SpringBoot整合Lucene实现全文检索【详细步骤】【附源码】

1. 项目背景

同样，本文的出现，也是我的个人网站笑小枫搭建的过程中产生的，作为一个技术博客为主的网站，Mysql的搜索已经满足不了我的野心了，于是，我便瞄上了全文检索。最初，是打算直接使用比较熟悉的ES，但是考虑到部署ES额外的服务器资源开销，最后选择了Lucene，搭配IK分词器，直接在项目中整合。

2. 什么是Lucene

看看官网上的介绍吧~

Apache Lucene™ is a high-performance, full-featured search engine library written entirely in Java. It is a technology suitable for nearly any application that requires structured search, full-text search, faceting, nearest-neighbor search across high-dimensionality vectors, spell correction or query suggestions.

Apache Lucene is an open source project available for free download.

看不懂，翻译过来就是：

Apache Lucene™是一个完全用Java编写的高性能、全功能的搜索引擎库。它是一种几乎适用于任何需要结构化搜索、全文搜索、切面、跨高维向量的最近邻搜索、拼写纠正或查询建议的应用程序的技术。Apache Lucene是一个免费下载的开源项目。

没错，它就是我们需要的全文搜索引擎，接下来让我们一起看看怎么在SpringBoot项目中集成使用它吧。

3. 引入依赖，配置索引

3.1 引入Lucene依赖和分词器依赖

先看看需要的依赖吧。

算了，还是先说说我的需求吧，算了，没有需求，具体参考百度搜索框吧~反正就是那样

直接上依赖吧，默认分词器对中文不友好。这里使用IK分词器（不多介绍）

        
        <dependency>
            <groupId>org.apache.lucenegroupId>
            <artifactId>lucene-coreartifactId>
            <version>7.6.0version>
        dependency>

        
        <dependency>
            <groupId>org.apache.lucenegroupId>
            <artifactId>lucene-queryparserartifactId>
            <version>7.6.0version>
        dependency>

        
        <dependency>
            <groupId>org.apache.lucenegroupId>
            <artifactId>lucene-analyzers-commonartifactId>
            <version>7.6.0version>
        dependency>

        
        <dependency>
            <groupId>org.apache.lucenegroupId>
            <artifactId>lucene-highlighterartifactId>
            <version>7.6.0version>
        dependency>

        
        <dependency>
            <groupId>com.jianggujingroupId>
            <artifactId>IKAnalyzer-luceneartifactId>
            <version>8.0.0version>
        dependency>

这里使用com.jianggujin:IKAnalyzer-lucene:8.0.0可以兼容新版本的lucene。

新版本的lucene和com.janeluo:ikanalyzer:2012_u6版本冲突，会报以下错误。

解决方案放在源码中了，这里不展开了。使用com.janeluo:ikanalyzer:2012_u6版本，把com.maple.lucene.util.MyIKAnalyzer和MyIKTokenizer的注释放开就行。

3.2 表结构和数据准备

准备表结构，这里是简化过的表结构，只提供演示效果。

CREATE TABLE `blog_title` (
	`id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
	`title` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '标题',
	`description` VARCHAR(255) NULL DEFAULT NULL COMMENT '描述',
	PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
)
COMMENT='博客标题' COLLATE='utf8_general_ci' ENGINE=InnoDB;

准备测试数据：

INSERT INTO `blog_title` (`id`, `title`, `description`) VALUES 
(808, '0.SpringBoot目录', 'https://xiaoxiaofeng.com'),
(809, '1.SpringBoot项目创建', '大家好，我是笑小枫，跟我一起玩转SpringBoot项目吧，本文讲一下如何搭建SpringBoot项目。'),
(810, '10.SpringBoot处理请求跨域问题', 'CORS全称Cross-Origin Resource Sharing，意为跨域资源共享。当一个资源去访问另一个不同域名或者同域名不同端口的资源时，就会发出跨域请求。如果此时另一个资源不允许其进行跨域资源访问，那么访问就会遇到跨域问题。跨域指的是由于浏览器的安全性限制，不允许前端页面访问协议不同、域名不同、端口号不同的http接口。'),
(811, '11.SpringBoot接口日志信息统一记录', '为什么要记录接口日志？\n至于为什么，详细看到这里的小伙伴心里都有一个答案吧，我这里简单列一下常用的场景吧用户登录记录统计、重要增删改操作留痕、需要统计用户的访问次数、接口调用情况统计、线上问题排查、等等等...既然有这么多使用场景，那我们该怎么处理，总不能一条一条的去记录吧面试是不是老是被问Spring的Aop的使用场景，那这个典型的场景就来了，我们可以使用Spring的Aop，完美的实现这个功能，接下来上代码'),
(812, '12.SpringBoot导入Excel', '在java处理excel方便从简单的实现功能到自己封装工具类，一路走了好多，阿里的easyExcel对POI的封装更加精简这里介绍一下简单使用。'),
(813, '13.SpringBoot导出Excel', '在java处理excel方便从简单的实现功能到自己封装工具类，一路走了好多，阿里的easyExcel对POI的封装更加精简这里介绍一下简单使用。'),
(814, '14.SpringBoot发送邮件', '本文主要介绍了使用SpringBoot发送邮件，主要包含如何获取发送邮件的授权码，这里以QQ邮箱为例，然后介绍了功能如何实现，包括通过模板发送邮件，发送带图片的邮件，发送带附件的邮件，发送带有多个附件的邮件。'),
(815, '15.SpringBoot根据模板生成Word', '本文主要讲了SpringBoot基于模板的形式生成word的功能实现，感兴趣或有类似功能需求的小伙伴可以看一下，包括word模板制作，功能代码实现，支持导出图片、表格等功能。'),
(816, '16.SpringBoot生成PDF', '本文主要介绍了在SpringBoot项目下，通过代码和操作步骤，详细的介绍了如何操作PDF。希望可以帮助到准备通过JAVA操作PDF的你。\n本文涉及pdf操作，如下：\nPDF模板制作、 基于PDF模板生成，并支持下载、自定义中文字体、完全基于代码生成，并保存到指定目录、合并PDF，并保存到指定目录、合并PDF，并支持下载\n'),
(817, '17.SpringBoot文件上传下载', '在java开发中文件的上传、下载、删除功能肯定是很常见的，本文主要基于上传图片或文件到指定的位置展开，通过详细的代码和工具类，讲述java如何实现文件的上传、下载、删除。'),
(818, '18.SpringBoot中的Properties配置', 'springboot在使用过程中，我们有很多配置，比如mysql配置、redis配置、mybatis-plus、调用第三方的接口配置等等...\n\n我们现在都是放在一个大而全的配置里面的，如果我们想根据功能分为不同的配置文件管理，让配置更加清晰，应该怎么做呢？'),
(819, '19.使用Docker部署最佳实践', '使用Docker部署最佳实践'),
(820, '2.SpringBoot配置基于swagger2的knife4j接口文档', 'SpringBoot项目如果前后端分离，怎么把写好了的接口返回给前端的小伙伴呢，试试这款基于Swagger2的knife4j吧，简直好用到爆！'),
(821, '3.SpringBoot集成Mybatis Plus', '本文主要介绍了SpringBoot集成mysql数据库、集成Mybatis Plus框架；通过一个简单的例子演示了一下使用Mybatis Plus进行数据插入和查询；使用Knife4j进行接口调试；集成阿里巴巴Druid数据连接池；通过Druid页面进行执行sql查询、分析。'),
(822, '4.SpringBoot返回统一结果包装', '前后端分离的时代，如果没有统一的返回格式，给前端的结果各式各样，估计前端的小伙伴就要骂娘了。  \n我们想对自定义异常抛出指定的状态码排查错误，对系统的不可预知的异常抛出友好一点的异常信息。  \n我们想让接口统一返回一些额外的数据，例如接口执行的时间等等。  那就进来一起康康吧~......'),
(823, '5.SpringBoot返回统一异常处理', '如果程序抛异常了，我们是否也可以返回统一的格式呢？\n答案是，当然可以的，不光可以抛出我们想要的格式，还可以对指定的异常类型进行特殊处理\n例如使用@Validated对入参校验的异常，我们自定义的异常等等...'),
(824, '6.SpringBoot日志打印Logback详解', 'Logback 旨在作为流行的 log4j 项目的继承者，是SpringBoot内置的日志处理框架，spring-boot-starter其中包含了spring-boot-starter-logging，该依赖内容就是 Spring Boot 默认的日志框架 logback。这里给大家介绍一下在SpraingBoot中Logback的配置。'),
(825, '7.SpringBoot控制台自定义banner', '熬夜整理完logback相关的内容，突然发现我们的《笑小枫系列-玩转SpringBoot》已经6篇文章了，我们的配套程序居然没有一个属于自己的log，这简直说不过去了，我这处女座的小暴脾气，赶紧整一个，于是便有了此文。好了，接下来言归正传，毕竟本文也是属于我们系列的一份子嘛，不能落下'),
(826, '8.SpringBoot集成Redis', 'SpringBoot中怎么使用Redis做缓存机制呢？本文为大家揭开Redis的面纱，内容偏基础，但详细。本文核心：SpringBoot继承redis、SpringBoot常用的redis操作演示、监听Redis的key过期机制。'),
(827, '9.SpringBoot用户登录拦截器', '本文主要介绍了SpringBoot实现登录功能，使用JWT+Redis进行功能实现，从最基础的建表开始，详细的介绍了功能的实现。学习完本文，你将掌握登录功能的核心技能。'),
(832, '【笑小枫的按步照搬系列】JDK8下载安装配置', '本文主要讲解了JDK8在windows环境下的下载、安装、已经环境变量的配置，参照本文，你只需要按步照搬，便可快速的安装好JAVA环境。'),
(833, '【笑小枫的按步照搬系列】Maven环境配置', '本文主要介绍了maven的安装配置，包括配置本地仓库，配置阿里镜像等。安装maven环境之前要先安装java jdk环境（没有安装java环境的可以先去看安装JAVA环境的教程）Maven 3.3+ require JDK 1.7 及以上。'),
(834, '【笑小枫的按步照搬系列】Node.js安装', 'Node.js安装'),
(835, '【笑小枫的按步照搬系列】Redis可视化工具-RedisInsight', 'RedisInsight是Redis官方出品的可视化管理工具，可用于设计、开发、优化你的Redis应用。支持深色和浅色两种主题，界面非常炫酷！可支持String、Hash、Set、List、JSON等多种数据类型的管理，同时支持远程使用CLI功能，功能非常强大！'),
(836, '【笑小枫的按步照搬系列】Redis多系统安装（Windows、Linux、Ubuntu）', 'Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。本文主要讲述了Redis如何安装。'),
(837, '【笑小枫的按步照搬系列】开源的服务器远程工具-FinalShell', '之前一直使用 xshell + ftp 组合的方式来部署项目，后来发现了FinalShell 这款软件，瞬间就爱上了。FinalShell 相当于 xshell + ftp 的组合，即：FinalShell = xshell + ftp ；FinalShell 只用一个程序，将xshell 、ftp同屏显示，既可以输入命令，也可以传输数据，还能以树的形式展示文件路径。'),
(840, '【笑小枫的按步照搬系列】本地安装Mysql数据库', '本文主要介绍了在windows环境下如何下载安装mysql8+版本，你只需要按步照搬就可以完美解决你安装软件的困扰。本文主要包括mysql的下载、安装、配置my.ini文件、修改初始化密码等。'),
(841, '【笑小枫的按步照搬系列】版本控制工具git安装过程详解', 'Git 是个免费的开源分布式版本控制系统，下载地址为git-scm.com 或者 gitforwindows.org，本文介绍  Git-2.35.1.2-64-bit.exe 版本的安装方法，需要的小伙伴可以看一看。');

对数据库的操作使用的Mybatis Plus，这里演示比较简单，只是单纯的取数据，不贴详细代码了，需要的去源码里面获取。不想连数据库可以直接用个List模拟掉，简单的贴个对象吧。

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;

/**
 * 

 * blog标题
 * 
 *
 * @author 笑小枫 
 * @since 2023-01-30
 */
@Data
@TableName("blog_title")
public class BlogTitle {

    private Long id;

    private String title;

    private String description;
}

3.3 创建索引

这里直接从数据库查询所有数据，然后创建索引了，只为演示，实际使用中根据数据量大小，业务需要哪些字段，是否需要回表查询等等考虑生产方案，钓无定法，技术多彩。

直接上代码了，索引建在d:\\indexDir目录下，实际使用该封装封装，该放配置放配置哈。这里为了演示效果好（方便你们copy），集中都放在这里了。 注释比较详细，不单独介绍功能了。

如果新增数据追加的话，使用conf.setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.APPEND);模式即可。

    @GetMapping("/createIndex")
    public String createIndex() {
        List<BlogTitle> list = blogTitleMapper.selectList(Wrappers.lambdaQuery(BlogTitle.class));

        // 创建文档的集合
        Collection<Document> docs = new ArrayList<>();
        for (BlogTitle blogTitle : list) {
            // 创建文档对象
            Document document = new Document();

            // StringField: 这个 Field 用来构建一个字符串Field，不分析，会索引，Field.Store控制存储
            // LongPoint、IntPoint 等类型存储数值类型的数据。会分析，会索引，不存储，如果想存储数据还需要使用 StoredField
            // StoredField: 这个 Field 用来构建不同类型，不分析，不索引，会存储
            // TextField: 如果是一个Reader, 会分析，会索引，，Field.Store控制存储
            document.add(new StringField("id", String.valueOf(blogTitle.getId()), Field.Store.YES));
            // Field.Store.YES, 将原始字段值存储在索引中。这对于短文本很有用，比如文档的标题，它应该与结果一起显示。
            // 值以其原始形式存储，即在存储之前没有使用任何分析器。
            document.add(new TextField("title", blogTitle.getTitle(), Field.Store.YES));
            // Field.Store.NO，可以索引，分词，不将字段值存储在索引中。
            // 个人理解：说白了就是为了省空间，如果回表查询，其实无所谓，如果不回表查询，需要展示就要保存，设为YES，无需展示，设为NO即可。
            document.add(new TextField("description", blogTitle.getDescription(), Field.Store.NO));
            docs.add(document);
        }

        // 引入IK分词器，如果需要解决上面版本冲突报错的问，使用`new MyIKAnalyzer()`即可
        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
        // 索引写出工具的配置对象
        IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(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);

        // 索引目录类,指定索引在硬盘中的位置，我的设置为D盘的indexDir文件夹
        // 创建索引的写出工具类。参数：索引的目录和配置信息
        try (Directory directory = FSDirectory.open(FileSystems.getDefault().getPath("d:\\indexDir"));
             IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, conf)) {
            // 把文档集合交给IndexWriter
            indexWriter.addDocuments(docs);
            // 提交
            indexWriter.commit();
        } catch (Exception e) {
            log.error("创建索引失败", e);
            return "创建索引失败";
        }
        return "创建索引成功";
    }

创建索引后，在d:\\indexDir目录下会出现索引文件，如下图

3.4 修改索引

数据变更时，索引应该怎么变更呢？该如何怎么设计呢？

• 在程序中数据变更的时候，更新索引，但是对业务的侵入性比较大。新增、修改、删除时都要多一套操作Lucene的接口。
• 监听数据库数据变更，然后更新索引，引入额外中间件，复杂度变高。

有舍有得吧，看权衡点在哪了，大家有什么好的方案可以留言哟。

    @GetMapping("/updateIndex")
    public String update() {
        // 创建配置对象
        IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer());
        // 创建目录对象
        // 创建索引写出工具
        try (Directory directory = FSDirectory.open(FileSystems.getDefault().getPath("d:\\indexDir"));
             IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, conf)) {
            // 获取更新的数据，这里只是演示
            BlogTitle blogTitle = blogTitleMapper.selectById("808");

            // 创建新的文档数据
            Document doc = new Document();
            doc.add(new StringField("id", "808", Field.Store.YES));
            doc.add(new TextField("title", blogTitle.getTitle(), Field.Store.YES));
            doc.add(new TextField("description", blogTitle.getDescription(), Field.Store.YES));
            writer.updateDocument(new Term("id", "808"), doc);
            // 提交
            writer.commit();
        } catch (Exception e) {
            log.error("更新索引失败", e);
            return "更新索引失败";
        }

        return "更新索引成功";
    }

修改前搜索

然后将id=808的title修改为0.SpringBoot不是目录，更新索引。可以看到数据已变更，但是分词查询，数据仍然查询出来了。

3.5删除索引

    @GetMapping("/deleteIndex")
    public String deleteIndex() {
        // 创建配置对象
        IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer());
        // 创建目录对象
        // 创建索引写出工具
        try (Directory directory = FSDirectory.open(FileSystems.getDefault().getPath("d:\\indexDir"));
             IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, conf)) {
            // 根据词条进行删除
            writer.deleteDocuments(new Term("id", "808"));
            // 提交
            writer.commit();
        } catch (Exception e) {
            log.error("删除索引失败", e);
            return "删除索引失败";
        }
        return "删除索引成功";
    }

只能删除id=808的索引，然后再进行查询，可以看到数据消失了。

4. 数据检索

4.1 基础搜索

最基础的模糊搜索，功能不用文字解释了，写个sql的案例吧，很明显就能懂。

当然走Lucene支持分词检索，计算得分展示等等，只为了容易懂，不杠…

select * from blog_title where title like ('%#{title}%')

  	/**
      * 简单搜索
      */
     @RequestMapping("/searchText")
     public List<BlogTitle> searchText(String text) throws IOException, ParseException {
         Directory directory = FSDirectory.open(FileSystems.getDefault().getPath("d:\\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(text);
         // 获取前十条记录
         TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);
         // 获取总条数
         log.info("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;
         List<BlogTitle> list = new ArrayList<>();
         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);
             BlogTitle content = blogTitleMapper.selectById(doc.get("id"));
             list.add(content);
         }
         return list;
     }

GET http://localhost:8080/lucene/searchText?text=笑小枫

可以看到 title 中包含笑小枫的数据都搜索出来了

4.2 一个关键词，在多个字段里面搜索

关键词在title和description两个字段里面检索，类似于下面的sql。

select * from blog_title where title like ('%#{searchPram}%') or description like ('%#{searchPram}%')

	/**
     * 一个关键词，在多个字段里面搜索
     */
    @RequestMapping("/searchTextMore")
    public List<BlogTitle> searchTextMore(String text) throws IOException, ParseException {
        String[] str = {"title", "description"};
        Directory directory = FSDirectory.open(FileSystems.getDefault().getPath("d:\\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
        MultiFieldQueryParser parser = new MultiFieldQueryParser(str, new IKAnalyzer());
        // 创建查询对象
        Query query = parser.parse(text);
        // 获取前十条记录
        TopDocs topDocs = searcher.search(query, 100);
        // 获取总条数
        log.info("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;
        List<BlogTitle> list = new ArrayList<>();
        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);
            BlogTitle content = blogTitleMapper.selectById(doc.get("id"));
            list.add(content);
        }
        return list;
    }

GET http://localhost:8080/lucene/searchTextMore?text=笑小枫

可以看到title和description中包含笑小枫的数据都搜索出来了

4.3 搜索结果高亮显示

这个功能基本必备吧，让用户明确知道搜索的匹配程度

    /**
     * 搜索结果高亮显示
     */
    @RequestMapping("/searchTextHighlighter")
    public List<BlogTitle> searchTextHighlighter(String text) throws IOException, ParseException, InvalidTokenOffsetsException {
        String[] str = {"title", "description"};
        Directory directory = FSDirectory.open(FileSystems.getDefault().getPath("d:\\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
        MultiFieldQueryParser parser = new MultiFieldQueryParser(str, new IKAnalyzer());
        // 创建查询对象
        Query query = parser.parse(text);
        // 获取前十条记录
        TopDocs topDocs = searcher.search(query, 100);
        // 获取总条数
        log.info("本次搜索共找到" + topDocs.totalHits + "条数据");

        //高亮显示
        SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new SimpleHTMLFormatter("", "");
        Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHTMLFormatter, new QueryScorer(query));
        //高亮后的段落范围在100字内
        Fragmenter fragmenter = new SimpleFragmenter(100);
        highlighter.setTextFragmenter(fragmenter);

        // 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;
        List<BlogTitle> list = new ArrayList<>();
        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);
            BlogTitle content = blogTitleMapper.selectById(doc.get("id"));
            //处理高亮字段显示
            String title = highlighter.getBestFragment(new IKAnalyzer(), "title", doc.get("title"));
            if (title == null) {
                title = content.getTitle();
            }
            // 因为创建索引的时候description设置的Field.Store.NO，所以这里doc没有description数据，取不出来值，设为YES则可以，可以断点看一下，直接设置content.getDescription()也可以高亮显示
//            String description = highlighter.getBestFragment(new IKAnalyzer(), "description", doc.get("description"));
//            if (description == null) {
//                description = content.getDescription();
//            }
//            content.setDescription(description);
            content.setDescription(content.getDescription());
            content.setTitle(title);
            list.add(content);
        }
        return list;
    }

GET http://localhost:8080/lucene/searchTextHighlighter?text=笑小枫

因为创建索引的时候description设置的Field.Store.NO，所以这里doc没有description数据，取不出来值，故不做高亮，当然，从数据库中查询出来再做高亮也是可以的。

4.4 分页检索

不多说，你需要的我都整活，直接上代码，分页直接再程序中写死了，正常需要传分页参数，返回分页数据，总条数等，不利于演示，和普通分页一样，自己封装吧

    /**
     * 分页搜索
     */
    @RequestMapping("/searchTextPage")
    public List<BlogTitle> searchTextPage(String text) throws IOException, ParseException, InvalidTokenOffsetsException {
        String[] str = {"title", "description"};
        int page = 1;
        int pageSize = 5;
        Directory directory = FSDirectory.open(FileSystems.getDefault().getPath("d:\\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
        MultiFieldQueryParser parser = new MultiFieldQueryParser(str, new IKAnalyzer());
        // 创建查询对象
        Query query = parser.parse(text);
        // 分页获取数据
        TopDocs topDocs = searchByPage(page, pageSize, searcher, query);
        // 获取总条数
        log.info("本次搜索共找到" + topDocs.totalHits + "条数据");

        //高亮显示
        SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new SimpleHTMLFormatter("", "");
        Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHTMLFormatter, new QueryScorer(query));
        //高亮后的段落范围在100字内
        Fragmenter fragmenter = new SimpleFragmenter(100);
        highlighter.setTextFragmenter(fragmenter);

        // 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;
        List<BlogTitle> list = new ArrayList<>();
        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);
            BlogTitle content = blogTitleMapper.selectById(doc.get("id"));
            //处理高亮字段显示
            String title = highlighter.getBestFragment(new IKAnalyzer(), "title", doc.get("title"));
            if (title == null) {
                title = content.getTitle();
            }
            String description = highlighter.getBestFragment(new IKAnalyzer(), "description", content.getDescription());
            content.setDescription(description);
            content.setTitle(title);
            list.add(content);
        }
        return list;
    }

    private TopDocs searchByPage(int page, int perPage, IndexSearcher searcher, Query query) throws IOException {
        TopDocs result;
        if (query == null) {
            log.info(" Query is null return null ");
            return null;
        }
        ScoreDoc before = null;
        if (page != 1) {
            TopDocs docsBefore = searcher.search(query, (page - 1) * perPage);
            ScoreDoc[] scoreDocs = docsBefore.scoreDocs;
            if (scoreDocs.length > 0) {
                before = scoreDocs[scoreDocs.length - 1];
            }
        }
        result = searcher.searchAfter(before, query, perPage);
        return result;
    }

GET http://localhost:8080/lucene/searchTextPage?text=笑小枫

第一页数据：

第二页数据：

手动修改int page = 2;保证没偷懒~

4.5多个关键词搜索

最起码满足你的日常使用吧。

    /**
     * 多关键词搜索
     */
    @GetMapping("/searchTextMoreParam")
    public List<BlogTitle> searchTextMoreParam(String text) throws IOException, ParseException, InvalidTokenOffsetsException {
        String[] str = {"title", "description"};
        Directory directory = FSDirectory.open(FileSystems.getDefault().getPath("d:\\indexDir"));
        // 索引读取工具
        IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
        // 索引搜索工具
        IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);

        //多条件查询构造
        BooleanQuery.Builder builder = new BooleanQuery.Builder();

        // 条件一
        MultiFieldQueryParser parser = new MultiFieldQueryParser(str, new IKAnalyzer());
        // 创建查询对象
        Query query = parser.parse(text);
        builder.add(query, BooleanClause.Occur.MUST);
        // 条件二
        // TermQuery不使用分析器所以建议匹配不分词的Field域(StringField, )查询，比如价格、分类ID号等。这里只能演示个ID了。。。
        Query termQuery = new TermQuery(new Term("id", "839"));
        builder.add(termQuery, BooleanClause.Occur.MUST);
        // 获取前十条记录
        TopDocs topDocs = searcher.search(builder.build(), 100);
        // 获取总条数
        log.info("本次搜索共找到" + topDocs.totalHits + "条数据");
        //高亮显示
        SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new SimpleHTMLFormatter("", "");
        Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHTMLFormatter, new QueryScorer(query));
        //高亮后的段落范围在100字内
        Fragmenter fragmenter = new SimpleFragmenter(100);
        highlighter.setTextFragmenter(fragmenter);

        // 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;
        List<BlogTitle> list = new ArrayList<>();
        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);
            BlogTitle content = blogTitleMapper.selectById(doc.get("id"));
            //处理高亮字段显示
            String title = highlighter.getBestFragment(new IKAnalyzer(), "title", doc.get("title"));
            if (title == null) {
                title = content.getTitle();
            }
            String description = highlighter.getBestFragment(new IKAnalyzer(), "description", content.getDescription());
            content.setDescription(description);
            content.setTitle(title);
            list.add(content);
        }
        return list;
    }

 GET http://localhost:8080/lucene/searchTextMoreParam?text=mysql数据库

5. IK扩展词处理

什么是扩展词呢？字面意思。

就如笑小枫，我认为它是一个完整的词汇，但是人家IK不认呀，怎么办呢？

还有就是的，和，了这些分词检索没有太大意义的词，我们可以过滤掉，不参与检索。

不说废话，怎么做呢？看图~

添加上图文件即可，生不生效，看高亮就很明显，下文演示。

说说坑哈

坑一：注意打包后有没有文件，如果没有打进去的话，就会不生效

坑二：设置后，需要重新创建索引，不然可能会查不到数据

注意这个名字不能错IKAnalyzer.cfg.xml，放在resources目录下

DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
    <comment>IKAnalyzer扩展配置comment>
    
    <entry key="ext_dict">extend.dicentry>
    
    <entry key="ext_stopwords">stop.dicentry>
properties>

extend.dic对应上面文件中的名字（名字可以自定义，同步IKAnalyzer.cfg.xml修改）和路径，输入多个回车即可

笑小枫系列
笑小枫
按步照搬

stop.dic对应上面文件中的名字（名字可以自定义）和路径，输入多个回车即可

的
好
了

设置前：

设置后：

6. 项目源码

本文到此就结束了，如果帮助到你了，帮忙点个赞

本文源码：https://github.com/hack-feng/maple-product/tree/main/maple-lucene

我是笑小枫，全网皆可搜的【笑小枫】