Lucene是一个基于Java的全文索引工具包

 

Lucene 是一个基于 Java 的全文索引工具包。

1.   基于Java的全文索引引擎Lucene简介：关于作者和Lucene的历史

2.   全文检索的实现：Luene全文索引和数据库索引的比较

3.   中文切分词机制简介：基于词库和自动切分词算法的比较

4.   具体的安装和使用简介：系统结构介绍和演示

5.   Hacking Lucene：简化的查询分析器，删除的实现，定制的排序，应用接口的扩展

6.   从Lucene我们还可以学到什么

基于 Java的全文索引/检索引擎——Lucene

Lucene 不是一个完整的全文索引应用，而是是一个用 Java 写的全文索引引擎工具包，它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引 / 检索功能。

Lucene 的作者： Lucene 的贡献者 Doug Cutting 是一位资深全文索引 / 检索专家，曾经是 V-Twin 搜索引擎 (Apple 的 Copland 操作系统的成就之一 ) 的主要开发者，后在 Excite 担任高级系统架构设计师，目前从事于一些 INTERNET 底层架构的研究。他贡献出的 Lucene 的目标是为各种中小型应用程序加入全文检索功能。

Lucene 的发展历程：早先发布在作者自己的 www.lucene.com ，后来发布在 SourceForge ， 2001 年年底成为 APACHE 基金会 jakarta 的一个子项目： http://jakarta.apache.org/lucene/

已经有很多 Java 项目都使用了 Lucene 作为其后台的全文索引引擎，比较著名的有：

·  Jive ： WEB 论坛系统；

·  Eyebrows ：邮件列表 HTML 归档 / 浏览 / 查询系统，本文的主要参考文档 “TheLucene search engine: Powerful, flexible, and free” 作者就是 EyeBrows 系统的主要开发者之一，而 EyeBrows 已经成为目前 APACHE 项目的主要邮件列表归档系统。

·  Cocoon: 基于 XML 的 web 发布框架，全文检索部分使用了 Lucene

·  Eclipse: 基于 Java 的开放开发平台，帮助部分的全文索引使用了 Lucene

对于中文用户来说，最关心的问题是其是否支持中文的全文检索。但通过后面对于 Lucene 的结构的介绍，你会了解到由于 Lucene 良好架构设计，对中文的支持只需对其语言词法分析接口进行扩展就能实现对中文检索的支持。

全文检索的实现机制

Lucene 的 API 接口设计的比较通用，输入输出结构都很像数据库的表 ==> 记录 ==> 字段，所以很多传统的应用的文件、数据库等都可以比较方便的映射到 Lucene 的存储结构 / 接口中。总体上看：可以先把 Lucene 当成一个支持全文索引的数据库系统 。

比较一下 Lucene 和数据库：

Lucene	数据库
索引数据源：doc(field1,field2...) doc(field1,field2...)                   / indexer /                  _____________                 | Lucene Index|                 --------------                  / searcher /  结果输出：Hits(doc(field1,field2) doc(field1...))	索引数据源：record(field1,field2...) record(field1..)               / SQL: insert/                _____________               | DB Index   |                -------------               / SQL: select / 结果输出：results(record(field1,field2..) record(field1...))
Document ：一个需要进行索引的 “ 单元 ” 一个 Document 由多个字段组成	Record ：记录，包含多个字段
Field ：字段	Field ：字段
Hits ：查询结果集，由匹配的 Document 组成	RecordSet ：查询结果集，由多个 Record 组成

全文检索 ≠ like "%keyword%"

通常比较厚的书籍后面常常附关键词索引表（比如：北京： 12, 34 页，上海： 3,77 页 …… ），它能够帮助读者比较快地找到相关内容的页码。而数据库索引能够大大提高查询的速度原理也是一样，想像一下通过书后面的索引查找的速度要比一页一页地翻内容高多少倍 …… 而索引之所以效率高，另外一个原因是它是排好序的。对于检索系统来说核心是一个排序问题。

由于数据库索引不是为全文索引设计的，因此，使用 like "%keyword%" 时，数据库索引是不起作用的 ，在使用 like 查询时，搜索过程又变成类似于一页页翻书的遍历过程了，所以对于含有模糊查询的数据库服务来说， LIKE 对性能的危害是极大的。如果是需要对多个关键词进行模糊匹配： like"%keyword1%" and like "%keyword2%" ... 其效率也就可想而知了。

所以建立一个高效检索系统的关键是建立一个类似于科技索引一样的反向索引机制，将数据源（比如多篇文章）排序顺序存储的同时，有另外一个排好序的关键词列表，用于存储关键词 ==> 文章映射关系，利用这样的映射关系索引： [ 关键词 ==> 出现关键词的文章编号，出现次数（甚至包括位置：起始偏移量，结束偏移量），出现频率 ] ，检索过程就是把模糊查询变成多个可以利用索引的精确查询的逻辑组合的过程。从而大大提高了多关键词查询的效率，所以，全文检索问题归结到最后是一个排序问题。

由此可以看出模糊查询相对数据库的精确查询是一个非常不确定的问题，这也是大部分数据库对全文检索支持有限的原因。 Lucene 最核心的特征是通过特殊的索引结构实现了传统数据库不擅长的全文索引机制，并提供了扩展接口，以方便针对不同应用的定制。

可以通过一下表格对比一下数据库的模糊查询：

	Lucene 全文索引引擎	数据库
索引	将数据源中的数据都通过全文索引一一建立反向索引	对于 LIKE 查询来说，数据传统的索引是根本用不上的。数据需要逐个便利记录进行 GREP 式的模糊匹配，比有索引的搜索速度要有多个数量级的下降。
匹配效果	通过词元 (term) 进行匹配，通过语言分析接口的实现，可以实现对中文等非英语的支持。	使用： like "%net%" 会把 netherlands 也匹配出来， 多个关键词的模糊匹配：使用 like "%com%net%" ：就不能匹配词序颠倒的 xxx.net..xxx.com
匹配度	有匹配度算法，将匹配程度（相似度）比较高的结果排在前面。	没有匹配程度的控制：比如有记录中 net 出现 5 词和出现 1 次的，结果是一样的。
结果输出	通过特别的算法，将最匹配度最高的头 100 条结果输出，结果集是缓冲式的小批量读取的。	返回所有的结果集，在匹配条目非常多的时候（比如上万条）需要大量的内存存放这些临时结果集。
可定制性	通过不同的语言分析接口实现，可以方便的定制出符合应用需要的索引规则（包括对中文的支持）	没有接口或接口复杂，无法定制
结论	高负载的模糊查询应用，需要负责的模糊查询的规则，索引的资料量比较大	使用率低，模糊匹配规则简单或者需要模糊查询的资料量少

全文检索和数据库应用最大的不同在于：让最相关的头 100 条结果满足 98% 以上用户的需求
Lucene 的创新之处：

大部分的搜索（数据库）引擎都是用 B 树结构来维护索引，索引的更新会导致大量的 IO 操作， Lucene 在实现中，对此稍微有所改进：不是维护一个索引文件，而是在扩展索引的时候不断创建新的索引文件，然后定期的把这些新的小索引文件合并到原先的大索引中（针对不同的更新策略，批次的大小可以调整），这样在不影响检索的效率的前提下，提高了索引的效率。

Lucene 和其他一些全文检索系统 / 应用的比较：

	Lucene	其他开源全文检索系统
增量索引和批量索引	可以进行增量的索引 (Append) ，可以对于大量数据进行批量索引，并且接口设计用于优化批量索引和小批量的增量索引。	很多系统只支持批量的索引，有时数据源有一点增加也需要重建索引。
数据源	Lucene 没有定义具体的数据源，而是一个文档的结构，因此可以非常灵活的适应各种应用（只要前端有合适的转换器把数据源转换成相应结构），	很多系统只针对网页，缺乏其他格式文档的灵活性。
索引内容抓取	Lucene 的文档是由多个字段组成的，甚至可以控制那些字段需要进行索引，那些字段不需要索引，近一步索引的字段也分为需要分词和不需要分词的类型：    需要进行分词的索引，比如：标题，文章内容字段    不需要进行分词的索引，比如：作者 / 日期字段	缺乏通用性，往往将文档整个索引了
语言分析	通过语言分析器的不同扩展实现： 可以过滤掉不需要的词： an the of 等， 西文语法分析：将 jumps jumped jumper 都归结成 jump 进行索引 / 检索 非英文支持：对亚洲语言，阿拉伯语言的索引支持	缺乏通用接口实现
查询分析	通过查询分析接口的实现，可以定制自己的查询语法规则： 比如： 多个关键词之间的 + - and or 关系等
并发访问	能够支持多用户的使用

　

关于亚洲语言的的切分词问题 (Word Segment)

对于中文来说，全文索引首先还要解决一个语言分析的问题，对于英文来说，语句中单词之间是天然通过空格分开的，但亚洲语言的中日韩文语句中的字是一个字挨一个，所有，首先要把语句中按 “ 词 ” 进行索引的话，这个词如何切分出来就是一个很大的问题。

首先，肯定不能用单个字符作 (si-gram) 为索引单元，否则查 “ 上海 ” 时，不能让含有 “ 海上 ” 也匹配。

但一句话： “ 北京天安门 ” ，计算机如何按照中文的语言习惯进行切分呢？
“ 北京 天安门 ” 还是 “ 北 京 天安门 ” ？让计算机能够按照语言习惯进行切分，往往需要机器有一个比较丰富的词库才能够比较准确的识别出语句中的单词。

另外一个解决的办法是采用自动切分算法：将单词按照 2 元语法 (bigram) 方式切分出来，比如：
" 北京天安门 " ==> " 北京 京天 天安 安门 " 。

这样，在查询的时候，无论是查询 " 北京 " 还是查询 " 天安门 " ，将查询词组按同样的规则进行切分： " 北京 " ， " 天安安门 " ，多个关键词之间按与 "and" 的关系组合，同样能够正确地映射到相应的索引中。这种方式对于其他亚洲语言：韩文，日文都是通用的。

基于自动切分的最大优点是没有词表维护成本，实现简单，缺点是索引效率低，但对于中小型应用来说，基于 2 元语法的切分还是够用的。基于 2 元切分后的索引一般大小和源文件差不多，而对于英文，索引文件一般只有原文件的 30%-40% 不同，

	自动切分	词表切分
实现	实现非常简单	实现复杂
查询	增加了查询分析的复杂程度，	适于实现比较复杂的查询语法规则
存储效率	索引冗余大，索引几乎和原文一样大	索引效率高，为原文大小的 30 ％左右
维护成本	无词表维护成本	词表维护成本非常高：中日韩等语言需要分别维护。 还需要包括词频统计等内容
适用领域	嵌入式系统：运行环境资源有限 分布式系统：无词表同步问题 多语言环境：无词表维护成本	对查询和存储效率要求高的专业搜索引擎

目前比较大的搜索引擎的语言分析算法一般是基于以上 2 个机制的结合。关于中文的语言分析算法，大家可以在 Google 查关键词 "wordsegment search" 能找到更多相关的资料。

安装和使用

下载： http://jakarta.apache.org/lucene/

注意： Lucene 中的一些比较复杂的词法分析是用 JavaCC 生成的（ JavaCC ： JavaCompilerCompiler ，纯 Java 的词法分析生成器），所以如果从源代码编译或需要修改其中的 QueryParser 、定制自己的词法分析器，还需要从 https://javacc.dev.java.net/ 下载 javacc 。

lucene 的组成结构：对于外部应用来说索引模块 (index) 和检索模块 (search) 是主要的外部应用入口

org.apache.Lucene.search/	搜索入口
org.apache.Lucene.index/	索引入口
org.apache.Lucene.analysis/	语言分析器
org.apache.Lucene.queryParser/	查询分析器
org.apache.Lucene.document/	存储结构
org.apache.Lucene.store/	底层 IO/ 存储结构
org.apache.Lucene.util/	一些公用的数据结构

简单的例子演示一下 Lucene 的使用方法：

索引过程：从命令行读取文件名（多个），将文件分路径 (path 字段 ) 和内容 (body 字段 )2 个字段进行存储，并对内容进行全文索引：索引的单位是 Document 对象，每个 Document 对象包含多个字段 Field 对象，针对不同的字段属性和数据输出的需求，对字段还可以选择不同的索引 / 存储字段规则，列表如下：

方法	切词	索引	存储	用途
Field.Text(String name, String value)	Yes	Yes	Yes	切分词索引并存储，比如：标题，内容字段
Field.Text(String name, Reader value)	Yes	Yes	No	切分词索引不存储，比如： META 信息， 不用于返回显示，但需要进行检索内容
Field.Keyword(String name, String value)	No	Yes	Yes	不切分索引并存储，比如：日期字段
Field.UnIndexed(String name, String value)	No	No	Yes	不索引，只存储，比如：文件路径
Field.UnStored(String name, String value)	Yes	Yes	No	只全文索引，不存储

public class IndexFiles {
 // 使用方法：: IndexFiles [索引输出目录] [索引的文件列表] ...
 public static void main(String[] args) throws Exception {
    String indexPath = args[0];
    IndexWriter writer;
    //用指定的语言分析器构造一个新的写索引器（第3个参数表示是否为追加索引）
   writer = new IndexWriter(indexPath, new SimpleAnalyzer(), false);

    for (int i=1; i<args.length; i++) {
      System.out.println("Indexing file " + args[i]);
      InputStream is = new FileInputStream(args[i]);

      //构造包含2个字段Field的Document对象
      //一个是路径path字段，不索引，只存储
      //一个是内容body字段，进行全文索引，并存储
      Document doc = new Document();
      doc.add(Field.UnIndexed("path", args[i]));
      doc.add(Field.Text("body", (Reader) new InputStreamReader(is)));
      //将文档写入索引
      writer.addDocument(doc);
      is.close();
    };
    //关闭写索引器
    writer.close();
 }
}
　

索引过程中可以看到：

·  语言分析器提供了抽象的接口，因此语言分析 (Analyser) 是可以定制的，虽然 lucene 缺省提供了 2 个比较通用的分析器 SimpleAnalyser 和 StandardAnalyser ，这 2 个分析器缺省都不支持中文，所以要加入对中文语言的切分规则，需要修改这 2 个分析器。

·  Lucene 并没有规定数据源的格式，而只提供了一个通用的结构（ Document 对象）来接受索引的输入，因此输入的数据源可以是：数据库， WORD 文档， PDF 文档， HTML 文档 …… 只要能够设计相应的解析转换器将数据源构造成成 Docuement 对象即可进行索引。

·  对于大批量的数据索引，还可以通过调整 IndexerWrite 的文件合并频率属性（ mergeFactor ）来提高批量索引的效率。

检索过程和结果显示：

搜索结果返回的是 Hits 对象，可以通过它再访问 Document==>Field 中的内容。

假设根据 body 字段进行全文检索，可以将查询结果的 path 字段和相应查询的匹配度 (score) 打印出来，

public class Search {
 public static void main(String[] args) throws Exception {
    String indexPath = args[0], queryString = args[1];
    // 指向索引目录的搜索器
    Searcher searcher = new IndexSearcher(indexPath);
    //查询解析器：使用和索引同样的语言分析器
    Query query = QueryParser.parse(queryString, "body",
                              new SimpleAnalyzer());
    //搜索结果使用Hits存储
    Hits hits = searcher.search(query);
    //通过hits可以访问到相应字段的数据和查询的匹配度
    for (int i=0; i<hits.length(); i++) {
      System.out.println(hits.doc(i).get("path") + "; Score: " +
                         hits.score(i));
    };
 }
}

在整个检索过程中，语言分析器，查询分析器，甚至搜索器（ Searcher ）都是提供了抽象的接口，可以根据需要进行定制。

Hacking Lucene

简化的查询分析器

个人感觉 lucene 成为 JAKARTA 项目后，画在了太多的时间用于调试日趋复杂 QueryParser ，而其中大部分是大多数用户并不很熟悉的，目前 LUCENE 支持的语法：

Query ::= ( Clause )*
Clause ::= ["+", "-"] [<TERM> ":"] ( <TERM> | "(" Query ")")

中间的逻辑包括： and or + - &&|| 等符号，而且还有 " 短语查询 " 和针对西文的前缀 / 模糊查询等，个人感觉对于一般应用来说，这些功能有一些华而不实，其实能够实现目前类似于 Google 的查询语句分析功能其实对于大多数用户来说已经够了。所以， Lucene 早期版本的 QueryParser 仍是比较好的选择。

添加修改删除指定记录（ Document ）

Lucene 提供了索引的扩展机制，因此索引的动态扩展应该是没有问题的，而指定记录的修改也似乎只能通过记录的删除，然后重新加入实现。如何删除指定的记录呢？删除的方法也很简单，只是需要在索引时根据数据源中的记录 ID 专门另建索引，然后利用 IndexReader.delete(Termterm) 方法通过这个记录 ID 删除相应的 Document 。

根据某个字段值的排序功能

lucene 缺省是按照自己的相关度算法（ score ）进行结果排序的，但能够根据其他字段进行结果排序是一个在 LUCENE 的开发邮件列表中经常提到的问题，很多原先基于数据库应用都需要除了基于匹配度（ score ）以外的排序功能。而从全文检索的原理我们可以了解到，任何不基于索引的搜索过程效率都会导致效率非常的低，如果基于其他字段的排序需要在搜索过程中访问存储字段，速度回大大降低，因此非常是不可取的。

但这里也有一个折中的解决方法：在搜索过程中能够影响排序结果的只有索引中已经存储的 docID 和 score 这 2 个参数，所以，基于 score 以外的排序，其实可以通过将数据源预先排好序，然后根据 docID 进行排序来实现。这样就避免了在 LUCENE 搜索结果外对结果再次进行排序和在搜索过程中访问不在索引中的某个字段值。

这里需要修改的是 IndexSearcher 中的 HitCollector 过程：

...
　scorer.score(new HitCollector() {
        private float minScore = 0.0f;
        public final void collect(int doc, float score) {
         if (score > 0.0f &&                  // ignore zeroed buckets
              (bits==null || bits.get(doc))) {         // skip docs not in bits
            totalHits[0]++;
            if (score >= minScore) {
              /* 原先：Lucene将docID和相应的匹配度score例入结果命中列表中：
               * hq.put(new ScoreDoc(doc, score));     // update hit queue
               * 如果用doc 或 1/doc 代替 score，就实现了根据docID顺排或逆排
               * 假设数据源索引时已经按照某个字段排好了序，而结果根据docID排序也就实现了
               * 针对某个字段的排序，甚至可以实现更复杂的score和docID的拟合。
               */
              hq.put(new ScoreDoc(doc, (float) 1/doc ));
              if (hq.size() > nDocs) {         // if hit queue overfull
               hq.pop();                       // remove lowest in hit queue
               minScore = ((ScoreDoc)hq.top()).score; // reset minScore
              }
            }
         }
        }
      }, reader.maxDoc());

更通用的输入输出接口

虽然 lucene 没有定义一个确定的输入文档格式，但越来越多的人想到使用一个标准的中间格式作为 Lucene 的数据导入接口，然后其他数据，比如 PDF 只需要通过解析器转换成标准的中间格式就可以进行数据索引了。这个中间格式主要以 XML 为主，类似实现已经不下 4 ， 5 个：

数据源: WORD       PDF     HTML    DB       other
         /          |       |      |         /
                       XML中间格式
                            |
                     Lucene INDEX

目前还没有针对 MSWord 文档的解析器，因为 Word 文档和基于 ASCII 的 RTF 文档不同，需要使用 COM 对象机制解析。这个是我在 Google 上查的相关资料： http://www.intrinsyc.com/products/enterprise_applications.asp
另外一个办法就是把 Word 文档转换成 text ： http://www.winfield.demon.nl/index.html

索引过程优化

索引一般分 2 种情况，一种是小批量的索引扩展，一种是大批量的索引重建。在索引过程中，并不是每次新的 DOC 加入进去索引都重新进行一次索引文件的写入操作（文件 I/O 是一件非常消耗资源的事情）。

Lucene 先在内存中进行索引操作，并根据一定的批量进行文件的写入。这个批次的间隔越大，文件的写入次数越少，但占用内存会很多。反之占用内存少，但文件 IO 操作频繁，索引速度会很慢。在 IndexWriter 中有一个 MERGE_FACTOR 参数可以帮助你在构造索引器后根据应用环境的情况充分利用内存减少文件的操作。根据我的使用经验：缺省 Indexer 是每 20 条记录索引后写入一次，每将 MERGE_FACTOR 增加 50 倍，索引速度可以提高 1 倍左右。

搜索过程优化

lucene 支持内存索引：这样的搜索比基于文件的 I/O 有数量级的速度提升。
http://www.onjava.com/lpt/a/3273
而尽可能减少 IndexSearcher 的创建和对搜索结果的前台的缓存也是必要的。

Lucene 面向全文检索的优化在于首次索引检索后，并不把所有的记录（ Document ）具体内容读取出来，而起只将所有结果中匹配度最高的头 100 条结果（ TopDocs ）的 ID 放到结果集缓存中并返回，这里可以比较一下数据库检索：如果是一个 10,000 条的数据库检索结果集，数据库是一定要把所有记录内容都取得以后再开始返回给应用结果集的。所以即使检索匹配总数很多， Lucene 的结果集占用的内存空间也不会很多。对于一般的模糊检索应用是用不到这么多的结果的，头 100 条已经可以满足 90% 以上的检索需求。

如果首批缓存结果数用完后还要读取更后面的结果时 Searcher 会再次检索并生成一个上次的搜索缓存数大 1 倍的缓存，并再重新向后抓取。所以如果构造一个 Searcher 去查 1 － 120 条结果， Searcher 其实是进行了 2 次搜索过程：头 100 条取完后，缓存结果用完， Searcher 重新检索再构造一个 200 条的结果缓存，依此类推， 400 条缓存， 800 条缓存。由于每次 Searcher 对象消失后，这些缓存也访问那不到了，你有可能想将结果记录缓存下来，缓存数尽量保证在 100 以下以充分利用首次的结果缓存，不让 Lucene 浪费多次检索，而且可以分级进行结果缓存。

Lucene 的另外一个特点是在收集结果的过程中将匹配度低的结果自动过滤掉了。这也是和数据库应用需要将搜索的结果全部返回不同之处。

我的一些尝试 ：

·  支持中文的 Tokenizer ：这里有 2 个版本，一个是通过 JavaCC 生成的，对 CJK 部分按一个字符一个 TOKEN 索引，另外一个是从 SimpleTokenizer 改写的，对英文支持数字和字母 TOKEN ，对中文按迭代索引。

·  基于 XML 数据源的索引器： XMLIndexer ，因此所有数据源只要能够按照 DTD 转换成指定的 XML ，就可以用 XMLIndxer 进行索引了。

·  根据某个字段排序：按记录索引顺序排序结果的搜索器： IndexOrderSearcher ，因此如果需要让搜索结果根据某个字段排序，可以让数据源先按某个字段排好序（比如： PriceField ），这样索引后，然后在利用这个按记录的 ID 顺序检索的搜索器，结果就是相当于是那个字段排序的结果了。

从 Lucene学到更多

Luene 的确是一个面对对象设计的典范

·  所有的问题都通过一个额外抽象层来方便以后的扩展和重用：你可以通过重新实现来达到自己的目的，而对其他模块而不需要；

·  简单的应用入口 Searcher, Indexer ，并调用底层一系列组件协同的完成搜索任务；

·  所有的对象的任务都非常专一：比如搜索过程： QueryParser 分析将查询语句转换成一系列的精确查询的组合 (Query), 通过底层的索引读取结构 IndexReader 进行索引的读取，并用相应的打分器给搜索结果进行打分 / 排序等。所有的功能模块原子化程度非常高，因此可以通过重新实现而不需要修改其他模块。 

·  除了灵活的应用接口设计， Lucene 还提供了一些适合大多数应用的语言分析器实现（ SimpleAnalyser,StandardAnalyser ），这也是新用户能够很快上手的重要原因之一。

这些优点都是非常值得在以后的开发中学习借鉴的。作为一个通用工具包， Lunece 的确给予了需要将全文检索功能嵌入到应用中的开发者很多的便利。

此外，通过对 Lucene 的学习和使用，我也更深刻地理解了为什么很多数据库优化设计中要求，比如：

·  尽可能对字段进行索引来提高查询速度，但过多的索引会对数据库表的更新操作变慢，而对结果过多的排序条件，实际上往往也是性能的杀手之一。

·  很多商业数据库对大批量的数据插入操作会提供一些优化参数，这个作用和索引器的 merge_factor 的作用是类似的，

·  20%/80% 原则：查的结果多并不等于质量好，尤其对于返回结果集很大，如何优化这头几十条结果的质量往往才是最重要的。

·  尽可能让应用从数据库中获得比较小的结果集，因为即使对于大型数据库，对结果集的随机访问也是一个非常消耗资源的操作。