lucene实现 某段时间内 多个存储字段 多关键字的查询 并且加入排序规则 思路...

最新推荐文章于 2025-07-27 11:44:14 发布
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iteye_2592
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SpringCloud学习笔记024---SpringBoot集成Lucene实现全文检索_分词_索引_更新_删除文档_词条搜索_多条件查询
添柴程序猿的专栏
08-01 2242
JAVA技术交流QQ群：170933152 先看代码实现,下面有lucene介绍:   测试用例 Github 代码 代码我已放到 Github ，导入spring-boot-lucene-demo 项目 github https://github.com/souyunku/spring-boot-examples/tree/master/spring-boot-lucene-demo...
Lucene.Net+盘古分词器(详细介绍)
我是菜鸟
10-11 935
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，提供了完整的查询引擎和索引引擎。开发人员可以基于Lucene.net实现全文检索的功能。
Lucene——数字日期
jingtianxiaozhi的专栏
12-30 828
为时间增加索引，增加的是NumericField域 //存储数字    doc.add(new NumericField("attach",Field.Store.YES,true).setIntValue(attachs[i]));   //存储日期    doc.add(new NumericField("date",Field.Store.YES,true).setLongValue
Lucene搜索结果排序问题(按时间倒序排的替代解决方法)
harbey的专栏
10-19 578
引用 http://www.cnblogs.com/zhubo/archive/2008/02/25/lucene_net_sort.html 对于数据量大（索引文件大于50M）的索引，尽量不要用索引中的字段排序，要用索引ID排序（INDEXORDER）；两者效率相差近10倍，以下从内存占用与CPU处理时间来比较： 内存占用比较： 图一：使用整型的唯一标识字段排序 图二：使用索引ID（...
lucene查询索引的6个步骤
北漂程序员-中中
12-04 900
先准备数据源，以两个文件名字符串做为值，保存两个document,如下图: 然后以"path:txt"为查询条件，来查询索引文件。我调试发现会有6个步骤。数据主要来源于3个文件，tim、doc、fdt。 1.先根据查询字段与词找出该字段所有的term(.tim文件中的terms) 2.加载tim文件(seekExact方法中currentFrame.loadBlock
lucene 按照匹配度排序_Lucene搜索详解
weixin_39843738的博客
12-04 800
上篇说了Lucene索引，建好了索引，后面就是需要查询搜索了。Lucene搜索代码示例public class SearchBaseFlow { public static void main(String[] args) throws IOException, ParseException { // 使用的分词器 Analyzer analyzer = new IKAnalyz...
package com.boe.cim.teacher.luence; import java.io.StringReader; import java.nio.file.Paths; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.lucene.analysis.TokenStream; import org.apache.lucene.analysis.cn.smart.SmartChineseAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.index.DirectoryReader; import org.apache.lucene.index.IndexReader; import org.apache.lucene.index.Term; import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser; import org.apache.lucene.search.IndexSearcher; import org.apache.lucene.search.Query; import org.apache.lucene.search.ScoreDoc; import org.apache.lucene.search.TopDocs; import org.apache.lucene.search.WildcardQuery; import org.apache.lucene.search.highlight.Fragmenter; import org.apache.lucene.search.highlight.Highlighter; import org.apache.lucene.search.highlight.QueryScorer; import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleHTMLFormatter; import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleSpanFragmenter; import org.apache.lucene.store.Directory; import org.apache.lucene.store.FSDirectory; import com.boe.cim.teacher.pojo.RequirementInfo; public class LuceneSearchRequirement { /** * @param indexreDir * 索引文件路径path * @param queryField * 被索引字段 Field * @param queryMsg * 索引值 * @return * @throws Exception */ public List<RequirementInfo> search(String indexreDir, String queryField, String queryMsg) throws Exception { // 得到读取索引文件的路径 Directory dir = FSDirectory.open(Paths.get(indexreDir)); // 通过dir得到的路径下的所有的文件 // 建立索引查询器 IndexReader reader = DirectoryReader.open(dir); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); // 中文分词器 SmartChineseAnalyzer analyzer = new SmartChineseAnalyzer(); // 建立查询解析器 /** * 第一个参数是要查询的字段； 第二个参数是分析器Analyzer */ // QueryParser parser = new QueryParser(queryField, analyzer); // 根据传进来的par查找 // Query query = parser.parse(queryMsg); // Query query = new TermQuery(new Term("teacher",queryMsg)); // Query query = new WildcardQuery(new Term(queryField,"*"+queryMsg+"*")); Query query; //这四种类型需要特别匹配，不需要分词器进行搜索 if(queryField.equals("requirement") || queryField.equals("department") || queryField.equals("liaisonman") || queryField.equals("requirementtype") ) { query = new WildcardQuery(new Term(queryField,"*"+queryMsg+"*")); }else { QueryParser parser = new QueryParser(queryField, analyzer); query = parser.parse(queryMsg); } // 计算索引开始时间 long start = System.currentTimeMillis(); // 开始查询 /** * 第一个参数是通过传过来的参数来查找得到的query； 第二个参数是要出查询的行数 */ TopDocs topDocs = searcher.search(query, 104); // 索引结束时间 long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("匹配:["+queryField+"]," + queryMsg + ",总共花费了" + (end - start) + "毫秒,共查到" + topDocs.totalHits + "条记录。"); // 高亮显示start // 算分 QueryScorer scorer = new QueryScorer(query); // 显示得分高的片段 Fragmenter fragmenter = new SimpleSpanFragmenter(scorer); // 设置标签内部关键字的颜色 // 第一个参数：标签的前半部分；第二个参数：标签的后半部分。 SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new SimpleHTMLFormatter("<b><font color='red'>", "</font></b>"); // 第一个参数是对查到的结果进行实例化；第二个是片段得分（显示得分高的片段，即摘要） Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHTMLFormatter, scorer); // 设置片段 highlighter.setTextFragmenter(fragmenter); // 高亮显示end // 遍历topDocs /** * ScoreDoc:是代表一个结果的相关度得分与文档编号等信息的对象。 scoreDocs:代表文件的数组 * * @throws Exception */ List<RequirementInfo> listinfo = new ArrayList<>(); for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) { RequirementInfo requirementinfo = new RequirementInfo(); // 获取文档 Document document = searcher.doc(scoreDoc.doc); // 输出全路径 String id = document.get("id"); String queryType = document.get(queryField); requirementinfo.setId(Integer.parseInt(id)); if (id != null) { // 把全部得分高的摘要给显示出来 // 第一个参数是对哪个参数进行设置；第二个是以流的方式读入 TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(queryField, new StringReader(queryType)); // 获取最高的片段 String highlighterString; if(queryField.equals("requirement") || queryField.equals("department") || queryField.equals("liaisonman") || queryField.equals("requirementtype") ) { highlighterString = queryType.replaceAll(queryMsg, "<b><font color='red'>"+queryMsg+"</font></b>"); }else { highlighterString = highlighter.getBestFragment(tokenStream, queryType); } // String highlighterString = highlighter.getBestFragment(new SmartChineseAnalyzer(), queryField, queryType); //设置高亮字段 switch (queryField) { // 根据搜索条件进行赋值 case "requirement": //需求名称 requirementinfo.setRequirement(highlighterString); break; case "department": //需求组织 requirementinfo.setDepartment(highlighterString); break; case "liaisonman": //需求联系人 requirementinfo.setLiaisonman(highlighterString); break; case "requirementtype": //需求类型 requirementinfo.setRequirementtype(Integer.parseInt(highlighterString)); break; case "requirementcontents": //需求内容 requirementinfo.setRequirementcontents(highlighterString); break; case "requirementbackground": //需求背景 requirementinfo.setRequirementbackground(highlighterString); break; } listinfo.add(requirementinfo); } } reader.close(); return listinfo; } } 报错匹配:[requirementtype],1,总共花费了18毫秒,共查到10条记录。 java.lang.NumberFormatException: For input string: "<b><font color='red'>1</font></b>" at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65) at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:580) at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:615) at com.boe.cim.teacher.luence.LuceneSearchRequirement.search(LuceneSearchRequirement.java:131) at com.boe.cim.teacher.controller.RequirementInfoSelectFunctionController.simpleselect(RequirementInfoSelectFunctionController.java:38) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:190) at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:138)
最新发布
09-09
而且，我们看到代码中设置了多个字段，包括requirement、liaisonman等，这些字段都是字符串类型，所以没有问题。而requirementtype是整型，所以如果高亮处理也返回一个字符串，那么这里就会有问题。 因此，针对...
ElasticSearch高级 （Query DSL查询 bulk批量操作 导入数据 各种查询 实战技巧-优化比重 全量与增量数据同步）
m0_46690280的博客
09-25 4545
ElasticSearch高级01-今日内容02-ElasticSearch高级操作2.1-bulk批量操作-脚本2.2-bulk批量操作-JavaAPI2.3-导入数据-分析&创建索引2.4-导入数据-代码实现3-ElasticSearch查询3.1-matchAll-脚本3.2-matchAll-JavaAPI3.3-termQuery3.4-matchQuery3.5-模糊查询-脚本3.5.1-wildcard查询3.5.2正则查询3.5.3前缀查询3.6-模糊查询-JavaAPI3.7-范围
14、网站布局简化与全文搜索：SiteMesh 与 Lucene 的应用实践
blue的专栏
07-27 43
本文深入探讨了 SiteMesh 和 Lucene 在 Web 开发中的应用。SiteMesh 通过装饰器设计模式实现网站布局的简化与内容分离，提高可维护性和开发效率；Lucene 则提供强大的全文搜索功能，支持复杂查询、多数据源搜索及结果排名。文章还介绍了两者在企业级应用中的集成与优化策略，包括布局设计、索引构建、搜索实现以及性能调优，帮助开发者构建高效、易维护的 Web 应用。
Lucene 学习（三）：在一个(或者多个)字段中查找多个关键字
The magic of fingertips
07-05 8010
上一篇中，实现了中文分词的操作，在实际试用中，发现众多搜索引擎的搜索框中，我们在不同的key之间使用空格来表示“或”的语义，并且也许我们的关键字在title或者content中，那么现在我们就需要实现“在一个(或者多个)字段中查找多个关键字”的需求。以下便来看看如何实现。
lucene在时间范围内对关键字的查询和分页
zn85600301的专栏
12-30 1259
一般简单的全文检索只需要输入关键字，然后我们按时间倒序对结果排序。 当数据量庞大的时候还是不够友好，所以需要加上时间范围的约束。 本文是基于别人的例子改的，只为个人积累^_^ [color=red]参考出处[/color][url]http://zfsn.iteye.com/blog/520363[/url] [code="java"] public class Sear...
lucene如何返回所有数据
johnhuster的专栏
03-08 3438
我们在实际使用lucene的过程中，筛选多个条件时BooleanQuery这个类来实现，比如下面代码： BooleanQuery.Builder bqBuilder = new BooleanQuery.Builder(); if(!StringUtils.isEmpty(name)){ SmartChineseAnalyzer analyzer=new SmartChineseAn...
使用Lucene.net进行全文查找多关键字匹配
weixin_30730151的博客
12-14 291
Lucene是一个开源的搜索引擎，开发语言是Java，Lucene.net是它的.NET版本。可以在C#中方便的调用。 Lucene.net目前最新版本是3.0.3，你可以从官方网站下载到最新版本：http://lucenenet.apache.org/ 使用Lucene.net进行全文查找首先要根据数据创建索引，然后再根据索引来查找关键字。本文不做任何原理性的解释，需要深入研究的请自行Goo...
solr搜索结果按更新时间与关键字相关度排序
weixin_34302798的博客
07-12 1114
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Lucene.Net多字段查询
NuClear的.Net专栏
10-17 1931
//搜索条件                 PhraseQuery queryTitle = new PhraseQuery();                 PhraseQuery queryContentD = new PhraseQuery();                 foreach (string word in wordList)//先用空格，让用户去分词，空格分隔
在linux中使用命令，根据文件名中的关键字查询文件，并按时间排序
java_1992的博客
10-17 5729
使用find -name 命令根据文件名查询,然后 使用 *号加关键字模糊查询,然后,使用管道符号 | 对查询的结果筛选排序 find -name 'aa*.txt' | xargs ls -lta 将 'aa*.txt'换成你想查询的文件即可, -lta为排序方式,正序,-lt倒叙 find -name 'aa*.txt' | xargs ls -lt
Lucene 多字段，多关键字 查询
yekui的专栏
08-29 1198
mysql 多字段模糊查询   MySQLJava 在最近的一个项目需要实现在单表中对多字段进行同一关键字的模糊查询,查了一下有点收获    Java代码   select * from table where `字段`='值' and concat(`title`,`content`) like '%关键字%'      MySQL单表多字段模糊查询解决方法 2008-...
基于Lucene.net实现多文件关键字搜索与索引构建
标题“使用Lucene.net从目录内的多个文件中搜索关键字”明确指出了该技术的核心应用场景：对存储在某一目录下的多个文档进行批量索引，并支持用户通过关键字查询这些文档中的内容。这种能力在企业级信息管理系统、...
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