Lucene入门

Lucene

Lucene介绍

apache下的开放源代码的全文检索引擎工具包，可以实现全文检索功能，Lucene只是个工具包，无法单独运行。
程序员或开发工程师使用lucene提供的类库可以开发全文检索功能。

全文检索技术的应用场景

• 搜索引擎：
  如百度、google，搜索引擎可以搜索互联网上所有的内容（网页、pdf电子书、视频、音乐）。
  Lucene和搜索引擎的区别：搜索引擎是对外提供全文检索服务，是可以单独运行。Lucene只是一个工具包不能单独运行的，需要在project中加入lucene的jar包，最终project在JVM运行。
• 站内搜索：
  站内搜索只能搜索本网站的信息（网页、pdf电子书、视频、音乐、关系数据库中的信息等等），比如：电商网站搜索商品信息，论坛网站搜索网内帖子。。。

Lucene实现全文检索过程–概括

• 全文检索的定义：
  全文检索首先将要搜索的目标文档中的词提取出来，组成索引，通过查询索引达到搜索目标文档的目的。
  这种先建立索引，再对索引进行搜索的过程就叫全文检索（Full-text Search）
• Lucene实现全文检索过程（全文检索实现过程）：
  
  因此，全文检索过程主要分为两部分，创建索引，通过索引搜索
• 索引：

1、从关系数据库中、互联网上、文件系统采集源数据(要搜索的目标信息)
源数据的来源是很广泛的。

2、将源数据采集到一个统一的地方，要创建索引，将索引创建到一个索引库（文件系统）中
从源数据库中提取关键信息，从关键信息中抽取一个一个词，词和源数据是有关联。
索引库中就是一个一个的库。

• 搜索：

3、用户执行搜索（全文检索）编写查询关键（全文检索查询语法，类似关系数据库中的sql）

4、从索引库中搜索索引，根据查询关键字搜索索引库中的一个一个词

5、展示搜索的结果。
创建索引时词和源数据有关联，索引库中记录了这个关联，如果找到了词就说明找到了源数据（http的网页、pdf电子书）。

Lucene的简单环境

mysql5.1驱动包：mysql-connector-java-5.1.7-bin.jar
lucene核心包：lucene-core-4.10.3.jar
lucene分析器通用包：lucene-analyzers-common-4.10.3.jar
lucene查询解析器包：lucene-queryparser-4.10.3.jar
junit包：junit-4.9.jar

索引部分

• 为什么要采集数据？

全文检索要搜索的源数据的格式是多种多样的，比如：互联网站上的网页(html)、互联网上的音乐(mp3..)、视频(avi..)、pdf电子书等。

全文检索搜索的这些数据称为非结构化数据
什么是非结构化数据？
结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等

如何搜索结构的数据？
由于结构化数据是固定格式，所以就可以针对固定格式的数据设计算法来搜索，比如数据库like查询，like是根据关键字去搜索的内容中顺序扫描关键字。
select * from book where description like ‘%java%’
description 的内容很多，如果要顺序扫描的算法，速度很慢的。

如何搜索非结构的数据？
需要将所有要搜索的非结构化数据通过技术手段采集到一个固定的地方，将这些非结构化的数据想办法组成结构化的数据，再以一定的算法去搜索。

• 如何采集数据

针对不同的源数据，使用不同的技术进行采集：
1、针对互联网上的数据，使用http协议抓取html网页到本地，生成一个html文件。
2、针对关系数据库中的数据，连接数据库读取表中的数据。
3、针对文件系统中的数据，通过流读取文件系统的文件。

以上技术中使用第一种较多，因为目前全文检索主要搜索数据的来源是互联网，搜索引擎使用一种爬虫程序抓取网页（ 通过http抓取html网页信息），以下是一些爬虫项目：

    Solr（http://lucene.apache.org/solr） ，solr是apache的一个子项目，支持从关系数据库、xml文档中提取原始数据。
    Nutch（http://lucene.apache.org/nutch）, Nutch是apache的一个子项目，包括大规模爬虫工具，能够抓取和分辨web网站数据。
    jsoup（http://jsoup.org/ ），jsoup 是一款Java 的HTML解析器，可直接解析某个URL地址、HTML文本内容。它提供了一套非常省力的API，可通过DOM，CSS以及类似于jQuery的操作方法来取出和操作数据。
    heritrix（http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/files/），Heritrix 是一个由 java 开发的、开源的网络爬虫，用户可以使用它来从网上抓取想要的资源。其最出色之处在于它良好的可扩展性，方便用户实现自己的抓取逻辑。

• 采集数据Dao
  创建pojo类，类中属性需与数据库表中字段一一对应

• Dao接口

索引文件逻辑结构

索引文件： 将源数据创建索引，最终以索引文件方式存储到文件系统中。

索引文件逻辑结构图：

• 文档域：
  对非结构化的数据统一格式为document文档格式，
  一个文档有多个field域，不同的文档其field的个数可以不同，建议相同类型的文档包括相同的field。

• 索引域：
  索引域的用于搜索的，搜索程序将从索引域中搜索一个一个词，根据词找到对应的文档。
  之所以根据词可以找到文档，是因为词是从document中的Field内容抽取出来的。
  将Document中的Field的内容进行分词，将分好的词创建索引，索引=Field域名:词（表示从document中的哪个Field抽取的词）

创建Docuemnt

使用lucnene的api创建Document。
一个document对应一条book表的记录。
代码如下：

// 创建索引
@Test
public void createIndexFromDb() {
    // 一个document对应一个book表的一条记录

    // 调用dao获取book的所有记录
    List books = new BookDaoImpl().findAllBook();

    // 创建document的list集合
    List documents = new ArrayList();

    for (Book book : books) {
        // 创建document
        Document document = new Document();

        // 创建field域
        // 参数说明：域名，field中存储的value值，是否存储
        //商品id
        TextField id = new TextField("id", book.getId().toString(),Store.YES);
        //商品名称
        TextField name = new TextField("name", book.getName(), Store.YES);
        //商品价格
        FloatField price = new FloatField("price", book.getPrice(),Store.YES);
        //商品图片
        TextField pic = new TextField("pic", book.getPic(), Store.YES);
        //商品描述
        TextField description = new TextField("description",book.getDescription(), Store.YES);

        // 将field加入document中
        document.add(id);
        document.add(name);
        document.add(price);
        document.add(pic);
        document.add(description);

        // 将一个document加入List中
        documents.add(document);
    }
}

这里需要注意一下使用的Field类型，根据下图选择

分词

在对Docuemnt中的内容索引之前需要经过分词、过虑两步。
分词就是将原始文档内容切分成一个一个的词也就是将Document中Field的value值切分成一个一个的词。
过虑包括去除标点符号、去除停用词（的、是、a、an、the等）、大写转小写、词的形还原（复数形式转成单数形参、过去式转成现在式。。。）等。
Lucene作为了一个工具包提供不同国家的分词器，如下图：

这里使用StandardAnaylzer标准分词器，支持对英文内容分词。
使用：

Analyzer anaylzer = new StandardAnalyzer();

创建索引

• 索引过程：
  
  IndexWriter是索引过程的核心组件，通过IndexWriter可以创建新索引、更新索引、删除索引操作。IndexWriter需要通过Directory对索引进行存储操作。
  Directory描述了索引的存储位置，底层封装了I/O操作，负责对索引进行存储。它的子类常用的包括FSDirectory（在文件系统存储索引）、RAMDirectory（在内存存储索引）。

一下代码写在上面文档的Test类中的下方；
// 第四步：因为IndexWriterConfig中需要Analyzer，所以创建分词类型
Analyzer anaylzer = new StandardAnalyzer();

// 第二步：因为IndexWriter中需要Directory，所以创建Directory对象即索引目录流对象----这里需要一个File对象用于指定索引目录
Directory directory = FSDirectory.open(new File("F:\\develop\\Lucene\\indexdata"));

// 第三步：因为IndexWriter中需要IndexWriterConfig，所以创建IndexWriterConfig对象---这里需要一个Lucene的版本对象，和一个分词器对象
IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, anaylzer);

// 第一步：创建索引操作对象--这里需要一个Directory和IndexWriterConfig对象
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, indexWriterConfig);

// 通过indexWriter创建索引
for (Document document : documents) {
    indexWriter.addDocument(document);
}

// 提交
indexWriter.commit();

// 因为有流参与，所以需要关闭资源
indexWriter.close();

经执行，可在设置的索引目录中找到创建的索引，案例成功

- 总结一下：
索引的创建，首先，需要准备好Document，然后从IndexWriter入手，从核心组件的参数往回创建写代码

使用Luke查询索引文件内容

Luke作为Lucene工具包中的一个工具（http://www.getopt.org/luke/），用于查询、修改lucene的索引文件。

打开Luke方法：
打开cmd窗口，找到luke所在目录，输入java -jar lukeall-4.10.3.jar：

运行结果：


注意：运行成功后，黑窗口不能关闭。

搜索部分

• 搜索过程
  
  1、用户定义查询语句，用户确定查询什么内容（输入什么关键字）
  指定查询语法，相当于sql语句。
  2、IndexSearcher索引搜索对象，定义了很多搜索方法，程序员调用此方法搜索。
  3、通过IndexReader索引读取对象，对应的索引维护对象IndexWriter
  IndexReader读取索引目录的索引文件
  4、IndexReader需要索引流对象读取索引目录内容，使用FSDirectory文件系统流对象
  5、IndexSearcher搜索完成，返回一个TopDocs（匹配度高的前边的一些记录）
• 输入查询语句
  通过Query查询对象输入查询语句。
  同数据库的sql一样，lucene全文检索也有固定的语法：
  最基本的有比如：AND, OR, NOT 等
  举个例子，用户输入语句：description:java AND lucene
  意义：查询description域内容有java并且有lucene的文档。
• 搜索语法分析
  由于查询语句为特殊的语法所以lucene会首先对语法进行分析，判断语法关键字的正确性，比如NOT、AND、OR，分别抽取出语法关键字和搜索关键字。
• 分词
  和索引过程的分词一样，这里要对用户输入的关键字进行分词，一般情况索引和搜索使用的分词器一致。
  比如：输入搜索关键字“java开发”，分词后为java和开发两个词，与java和开发有关的内容都搜索出来了。
  ！！！！这里注意：搜索过程使用的分词器要和索引时使用的分词器一致！！！！

Lucene深入

Field属性

• 需求：
  由于图书的描述信息内容量大，实际开发中不会在搜索结果页面显示图书描述，而会在图书的详情页面显示所有描述，所以图书描述不需要存储在document，这样可以节省索引空间；
  由于用户输入的关键字会根据图书描述信息搜索所以需要对图书描述信息进行分词并且索引，因为分词的目的是为了索引，而索引的目的是为了搜索。
  用户输入关键字不会匹配图片，所以不用对图书图片地址进行分词也不用进行索引，由于图书图片字段存储了图片的地址其目的是为了在搜索结果页面显示图片，所以需要在document中存储图片地址，这样才能从搜索的document中取出图片从而在页面显示。
• Field属性
  1.是否分词(Tokenized)
  是：分词的目的是为了索引
  否：当搜索关键要匹配整个field域的值时，就不分词，例如：图书id主键，订单号，身份证号
  2.是否索引(Indexed)
  是：索引的目的是为了搜索
  否：图片地址，因为不会根据图片地址来搜索
  3.是否需要存储(Stored)
  是：将field的内容存储到索引文件中，将来搜索出来document，从索引文件（lucene）中取出来，存储的目的是为了将来搜索到document，从lucene取出值。
  否：不在查询结果页面显示的就不用存储，比如：图书描述，商品简介。
  不存储是来不在lucene的索引文件中记录，节省lucene的索引文件空间，如果要在详情页面显示描述，思路：
  从lucene中取出图书的id，根据图书的id查询关系数据库中book表得到描述信息。
  注意：Lucene对于数字型的值，只要有搜索需求的，都要进行分词和索引，并且需要存储。
  
• 代码：

// 创建分词，索引
@Test
public void setIndexed() throws IOException {
    // 创建document对象
    List documents = new ArrayList();

    // 查询所有book数据
    List books = new BookDaoImpl().findAllBook();

    // 循环books获取每一个book，将属性设置到field中
    for (Book book : books) {
        // 创建Field域

        // 创建域名为id的域---不要分词，要索引，要存储
        StringField id = new StringField("id", book.getId().toString(), Store.YES);

        // 创建域名为name的域---要分词，要索引，要存储
        TextField name = new TextField("name", book.getName(), Store.YES);

        // 创建域名为price的域---要分词，要索引，要存储
        FloatField price = new FloatField("price", book.getPrice(), Store.YES);

        // 创建域名为pic的域---不要分词，不要索引，要存储
        StoredField pic = new StoredField("pic", book.getPic());

        // 创建域名为description的域---要分词，要索引，不要存储
        TextField description = new TextField("description", book.getDescription(), Store.NO);

        // 将所有域存入document中
        Document document = new Document();
        document.add(id);
        document.add(name);
        document.add(price);
        document.add(pic);
        document.add(description);

        // 将创建的document存入documents集合中
        documents.add(document);
    }

    // 创建directory设置文件存储目录
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("F:\\develop\\Lucene\\indexdata"));

    // 创建分词器
    Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

    // 创建IndexWriter配置文件
    IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, analyzer);

    // 创建分词索引的核心对象IndexWriter
    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, indexWriterConfig);

    // 遍历目录 下的文件生成的文档，调用indexWriter方法创建索引
    for (Document document : documents) {
        indexWriter.addDocument(document);
    }

    // 提交
    indexWriter.commit();

    // 关闭流对象
    indexWriter.close();
}

索引维护

• 需求
  管理人员通过电商系统更改图书信息，这时更新的是数据库，如果使用lucene搜索图书信息需要在数据库表book信息变化时及时更新lucene索引库。
• 添加索引
  详细代码见上面案例
• 删除索引

// 删除索引
@Test
public void deleteIndexed() throws Exception {
    // 创建目录
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("F:\\develop\\Lucene\\indexdata"));

    // 创建分词解析器
    Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

    // 创建配置文件
    IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, analyzer);

    // 创建核心对象
    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, indexWriterConfig);

    // 创建查询分析器--这里需要指定默认搜索的域和分词器类型
    QueryParser queryParser = new QueryParser("description", analyzer);

    // 创建查询对象---填写查询语句
    Query query = queryParser.parse("description:java");

    // 执行删除语句
    // 删除全部索引
//      indexWriter.deleteAll();
    // 删除指定索引
    indexWriter.deleteDocuments(query);

    // 提交
    indexWriter.commit();

    // 关闭
    indexWriter.close();
}

注意：Lucene3.X版本中索引删除后将放在Lucene的回收站中，可以恢复删除的文档，3.X之后无法恢复。

建议：删除索引时根据主键的Field进行删除，以免误删除数据。本例子主键Feild 即id删除。
- 修改索引
思路：
先查询、再删除、再添加。
建议根据主键field查询document，避免误更新。

// 更新索引
@Test
public void updateIndexed() throws Exception{
    // 创建目录
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("F:\\develop\\Lucene\\indexdata"));

    // 创建分词解析器
    Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

    // 创建配置文件
    IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, analyzer);

    // 创建核心类
    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, indexWriterConfig);

    // 创建term-查询条件
    Term term = new Term("id", "1");

    // 创建文档
    Document document = new Document();

    // 创建域
    StringField id = new StringField("id", "1", Store.YES);
    TextField name = new TextField("name", "Java编程语言123", Store.YES);

    // 将域添加到文档中
    document.add(id);
    document.add(name);

    // 执行更新语句
    indexWriter.updateDocument(term, document);

    // 提交
    indexWriter.commit();

    // 关闭
    indexWriter.close();
}

搜索

• Query查询方法

用户使用lucene搜索，需要定义自己的查询语法。

lucene中提供两大查询：

1、一种方法直接query对象方法，直接使用query对象构造查询语法

Query是一个抽象类，lucene提供了很多查询对象，比如TermQuery项精确查询，NumericRangeQuery数字范围查询等。
如下代码：

Query query = new TermQuery(new Term("name", "lucene"));

2、另一种方法使用QueryParser查询解析器，构造查询语法
手动编写查询语法：
如下代码：

    QueryParser queryParser = new QueryParser("name", new StandardAnalyzer());
    Query query = queryParser.parse("name:lucene");

QueryParser方法最直接，开发中常用 的方法。
- 直接使用query对象查询
TermQuery通过项查询，匹配某个Field:

// 创建Term对象,指定域名和要搜索的关键字
Term term = new Term("name", "java");

// 通过TermQuery对象查询索引
TermQuery query = new TermQuery(term);

• NumericRangeQuery 数字范围搜索：

// 通过NumericRangeQuery对象搜索索引---指定域名，指定最小值，指定最大值，指定是否包含最小值，指定是否包含最大值
NumericRangeQuery query = NumericRangeQuery.newFloatRange("price", 60.0f, 70.0f, true, true);

• BooleanQuery，布尔查询，实现组合条件查询：

// 创建Term对象,指定域名和要搜索的关键字
Term term = new Term("description", "java");

// 通过TermQuery对象搜索索引
TermQuery termQuery = new TermQuery(term);

// 通过NumericRangeQuery对象搜索索引---指定域名，指定最小值，指定最大值，指定是否包含最小值，指定是否包含最大值
NumericRangeQuery numericRangeQuery = NumericRangeQuery.newFloatRange("price", 50.0f, 70.0f, true, true);


// 通过BooleanQuery组合查询索引---既根据价格范围搜索，也根据关键字搜索
/**
 *  Occur.MUST  查询条件必须满足    相当于and
 *  Occur.MUST_NOT  查询条件必须不满足   相当于not
 *  Occur.SHOULD    查询条件可以满足也可以不满足  相当于or
 */
BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery();

booleanQuery.add(termQuery, Occur.MUST);
booleanQuery.add(numericRangeQuery, Occur.MUST);

• QueryParser
  如果设定了默认域，则查询语句可不写域名，去默认域查询
  项查询：
  FieldName : value

// 上述项查询，即""中的格式
Query query = queryParser.parse("name:java and lucene");

范围查询：
FieldName:[min TO max]

// 上述项查询，即""中的格式
Query query = queryParser.parse("price:['10' TO '20']");

注意：QueryParse不支持对数字范围的搜索，它支持字符串范围。数字范围搜索建议使用NumericRangeQuery。

组合查询：
上边BooleanQuery例子的查询表达式如下：
+price:[0 TO 200] +name:java
上边的表达式表示price的值在0和200之间且name为“java”，必须满足的条件使用+（加号）表示。
与BooleanQuery中Occur对应的符号如下：

关键字查询：

AND：关键字1 AND 关键字2
两个关键字都匹配上条件满足。

OR：关键字1 OR 关键字2
两个关键字匹配一个条件满足

NOT：关键字1 NOT 关键字2
关键字1满足，关键字2不满足

技巧：
通过System.out.println(query对象);查看query内部执行的语法 。
建议在实际开发中使用queryParser查询。

• MultiFieldQueryParser(常用)

通过MuliFieldQueryParse对多个域查询，比如商品信息查询，输入关键字需要从商品名称和商品内容中查询。

// 创建查询解析器
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

// 创建多个域名的数组
String[] fields = {"name", "description"};

// 创建QueryParser对象,需要指定默认域和查询解析器---需要设置多个域的域名数组和查询解析器
// QueryParser queryParser = new QueryParser("name", analyzer);
QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(fields, analyzer);

// 通过QueryParser对象创建Query对象---设置查询语句
Query query = queryParser.parse("+java +lucene");

• TopDocs

Lucene搜索结果可通过TopDocs遍历，TopDocs类提供了少量的属性，如下：

search(query, n)，n表示取出匹配度高的前n条记录。

totalHits：匹配到索引库的document总数，不受search(query, n)中的n值的影响。

topDocs.scoreDocs：匹配度高的记录，scoreDocs的大小是小于等于受search(query, n)中的n值，
scoreDocs的大小是小于等于totalHits

相关度排序

• 什么是相关度
  相关度排序是查询结果按照与查询关键字的相关性进行排序，越相关的越靠前。比如搜索“Lucene”关键字，与该关键字最相关的文档应该排在前边。

  在进行关键搜索时Lucene根据关键和文档相关度打一个分，最终的查询结果根据分值降序排序。分值越高相关度越高。

  可以人为去干预打分，影响结果排序，由于某些市场营销需求需要去干预打分。

• 相关度打分

影响打分的因素是词（Term）的权重：
根据Term找到文档，Term对文档的重要性称为权重，影响Term权重有两个因素：
Term Frequency (tf) ：
指此Term在此文档中出现了多少次。tf 越大说明权重越大。词(Term)在文档中出现的次数越多，说明此词(Term)对该文档越重要，如“Lucene”这个词，在文档中出现的次数很多，说明该文档主要就是讲Lucene技术的。

Document Frequency (df)：
有多少文档包含次Term。df 越大说明权重越小，因为这个term可能是一个停止词。

比如，在一篇英语文档中，this出现的次数更多，就说明越重要吗？不是的，有越多的文档包含此词(Term), 说明此词(Term)太普通，不足以区分这些文档，因而重要性越低。

Lucene使用空间向量模型的算法计算相关度打分，根据搜索关键字和文档的相关度来计算打分，打分前要计算机词的权重(Term对文档的重要性)。

• 设置boost值影响打分

可以手动设置boost值影响相关度打分。
总结影响 相关度打分因素：
1、 词本身对于文档的权重
2、boost值
通过从上边两个因素入门最终干预搜索结果排序。

boost是一个加权值（默认加权值为1.0f），它可以影响权重的计算。

——索引时设置boost值
可以将某个document的description加权值设置为100.0f，结果搜索java时如果内容可以匹配到关键字就可以把该Document排在前边。

// 通过设置boost值干预打分
if (book.getId() == 4) {
    // 对图书id为4的文档设置boost权值为100，影响最终打分
    description.setBoost(100.0f);
}

——搜索时设置boost值
在执行搜索时对某个域进行加权，在进行组合域查询时，匹配到加权值高的域最后计算的相关度得分就高。通常把标题、书名等域的加权值设置高点。
比如：根据关键字从图书名称、图书描述中搜索，如果名称匹配上表示图书与关键字相关度很高。
在搜索时，设置哪个域的boost 权值高。

通过MultiFieldQueryParser完成组合域搜索。

// 创建多个域名的数组
String[] fields = {"name", "description"};

// 创建权重
Map<String, Float> boosts = new HashMap<String, Float>();
// 设置评分，名称中包含关键字的权重高，最后的相关度评分高
boosts.put("name", 300f);

// 创建QueryParser对象,需要指定默认域和查询解析器---需要设置多个域的域名数组和查询解析器,还有权重的Map集合
QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(fields, analyzer, boosts);

// 通过QueryParser对象创建Query对象---设置查询语句
Query query = queryParser.parse("java");

中文分词器

• 什么是中文分词器
  学过英文的都知道，英文是以单词为单位的，单词与单词之间以空格或者逗号句号隔开。而中文则以字为单位，字又组成词，字和词再组成句子。所以对于英文，我们可以简单以空格判断某个字符串是否为一个单词，比如I love China，love 和 China很容易被程序区分开来；但中文“我爱中国”就不一样了，电脑不知道“中国”是一个词语还是“爱中”是一个词语。把中文的句子切分成有意义的词，就是中文分词，也称切词。我爱中国，分词的结果是：我 爱 中国。

  中文分词器是按照词库进行分词，我爱中国分词后是：我、爱、中国，如果将“我爱中国”加入词库，分词后的结果是：我、爱、中国、我爱中国 四个词。

• Lucene自带中文分词器
  StandardAnalyzer：
  单字分词：就是按照中文一个字一个字地进行分词。如：“我爱中国”，
  效果：“我”、“爱”、“中”、“国”。
  CJKAnalyzer
  二分法分词：按两个字进行切分。如：“我是中国人”，效果：“我是”、“是中”、“中国”“国人”。
  上边两个分词器无法满足需求。
• 第三方中文分词器
  使用ik-analyzer：
  IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始， IKAnalyzer已经推出了4个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版本开始，IK发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。在2012版本中，IK实现了简单的分词歧义排除算法，标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。
  
• 使用luke测试中文分词
  
  使用Luke测试第三方分词器分词效果，需通过java.ext.dirs加载jar包:
  可简单的将第三方分词器和lukeall放在一块儿，cmd下运行：
  
  加入第三方jar包之后，如果需要从cmd界面进入，需要将执行语句换为一下语句：
  java -Djava.ext.dirs=. -jar lukeall-4.10.3.jar
  
• 如何使用中文分词器
  如果使用中文分词器ik-analyzer，就在索引和搜索程序中使用一致的分词器ik-analyzer。
  索引使用中文分词器：
  
  搜索中使用中文分词器：
  
• 扩展中文分词器词库
  在classpath下定义IKAnalyzer.cfg.xml文件，如下：

  
<properties>  
    <comment>IK Analyzer 扩展配置comment>
    
    <entry key="ext_dict">dicdata/mydict.dicentry> 
    
    <entry key="ext_stopwords">dicdata/ext_stopword.dicentry> 
properties>

在classpath下的编辑dicdata/mydict.dic文件，此文件中存储扩展词库，在dicdata/ext_stopword.dic文件中存放停用词。
注意：设置完后，需将此文件拷贝到桌面修改编码格式，mydict.dic文件的编码格式 为utf-8 ，不能是别的格式！！！，修改完之后再拷贝回项目当中