基于lucene的案例开发：Query查询

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      在Lucene索引的搜索过程中，构建Query对象是一个十分重要的过程。对于Query的理解，可以把它想象成数据库SQL查询语句中的where条件（当然Query的功能要比sql强大很多），在这篇博客中，我们将重点介绍几种常用的Query子类：QueryParser、 MultiFieldQueryParser、TermQuery 、PrefixQuery、 PhraseQuery、 WildcardQuery、 

TermRangeQuery、 NumericRangeQuery、 BooleanQuery。

      这篇博客稍微和前面的排版不同，先分别对几个类做简单介绍，然后在给出具体的demo程序，如若对其中的某些介绍不理解，可以先阅读后面的demo程序再看前面的介绍。


QueryParser

      QueryParser主要用于对单个域搜索时创建查询query，QueryParser的构造方法需指定具体的域名和分词方法，lucene不同版本，创建的Query对象会略有不同，具体不同还请参照博客：关于QueryParser类前后修改。

MultiFieldQueryParser

      MultiFieldQueryParser可以想象成QueryParser的升级版，QueryParser主要用于单个域的搜索，而MultiFieldQueryParser则用于多个域的搜索，其构造方法和具体使用和QueryParser类似。

TermQuery

      TermQuery重要对一个Term（最小的索引块，包含一个field名和值），TermQuery可以用于对关键字域查询时Query的创建，比如分类、文档唯一ID等。

PrefixQuery

      PrefixQuery前缀查询字符串的构建，其效果和“abc*”这种通配符使用WildcardQuery构建Query类似；PrefixQuery只需要前缀指定的若干个字符相同即可，如PrefixQuery(new Term("", "lu"))，将会匹配lucene、luke等。

PhraseQuery

      PhraseQuery短语搜索，它可以指定关键词之间的最大距离，如下面demo程序中，指定了“基于”“案例”这两个词之间最大的距离为2，一旦文档中，这两个词的具体大于2就不满足条件。

WildcardQuery

      WildcardQuery通配符搜索，可以想象是PrefixQuery的升级版，WildcardQuery提供了更细的控制和更大的灵活行，lucene中有* ? 这两个通配符，*表示匹配任意多个字符，?表示匹配一个任意字符。如lu*e可以和lucene、luke匹配；lu?e可以和luke匹配，但和lucene却不匹配。

TermRangeQuery

      TermRangeQuery字符串范围搜索，在创建时一般有5个参数分别是 域名、域下限值、域上限值、是否包括下限、是否包括上限，这个和下面的NumericRangeQuery的参数含义相同。

NumericRangeQuery

      NumericRangeQuery数字范围搜索，它针对不同的数据类型（int、float、double），提供的不同的方法，参数含义参照TermRangeQuery。

BooleanQuery
      上面介绍的Query子类几乎都是针对单个域或多个域单个关键字的，那多个域不同关键字有该如何处理？多个Query对象又如何组成一个Query对象？这些BooleanQuery都可以实现，BooleanQuery可以嵌套非常复杂的查询，其和布尔运算类似，提供与（Occur.MUST）、或（Occur.SHOULD）、非（Occur.MUST_NOT）三种逻辑关系。

      当然lucene中提供的Query子类还有很多，这里就只简单的介绍了几种比较常用的，剩下的如在以后的实际项目中遇到再做介绍学习。

Query测试demo

 /**  
 *@Description:     Query学习demo
 */ 
package com.lulei.lucene.study;  

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.MultiFieldQueryParser;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.BooleanClause.Occur;
import org.apache.lucene.search.BooleanQuery;
import org.apache.lucene.search.NumericRangeQuery;
import org.apache.lucene.search.PhraseQuery;
import org.apache.lucene.search.PrefixQuery;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.TermQuery;
import org.apache.lucene.search.TermRangeQuery;
import org.apache.lucene.search.WildcardQuery;
import org.apache.lucene.util.Version;
  
public class QueryStudy {

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		//Query过程中使用的分词器
		Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_43);
		//搜索词
		String keyValue = "基于lucene的案例开发";
//		keyValue = "基于lucene的案例开发 更多内容请访问：http://blog.csdn.net/xiaojimanman/article/category/2841877";
		//将搜索词进行下转义，如果搜索词中没有lucene中的特殊字符，可以不进行转义
		String key = LuceneKey.escapeLuceneKey(keyValue);
		//单个搜索域
		String field = "content";
		//多个搜索域
		String []fields = {"name" , "content"};
		Query query = null;
		
		//对单个域构建查询语句
		QueryParser parse = new QueryParser(Version.LUCENE_43, field, analyzer);
		query = parse.parse(key); 
		System.out.println(QueryParser.class);
		System.out.println(query.toString());
		System.out.println("--------------------------------");
		
		//对多个域创建查询语句
		MultiFieldQueryParser parse1 = new MultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_43, fields, analyzer);
		query = parse1.parse(key);
		System.out.println(MultiFieldQueryParser.class);
		System.out.println(query.toString());
		System.out.println("--------------------------------");
		
		//词条搜索
		query = new TermQuery(new Term(field, key));
		System.out.println(query.getClass());
		System.out.println(query.toString());
		System.out.println("--------------------------------");
		
		//前缀搜索
		query = new PrefixQuery(new Term(field, key));
		System.out.println(query.getClass());
		System.out.println(query.toString());
		System.out.println("--------------------------------");
		
		//短语搜索
		PhraseQuery query1 = new PhraseQuery();
		//设置短语间允许的最大间隔
		query1.setSlop(2);
		query1.add(new Term("content", "基于"));
		query1.add(new Term("content", "案例"));
		System.out.println(query1.getClass());
		System.out.println(query1.toString());
		System.out.println("--------------------------------");
		
		//通配符搜索
		query = new WildcardQuery(new Term(field, "基于?"));
		System.out.println(query.getClass());
		System.out.println(query.toString());
		System.out.println("--------------------------------");
		
		//字符串范围搜索
		query = TermRangeQuery.newStringRange(field, "abc", "azz", true, false);
		System.out.println(query.getClass());
		System.out.println(query.toString());
		
		//int范围搜索
		query = NumericRangeQuery.newIntRange("star", 0, 3, false, false);
		System.out.println(query.getClass() + "\tint");
		System.out.println(query.toString());
		
		//float范围搜索
		query = NumericRangeQuery.newFloatRange("star", 0.0f, 3.0f, false, false);
		System.out.println(query.getClass() + "\tfloat");
		System.out.println(query.toString());
		
		//double范围搜索
		query = NumericRangeQuery.newDoubleRange("star", 0.0, 3d, false, false);
		System.out.println(query.getClass() + "\tdouble");
		System.out.println(query.toString());
		System.out.println("--------------------------------");
		
		//BooleanQuery
		BooleanQuery query2 = new BooleanQuery();
		query2.add(new TermQuery(new Term("content", "基于")), Occur.SHOULD);
		query2.add(new TermQuery(new Term("name", "lucene")), Occur.MUST);
		query2.add(new TermQuery(new Term("star", "3")), Occur.MUST_NOT);
		System.out.println(query2.getClass());
		System.out.println(query2.toString());
		System.out.println("--------------------------------");
	}
}

      上述demo程序的运行截图如下：

      关于上述Query的意思以及查询索引得到的结果，这里就不再做介绍，如对其感兴趣可以自己按照前面的几篇博客，创建对应索引文件以及编写搜索程序。

ps:最近发现其他网站可能会对博客转载，上面并没有源链接，如想查看更多关于 基于lucene的案例开发 请点击这里。或访问网址http://blog.csdn.net/xiaojimanman/article/category/2841877