Lucene简介

最新推荐文章于 2020-06-23 18:45:52 发布

转载最新推荐文章于 2020-06-23 18:45:52 发布 · 396 阅读

3 篇文章

订阅专栏

Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但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，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言，Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库，虽然与搜索引擎有关，但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。

1 lucene简介
1.1 什么是lucene
    Lucene是一个全文搜索框架，而不是应用产品。因此它并不像www.baidu.com 或者google Desktop那么拿来就能用，它只是提供了一种工具让你能实现这些产品。
2 lucene的工作方式
    lucene提供的服务实际包含两部分：一入一出。所谓入是写入，即将你提供的源（本质是字符串）写入索引或者将其从索引中删除；所谓出是读出，即向用户提供全文搜索服务，让用户可以通过关键词定位源。
2.1写入流程
    源字符串首先经过analyzer处理，包括：分词，分成一个个单词；去除stopword（可选）。
将源中需要的信息加入Document的各个Field中，并把需要索引的Field索引起来，把需要存储的Field存储起来。
    将索引写入存储器，存储器可以是内存或磁盘。
2.2读出流程
    用户提供搜索关键词，经过analyzer处理。
对处理后的关键词搜索索引找出对应的Document。
用户根据需要从找到的Document中提取需要的Field。
3 一些需要知道的概念
3.1 analyzer
    Analyzer是分析器，它的作用是把一个字符串按某种规则划分成一个个词语，并去除其中的无效词语，这里说的无效词语是指英文中的“of”、“the”，中文中的“的”、“地”等词语，这些词语在文章中大量出现，但是本身不包含什么关键信息，去掉有利于缩小索引文件、提高效率、提高命中率。
　　分词的规则千变万化，但目的只有一个：按语义划分。这点在英文中比较容易实现，因为英文本身就是以单词为单位的，已经用空格分开；而中文则必须以某种方法将连成一片的句子划分成一个个词语。具体划分方法下面再详细介绍，这里只需了解分析器的概念即可。
3.2 document
　　用户提供的源是一条条记录，它们可以是文本文件、字符串或者数据库表的一条记录等等。一条记录经过索引之后，就是以一个Document的形式存储在索引文件中的。用户进行搜索，也是以Document列表的形式返回。
3.3 field
    一个Document可以包含多个信息域，例如一篇文章可以包含“标题”、“正文”、“最后修改时间”等信息域，这些信息域就是通过Field在Document中存储的。
    Field有两个属性可选：存储和索引。通过存储属性你可以控制是否对这个Field进行存储；通过索引属性你可以控制是否对该Field进行索引。这看起来似乎有些废话，事实上对这两个属性的正确组合很重要，下面举例说明：还是以刚才的文章为例子，我们需要对标题和正文进行全文搜索，所以我们要把索引属性设置为真，同时我们希望能直接从搜索结果中提取文章标题，所以我们把标题域的存储属性设置为真，但是由于正文域太大了，我们为了缩小索引文件大小，将正文域的存储属性设置为假，当需要时再直接读取文件；我们只是希望能从搜索解果中提取最后修改时间，不需要对它进行搜索，所以我们把最后修改时间域的存储属性设置为真，索引属性设置为假。上面的三个域涵盖了两个属性的三种组合，还有一种全为假的没有用到，事实上Field不允许你那么设置，因为既不存储又不索引的域是没有意义的。
3.4 term
　　term是搜索的最小单位，它表示文档的一个词语，term由两部分组成：它表示的词语和这个词语所出现的field。
3.5 tocken
    tocken是term的一次出现，它包含trem文本和相应的起止偏移，以及一个类型字符串。一句话中可以出现多次相同的词语，它们都用同一个term表示，但是用不同的tocken，每个tocken标记该词语出现的地方。
3.6 segment
    添加索引时并不是每个document都马上添加到同一个索引文件，它们首先被写入到不同的小文件，然后再合并成一个大索引文件，这里每个小文件都是一个segment。
4 如何建索引
4.1 最简单的能完成索引的代码片断
IndexWriter writer = new IndexWriter(“/data/index/”, new StandardAnalyzer(), true);
Document doc = new Document();
doc.add(new Field("title", "lucene introduction", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
doc.add(new Field("content", "lucene works well", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
writer.addDocument(doc);
writer.optimize();
writer.close();
下面我们分析一下这段代码。
首先我们创建了一个writer，并指定存放索引的目录为“/data/index”，使用的分析器为StandardAnalyzer，第三个参数说明如果已经有索引文件在索引目录下，我们将覆盖它们。然后我们新建一个document。
　　我们向document添加一个field，名字是“title”，内容是“lucene introduction”，对它进行存储并索引。再添加一个名字是“content”的field，内容是“lucene works well”，也是存储并索引。
然后我们将这个文档添加到索引中，如果有多个文档，可以重复上面的操作，创建document并添加。
添加完所有document，我们对索引进行优化，优化主要是将多个segment合并到一个，有利于提高索引速度。
   随后将writer关闭，这点很重要。
   对，创建索引就这么简单！
当然你可能修改上面的代码获得更具个性化的服务。
4.2 索引文本文件
    如果你想把纯文本文件索引起来，而不想自己将它们读入字符串创建field，你可以用下面的代码创建field：
Field field = new Field("content", new FileReader(file));
    这里的file就是该文本文件。该构造函数实际上是读去文件内容，并对其进行索引，但不存储。