lucene当中的各种query(一)

TermQuery

首先介绍最基本的查询,如果你想执行一个这样的查询:“在content域中包含‘lucene’的document”,那么你可以用TermQuery:

Term t = new Term("content", " lucene");

Query query = new TermQuery(t);

 

BooleanQuery

如果你想这么查询:“在content域中包含java或perl的document”,那么你可以建立两个TermQuery并把它们用BooleanQuery连接起来:
  TermQuery termQuery1 = new TermQuery(new Term("content", "java");
  TermQuery termQuery 2 = new TermQuery(new Term("content", "perl");
  BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery();
  booleanQuery.add(termQuery 1, BooleanClause.Occur.SHOULD);
  booleanQuery.add(termQuery 2, BooleanClause.Occur.SHOULD);

 

PhraseQuery

你可能对中日关系比较感兴趣,想查找‘中’和‘日’挨得比较近(5个字的距离内)的文章,超过这个距离的不予考虑,你可以:
  PhraseQuery query = new PhraseQuery();
  query.setSlop(5);
  query.add(new Term("content ", “中”));
  query.add(new Term(“content”, “日”));
  那么它可能搜到“中日合作……”、“中方和日方……”,但是搜不到“中国某高层领导说日本欠扁”。

注意:此query刚开始测试的时候,没有成功,原因在于必须保证搜索的term在分词当中存在,如果搜索一个不存在的词,肯定是没戏的。

 
DisjunctionMaxQuery

If the query is "albino elephant" this ensures that "albino" matching one field and "elephant" matching another gets a higher score than "albino" matching both fields.

提供了针对某个短语的最大score。这一点对多字段的搜索非常有用

A query that generates the union of documents produced by its subqueries

This is useful when searching for a word in multiple fields with different boost factors

 

DisjunctionMaxQuery(Collection<Query> disjuncts, float tieBreakerMultiplier)
          Creates a new DisjunctionMaxQuery
DisjunctionMaxQuery(float tieBreakerMultiplier)
          Creates a new empty DisjunctionMaxQuery.

 参数float tieBreakerMultiplier:

the score of each non-maximum disjunct for a document is multiplied by this weight and added into the final score. If non-zero, the value should be small, on the order of 0.1。。。

 

 void add(Collection<Query> disjuncts)
          Add a collection of disjuncts to this disjunction via Iterable
 void add(Query query)
          Add a subquery to this disjunction

观察其构造函数以及两个add方法,就能明白大致的用法

 

FilteredQuery

A query that applies a filter to the results of another query

Filter filter = new DateFilter(FieldDate, DateTime.Parse("2005-10-10"), DateTime.Parse("2005-10-15"));

Query query = QueryParser.Parse("name*", FieldName, analyzer);

query = new FilteredQuery(query, filter);

从代码可以看出FilteredQuery是在已经定义好的query上附加了过滤器;但是过滤器不影响文档的打分,打分的时候,FilterQuery只考虑query的部分,不考虑filter的部分


FilteredQuery还可以进行多条件的过滤

Filter filter = new DateFilter(FieldDate, DateTime.Parse("2005-10-10"), DateTime.Parse("2005-10-15"));
Filter filter2 = new RangeFilter(FieldNumber, NumberTools.LongToString(11L), NumberTools.LongToString(13L), true, true);

Query query = QueryParser.Parse("name*", FieldName, analyzer);
query = new FilteredQuery(query, filter);
query = new FilteredQuery(query, filter2);

IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
Hits hits = searcher.Search(query);


MatchAllDocsQuery

A query that matches all documents.用来匹配所有文档

构造一个没有任何条件的query,用于返回所有的文档

### 使用Lucene查询在Grafana中的实现 Grafana 是个开源的数据可视化工具,通常用于监控分析时间序列数据。虽然 Grafana 自身并不直接支持 Lucene 查询语法,但它可以通过集成 Elasticsearch 或其他兼容 Lucene 的搜索引擎来间接利用 Lucene 查询功能。 以下是关于如何通过 Grafana Elasticsearch 实现 Lucene 查询的相关说明: #### 配置 Elasticsearch 数据源 要在 Grafana 中使用 Lucene 查询,首先需要配置个连接到 Elasticsearch 的数据源。Elasticsearch 原生支持 Lucene 查询语法,因此可以作为中介处理复杂的查询逻辑[^1]。 ```yaml datasource: name: elasticsearch_datasource type: elasticsearch url: http://localhost:9200 access: proxy database: your_index_name ``` 上述 YAML 文件定义了个名为 `elasticsearch_datasource` 的数据源,并将其指向本地运行的 Elasticsearch 实例。确保指定正确的索引名称以便后续查询操作能够正常执行。 #### 编写 Lucene 查询语句 当完成数据源设置之后,在创建仪表板面板时可以选择该 Elasticsearch 数据源并输入自定义查询字符串。这些查询实际上会被传递给底层的 Elasticsearch 进行解析与匹配工作[^2]。 例如,假设有个文档字段叫做 `contents` ,那么可以在查询框里这样写: ```plaintext contents:"example text" ``` 此命令会查找所有包含短语 `"example text"` 的记录条目。如果想进步优化性能或者满足特定需求,则可以根据实际情况调整参数选项以及采用更高级别的构建方式如布尔组合等等[^3]。 #### 示例代码片段展示具体应用过程 下面给出了段模拟场景下的 Python 脚本用来演示整个流程可能涉及的部分环节(注意实际项目中应依据官方API文档为准): ```python from elasticsearch import Elasticsearch es_client = Elasticsearch(["http://localhost:9200"]) response = es_client.search( index="your_index_name", body={ "query": { "match_phrase": {"contents": "example text"} } } ) for hit in response['hits']['hits']: print(hit["_source"]) ``` 以上脚本展示了如何借助 Python 客户端库向远程服务器发起请求从而获取符合条件的结果集。 ---
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