Lucene入门与使用(二) [转]

4.1 Lucene的索引接口

 在学习索引的时候，首先需要熟悉几个接口：

4.1.1分析器Analyzer

        分析器主要工作是筛选，一段文档进来以后，经过它，出去的时候只剩下那些有用的部分，其他则剔除。而这个分析器也可以自己根据需要而编写。
        org.apache.lucene.analysis.Analyzer：这是一个虚构类，以下两个借口均继承它而来。

        org.apache.lucene.analysis.SimpleAnalyzer：分析器，支持最简单拉丁语言。

        org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer：标准分析器，除了拉丁语言还支持亚洲语言，并在一些匹配功能上进行完善。在这个接口中还有一个很重要的构造函数：StandardAnalyzer(String[] stopWords)，可以对分析器定义一些使用词语，这不仅可以免除检索一些无用信息，而且还可以在检索中定义禁止的政治性、非法性的检索关键词。

4.1.2 IndexWriter

        IndexWriter的构造函数有三种接口，针对目录Directory、文件File、文件路径String三种情况。
例如IndexWriter(String path, Analyzer a, boolean create)，path为文件路径，a为分析器，create标志是否重建索引（true：建立或者覆盖已存在的索引，false：扩展已存在的索引。）
       一些重要的方法：

接口名	备注
addDocument(Document doc)	索引添加一个文档
addIndexes(Directory[] dirs)	将目录中已存在索引添加到这个索引
addIndexes(IndexReader[] readers)	将提供的索引添加到这个索引
optimize()	合并索引并优化
close()	关闭

       IndexWriter为了减少大量的io维护操作，在每得到一定量的索引后建立新的小索引文件（笔者测试索引批量的最小单位为10），然后再定期将它们整合到一个索引文件中，因此在索引结束时必须进行wirter. optimize()，以便将所有索引合并优化。

4.1.3 org.apache.lucene.document

 以下介绍两种主要的类：
 a）org.apache.lucene.document.Document：
        Document文档类似数据库中的一条记录，可以由好几个字段（Field）组成，并且字段可以套用不同的类型（详细见b）。Document的几种接口：
 

接口名	备注
add(Field field)	添加一个字段（Field）到Document中
String get(String name)	从文档中获得一个字段对应的文本
Field getField(String name)	由字段名获得字段值
Field[] getFields(String name)	由字段名获得字段值的集

 b）org.apache.lucene.document.Field
        即上文所说的“字段”，它是Document的片段section。
        Field的构造函数：
       Field(String name, String string, boolean store, boolean index, boolean token)。
        Indexed：如果字段是Indexed的，表示这个字段是可检索的。
        Stored：如果字段是Stored的，表示这个字段的值可以从检索结果中得到。
        Tokenized：如果一个字段是Tokenized的，表示它是有经过Analyzer转变后成为一个tokens序列，在这个转变过程tokenization中，Analyzer提取出需要进行索引的文本，而剔除一些冗余的词句（例如：a，the,they等，详见org.apache.lucene.analysis.StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS和org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer(String[] stopWords)的API）。Token是索引时候的基本单元，代表一个被索引的词，例如一个英文单词，或者一个汉字。因此，所有包含中文的文本都必须是Tokenized的。

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