Lucene.net 简单例子

前些日子写了一个搜索引擎，有关维度网的全局搜索，成功Debug，代码如下，欢迎批斗！

         ///   <summary>
         ///  建立索引
         ///   </summary>
         ///   <returns></returns>
         public   void  CreateIndex()
        {
             string  indexPath  =  Server.MapPath( " index " ); // 定义索引文件存放路径
            IndexWriter writer  =   new  IndexWriter(indexPath,  new  StandardAnalyzer(),  true );
             // 第一个参数是路径
             // 第二个是索引分词器，不同的分词器代表不同的存放方式，目前分词仍没有达到100%标准
             // 第三个参数是是否覆盖已存在的索引（不覆盖即以追加的形式写入文件）
            SqlDataReader myred  =  ExecuteQuery( " select title,content from article " ); // 数据集
             while  (myred.Read())
            {
                Document doc  =   new  Document(); // 初始化索引文档，就像一张白纸
                doc.Add( new  Field( " title " , myred[ " title " ].ToString(), Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
                 // 向白纸写入键值对，索引是以哈希算法（依我理解）对文件的键值对进行搜索
                 // Field.Store.YES对索引字段进行存储，也就是返回的结果有该字段，相反Field.Store.NO就是不存储
                 // Field.Index.TOKENIZED，对该字段进行分词处理，类似TSQL的like %% ，UN_TOKENIZED就是不分词，全词匹配
                writer.AddDocument(doc); // 将设计好的白纸文件放进索引文件里
            }
            myred.Close();
            myred.Dispose();
            writer.Optimize(); // 优化索引
            writer.Close();
        }
         ///   <summary>
         ///  搜索
         ///   </summary>
         ///   <param name="strArr"> 关键字 </param>
         ///   <returns></returns>
         public  DataTable SearchByIndex( string [] strArr)
        {
             string  indexPath  =  Server.MapPath( " index " ); // 定义索引文件存放路径
             string  keyword  =  strArr[ 0 ]; // 获取搜索关键字（在这里只能对title进行搜索，因为索引键只有这个字段）
            Hits myhit  =   null ; // 定义命中数据集
            IndexSearcher mysea  =   new  IndexSearcher(indexPath); // 定义索引器
             // 单一模式
            QueryParser q  =   new  QueryParser( " title " ,  new  StandardAnalyzer());
            Query query  =  q.Parse(keyword); //  QueryParset把查询表达式转换成Lucene内置的查询类型
            myhit  =  mysea.Search(query);
             // 组合搜索（这里只演示单一模式，所以 // ）
            BooleanQuery currentQuery  =   new  BooleanQuery();
             // 条件1
            Term termField1  =   new  Term( " field1 " , strArr[ 1 ]); // 第一个参数是字段名，第二个是从客户单传过来的关键字
            Query queryField1  =   new  TermQuery(termField1);
            currentQuery.Add(queryField1, BooleanClause.Occur.MUST); // BooleanClause.Occur.MUST表示and
             // 条件2
            Term termField2  =   new  Term( " field2 " , strArr[ 2 ]);
            Query queryField2  =   new  TermQuery(termField1);
            currentQuery.Add(queryField2, BooleanClause.Occur.MUST_NOT); // BooleanClause.Occur.MUST_NOT表示not  
             // 条件3
            Term termField3  =   new  Term( " field3 " , strArr[ 3 ]);
            Query queryField3  =   new  TermQuery(termField1);
            currentQuery.Add(queryField3, BooleanClause.Occur.SHOULD); //  BooleanClause.Occur.SHOULD表示or
             // 组合模式则有myhit = mysea.Search(currentQuery)
             string  result  =   " 关于： "   +  keyword  +   "   搜索到 "   +  myhit.Length()  +   " 个结果<br> " ;
             if  (myhit  !=   null )
            {
                DataRow myrow;
                DataTable mytab  =   new  DataTable();
                mytab.TableName  =  result; // 这个乱来的，表鸟他
                mytab.Columns.Add( " title " );
                mytab.Clear();
                 for  ( int  i  =   0 ; i  <  myhit.Length(); i ++ )
                {
                    Document doc  =  myhit.Doc(i);
                    myrow  =  mytab.NewRow();
                    myrow[ 0 ]  =  doc.Get( " title " ).ToString();
                    mytab.Rows.Add(myrow);
                    myrow.AcceptChanges();
                }
                mysea.Close(); // 搜索完记得关闭索引器哦
                 return  mytab;
            }
             else
            {
                 return   null ;
            }
        }

为什么要使用搜索引擎而不使用like%%呢？原因有二，不过一切还得让执行计划话事！
① 搜索引擎仅仅使用了空间，不用访问数据库，减少了服务器压力，以空间换速度
② like%%会避开索引扫描，降低性能，所以不可取（注：like ’_%'可以使用索引）
不过呢！Like%%同学也是有优点的，他的准确性达到100%，不是任何搜索引擎能与之媲美的，这一点还是要表扬滴。

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