号，这个是主键，lucene.net分配
                //检索结果中只有文档的id，如果要取Document，则需要Doc再去取
                //降低内容占用
                Document doc = searcher.Doc(docID);
                string number = doc.Get("number");
                string title = doc.Get("title");
                string body = doc.Get("body");

                SearchResult searchResult = new SearchResult() { Number = number, Title = title, BodyPreview = Preview(body, kw) };
                list.Add(searchResult);

            }
            return list;
        }

 

Jquery UI模拟Baidu下拉提示和数据的绑定

 
"center">
        "text" id="txtKeyword" name="kw" value='<%=kw %>'/>
        <%-- "createIndexButton" runat="server" οnclick="searchButton_Click" 
            Text="创建索引库" />--%>
        "submit" name="searchButton" value="搜索" style="width: 91px" />

    
    

    
"hotwordsUL">
          "hotwordsRepeater" runat="server">
            
                
'CreateIndex.aspx?kw=<%#Eval("Keyword") %>'><%#Eval("Keyword") %>
            
          
    
     

  
    "dataRepeater" runat="server" EnableViewState="true">
        
            

        
        
            

                'http://localhost:8080/showtopic-<%#Eval("Number") %>.aspx'><%#Eval("Title") %>
                

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小结

很巧，一年前我的微薄上的签名是七月能有31天，是给我的最大恩惠。现在，此刻，还是很一年前那样烦躁，不知所措，又是7月31日，那样的熟悉。

大三的这个夏天，和往常那样，静静的坐着，看到了凌晨的晨曦，那样安静，祥和。

再过20天，即将投出第一份简历，一切都来得那样快，让人不知所措。

或许，明年的7月31日，不再这么悲伤。

想起了，天下足球里对亨利的描述：

还是回到伦敦吧，通往海布里的列车一趟一趟运行着，

这里总会送走过去，迎来新生，

32岁的亨利就坐在那儿，深情的目光望过去，远远都是自己22岁的影子...

 

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