Lucene03---索引位置的优化（内存和磁盘配合使用）

 

在前面的http://xdwangiflytek.iteye.com/blog/1391510 文章里我们使用Lucene3.5做了一个Demo，在Demo中我们实现了一个创建索引和搜索的功能。那么我们现在在回过头来看看在上面的Demo中，我们是将索引的位置放在本地磁盘中的，在上面最开始我也说了索引的位置可以是本地磁盘也可以是内存中，那么我们可以想想，如果索引放在内存中会怎么样？简单点来想，肯定是速度快没有IO操作，但是呢？程序一退出后就消失了，对吧，但是我们是不是可以考虑两种存放方式配合起来用呢？达到更好点的效果呢？

首先我们来说说创建的这两种位置的方式：

 

磁盘中：

File indexFile = new File(indexPath);
Directory directory = FSDirectory.open(indexFile);

 

 内存中：

Directory directory = new RAMDirectory();

 

 

我们可以这样考虑，在程序运行的时候索引从内存进行读取，在程序退出的时候，再将索引保存到磁盘，但程序再运行的时候，再将磁盘中的索引放到内存中。这样的话是不是效率上好一点啊！

 

下面我们对昨天的Demo进行一个上面所说的简单优化：

 

FirstLucene02.java：

package com.iflytek.lucene;

import java.io.File;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.queryParser.MultiFieldQueryParser;
import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.Filter;
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.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;

/**
 * @author xudongwang 2012-2-3
 * 
 *         Email:xdwangiflytek@gmail.com
 */
public class FirstLucene02 {

	/**
	 * 源文件路径
	 */
	private String filePath01 = "F:\\Workspaces\\workspaceSE\\BlogDemo\\luceneDatasource\\HelloLucene01.txt";

	/**
	 * 索引路径
	 */
	private String indexPath = "F:\\Workspaces\\workspaceSE\\BlogDemo\\luceneIndex";

	/**
	 * 分词器，这里我们使用默认的分词器,标准分析器（好几个，但对中文的支持都不好）
	 */
	private Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_35);
	
	private Directory ramDir = null;
	/**
	 * 搜索
	 * 
	 * @param queryStr
	 *            搜索的关键词
	 * @throws Exception
	 */
	public void search(String queryStr) throws Exception {

		// 1、把要搜索的文本解析为Query对象
		// 指定在哪些字段查询
		String[] fields = { "name", "content" };
		// QueryParser: 是一个解析用户输入的工具，可以通过扫描用户输入的字符串，生成Query对象。
		QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_35,
				fields, analyzer);
		// Query:查询，lucene中支持模糊查询，语义查询，短语查询，组合查询等等,如有TermQuery,BooleanQuery,RangeQuery,WildcardQuery等一些类。
		Query query = queryParser.parse(queryStr);
		// 2、进行查询
		IndexReader indexReader = IndexReader.open(ramDir);
		IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
		// Filter 过滤器，我们可以将查出来的结果进行过滤，可以屏蔽掉一些不想给用户看到的内容
		Filter filter = null;
		// 10000表示一次性在数据库中查询多少个文档
		// topDocs 类似集合
		TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, filter, 10000);
		System.out.println("总共有【" + topDocs.totalHits + "】条匹配的结果");// 注意这里的匹配结果是指文档的个数，而不是文档中包含搜索结果的个数
		// 3、打印结果
		for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
			int docSn = scoreDoc.doc;// 文档内部编号
			Document document = indexSearcher.doc(docSn);// 根据文档编号取出相应的文档
			File2Document.printDocumentInfo(document);// 打印出文档信息
		}
	}

	/**
	 * 优化创建索引，将索引存在在内存和磁盘配合使用
	 * 
	 * @throws Exception
	 */
	public void createIndexByYouHua() throws Exception {
		File indexFile = new File(indexPath);
		Directory fsDir = FSDirectory.open(indexFile);

		// 1、启动时，将磁盘中的索引读取到内存中
		ramDir = new RAMDirectory(fsDir);
		IndexWriterConfig ramConf = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_35,
				analyzer);

		// 运行程序时操作内存中的索引
		IndexWriter ramIndexWriter = new IndexWriter(ramDir, ramConf);
		Document document = File2Document.file2Document(filePath01);
		ramIndexWriter.addDocument(document);
		ramIndexWriter.close();

		// 2、退出时将内存中的索引保存到磁盘中
		IndexWriterConfig fsConf = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_35,
				analyzer);
		IndexWriter fsIndexWriter = new IndexWriter(fsDir, fsConf);
		fsIndexWriter.addIndexes(ramDir);// 把另外几个索引库中的所有索引数据合并到当前的索引库中
		fsIndexWriter.close();
	}

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		FirstLucene02 lucene = new FirstLucene02();
		lucene.createIndexByYouHua();
		lucene.search("iteye");
	}

}

 

 

运行结果：

总共有【1】条匹配的结果 name -->HelloLucene01.txt content -->Hello, my name is wang xudong, I in iteye blog address is xdwangiflytek.iteye.com.   path -->F:\Workspaces\workspaceSE\BlogDemo\luceneDatasource\HelloLucene01.txt size -->84

 

注意上面，添加的时候，索引文件可能会很多，所以这样就会产生更多的IO操作，影响效率，所以需要对索引文件进行优化，减少文件数量，从而减少IO操作。

在上面的优化创建索引的方法里的倒数第二行添加：

fsIndexWriter.commit();
fsIndexWriter.optimize();//对索引文件进行优化，从而减少IO操作

 

 但是在Lucene3.5中这个方法提示过时了

 看源码提示：

  /** This method has been deprecated, as it is horribly
   *  inefficient and very rarely justified.  Lucene's
   *  multi-segment search performance has improved over
   *  time, and the default TieredMergePolicy now targets
   *  segments with deletions.
   *
   * @deprecated */

 

 

 这里还不知道Lucene3.5中对索引文件进行优化的方法，这里暂时留个问题。（？？？？？）

有哪位知道的可以指点一下。

 

 

谢谢“gao2008ss”ok了，这种方式fsIndexWriter.forceMerge(1);，把上面的fsIndexWriter.optimize();替换为fsIndexWriter.forceMerge(1);