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 2022-10-11 14:09:15 发布

最新推荐文章于 2022-10-11 14:09:15 发布 · 107 阅读

本文介绍了一种精确搜索实现方法，首先通过时间段过滤，接着利用关键词进行进一步筛选，最终将所有条件组合并通过排序规则进行搜索。

首先对查询的时间段进行过滤

RangeQuery querybetween = new RangeQuery(begintime, endtime, true);

然后对对关键词进行过滤

Query queryfield = QueryParser.parse(searchStr, mapkey, new StandardAnalyzer());

最后把所有的条件组合起来

BooleanQuery query = new BooleanQuery();

query.add(querybetween, true, false);// 必须满足

query.add(queryfield, true, false);// 必须满足

加入排序规则

Hits hits = searcher.search(query, sort);// 开始进行搜索

就这样实现了完整的搜索

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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

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。

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08-05

c#下实现Lucene时间区间查询匹配。主要还是对Lucene查循对像Query的实现

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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

HouYing

03-20

2667

首先对查询的时间段进行过滤RangeQuery querybetween = new RangeQuery(begintime, endtime, true);然后对对关键词进行过滤Query queryfield = QueryParser.parse(searchStr, mapkey, new StandardAnalyzer());最后把所有的条件组合起来Boolean

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

8018

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 一个关键字多字段查询

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StandardAnalyzer analyzer = new StandardAnalyzer();MultiFieldQueryParser q = new MultiFieldQueryParser(new String[] ...{"title","tag" }, analyzer);

lucene中对时间类型的处理

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我们都知道，lucene中可以使用DateTools.dateToString方法，将时间对象转换成合适的字符串。但是，请注意：这个方法，会按照GMT标准时区对该时间对象进行处理。如果使用Resolution.DAY的话，对于我们+8区的人来说，就会使得2011-11-18 00:00:00变为2011-11-17 16:00:00（如果使用Resolution.SECOND，则没有问题）。 ...

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("", ""); // 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, ""+queryMsg+""); }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: "1" 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...

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作者简介刘光敏: 达观数据搜索组研发技术人员，负责搜索引擎架构的设计和研发，搜索集群健康状况监控模块的开发及维护等。Lucene是一个高性能、可伸缩的信息搜索(IR)库。它可以为你的应用程序添加索引和搜索能力。Lucene是用java实现的、成熟的开源项目，是著名的Apache Jakarta大家庭的一员，并且基于Apache软件许可。同样，Lucene是当前非常流行的、免费的Java信息搜索(I...

lucene 如何在query完成后进行过滤去重(不引响分页功能)

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目的：最近项目中有用到lucene，第一次使用些开源工具记录下从中遇到的开发问题。版本： 3.6 需求：在创建索引时一个主字段可能对应多条索引记录，其它字段数据不同。如a(1,2,b(3,4))索引就要建成(1,2,3) (1,2,4)这样，查询时根据b中的条件可能查询出多条同一样的记录，所以要根据a的主字段去重。问题： ...

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