1.计划
2 什么是全文检索
- 2.1
- 2.2
- 2.3
- 2.4
- 2.5
3 Lucene实现全文检索的流程
4 配置开发环境
- 4.1
- 4.2
5 入门程序
6 分析器
7 索引库的维护
8 Lucene索引库查询
- 8.1
- 8.2
- 8.3
附件:

1.计划

1、什么是全文检索，如何实现全文检索
2、Lucene实现全文检索的流程
a)
创建索引
b)
查询索引
3、配置开发环境
4、入门程序
5、分析器的分析过程
a)
测试分析器的分词效果
b)
第三方中文分析器
6、索引库维护
a)
添加文档
b)
删除文档
c)
修改文档
7、索引库查询
a)
使用Query子类查询
b)
使用QueryParser查询

2 什么是全文检索

2.1

数据分类我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据和非结构化数据。
结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等磁盘上的文件

2.2

结构化数据搜索常见的结构化数据也就是数据库中的数据。在数据库中搜索很容易实现，通常都是使用sql语句进行查询，而且能很快的得到查询结果。
为什么数据库搜索很容易？
因为数据库中的数据存储是有规律的，有行有列而且数据格式、数据长度都是固定的。

2.3

非结构化数据查询方法 （1）顺序扫描法(Serial Scanning)
所谓顺序扫描，比如要找内容包含某一个字符串的文件，就是一个文档一个文档的看，对于每一个文档，从头看到尾，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下一个文件，直到扫描完所有的文件。如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，只是相当的慢。
（2）全文检索(Full-text Search)
将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，我们称之索引。
例如：字典。字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引，对每一个字的解释是非结构化的，如果字典没有音节表和部首检字表，在茫茫辞海中找一个字只能顺序扫描。然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理，比如读音，就比较结构化，分声母和韵母，分别只有几种可以一一列举，于是将读音拿出来按一定的顺序排列，每一项读音都指向此字的详细解释的页数。我们搜索时按结构化的拼音搜到读音，然后按其指向的页数，便可找到我们的非结构化数据——也即对字的解释。
这种先建立索引，再对索引进行搜索的过程就叫全文检索(Full-text Search)。
虽然创建索引的过程也是非常耗时的，但是索引一旦创建就可以多次使用，全文检索主要处理的是查询，所以耗时间创建索引是值得的。

2.4

如何实现全文检索可以使用Lucene实现全文检索。Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。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。

2.5

全文检索的应用场景对于数据量大、数据结构不固定的数据可采用全文检索方式搜索，比如百度、Google等搜索引擎、论坛站内搜索、电商网站站内搜索等。

3 Lucene实现全文检索的流程

3.1

索引和搜索流程图
1、绿色表示索引过程，对要搜索的原始内容进行索引构建一个索引库，索引过程包括：
确定原始内容即要搜索的内容à采集文档à创建文档à分析文档à索引文档

2、红色表示搜索过程，从索引库中搜索内容，搜索过程包括：
用户通过搜索界面à创建查询à执行搜索，从索引库搜索à渲染搜索结果

3.2

创建索引对文档索引的过程，将用户要搜索的文档内容进行索引，索引存储在索引库（index）中。
这里我们要搜索的文档是磁盘上的文本文件，根据案例描述：凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都要找出来，这里要对文件名和文件内容创建索引。

3.2.1 获得原始文档

原始文档是指要索引和搜索的内容。原始内容包括互联网上的网页、数据库中的数据、磁盘上的文件等。
本案例中的原始内容就是磁盘上的文件，如下图：

从互联网上、数据库、文件系统中等获取需要搜索的原始信息，这个过程就是信息采集，信息采集的目的是为了对原始内容进行索引。
在Internet上采集信息的软件通常称为爬虫或蜘蛛，也称为网络机器人，爬虫访问互联网上的每一个网页，将获取到的网页内容存储起来。
本案例我们要获取磁盘上文件的内容，可以通过文件流来读取文本文件的内容，对于pdf、doc、xls等文件可通过第三方提供的解析工具读取文件内容，比如Apache POI读取doc和xls的文件内容。

3.2.2 创建文档对象

获取原始内容的目的是为了索引，在索引前需要将原始内容创建成文档（Document），文档中包括一个一个的域（Field），域中存储内容。
这里我们可以将磁盘上的一个文件当成一个document，Document中包括一些Field（file_name文件名称、file_path文件路径、file_size文件大小、file_content文件内容），如下图：

注意：每个Document可以有多个Field，不同的Document可以有不同的Field，同一个Document可以有相同的Field（域名和域值都相同）

每个文档都有一个唯一的编号，就是文档id。

3.2.3 分析文档

将原始内容创建为包含域（Field）的文档（document），需要再对域中的内容进行分析，分析的过程是经过对原始文档提取单词、将字母转为小写、去除标点符号、去除停用词等过程生成最终的语汇单元，可以将语汇单元理解为一个一个的单词。

比如下边的文档经过分析如下：
原文档内容：
Lucene is a Java full-text search engine. Lucene is not a complete
application, but rather a code library and API that can easily be used
to add search capabilities to applications.

分析后得到的语汇单元：
lucene、java、full、search、engine。。。。

每个单词叫做一个Term，不同的域中拆分出来的相同的单词是不同的term。term中包含两部分一部分是文档的域名，另一部分是单词的内容。
例如：文件名中包含apache和文件内容中包含的apache是不同的term。

3.2.4 创建索引

对所有文档分析得出的语汇单元进行索引，索引的目的是为了搜索，最终要实现只搜索被索引的语汇单元从而找到Document（文档）。

注意：创建索引是对语汇单元索引，通过词语找文档，这种索引的结构叫倒排索引结构。
传统方法是根据文件找到该文件的内容，在文件内容中匹配搜索关键字，这种方法是顺序扫描方法，数据量大、搜索慢。
倒排索引结构是根据内容（词语）找文档，如下图：

倒排索引结构也叫反向索引结构，包括索引和文档两部分，索引即词汇表，它的规模较小，而文档集合较大。

3.3

查询索引查询索引也是搜索的过程。搜索就是用户输入关键字，从索引（index）中进行搜索的过程。根据关键字搜索索引，根据索引找到对应的文档，从而找到要搜索的内容（这里指磁盘上的文件）。

3.3.1 用户查询接口

全文检索系统提供用户搜索的界面供用户提交搜索的关键字，搜索完成展示搜索结果。

比如：

Lucene不提供制作用户搜索界面的功能，需要根据自己的需求开发搜索界面。

3.3.2 创建查询

用户输入查询关键字执行搜索之前需要先构建一个查询对象，查询对象中可以指定查询要搜索的Field文档域、查询关键字等，查询对象会生成具体的查询语法，
例如：
语法 “fileName:lucene”表示要搜索Field域的内容为“lucene”的文档

3.3.3 执行查询

搜索索引过程：
根据查询语法在倒排索引词典表中分别找出对应搜索词的索引，从而找到索引所链接的文档链表。
比如搜索语法为“fileName:lucene”表示搜索出fileName域中包含Lucene的文档。
搜索过程就是在索引上查找域为fileName，并且关键字为Lucene的term，并根据term找到文档id列表。

Lucene简单应用 - 图7

3.3.4 渲染结果

以一个友好的界面将查询结果展示给用户，用户根据搜索结果找自己想要的信息，为了帮助用户很快找到自己的结果，提供了很多展示的效果，比如搜索结果中将关键字高亮显示，百度提供的快照等。
Lucene简单应用 - 图8

4 配置开发环境

4.1

Lucene下载 Lucene是开发全文检索功能的工具包，从官方网站下载lucene-7.4.0，并解压。

Lucene简单应用 - 图9
官方网站：http://lucene.apache.org/

版本：lucene-7.4.0
Jdk要求：1.8以上

4.2

使用的jar包 lucene-core-7.4.0.jar
lucene-analyzers-common-7.4.0.jar

5 入门程序

5.1

需求实现一个文件的搜索功能，通过关键字搜索文件，凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都需要找出来。还可以根据中文词语进行查询，并且需要支持多个条件查询。
本案例中的原始内容就是磁盘上的文件，如下图：

5.2

创建索引

5.2.1 实现步骤

第一步：创建一个java工程，并导入jar包。
第二步：创建一个indexwriter对象。
1）指定索引库的存放位置Directory对象
2）指定一个IndexWriterConfig对象。
第二步：创建document对象。
第三步：创建field对象，将field添加到document对象中。
第四步：使用indexwriter对象将document对象写入索引库，此过程进行索引创建。并将索引和document对象写入索引库。
第五步：关闭IndexWriter对象。

5.2.2 代码实现

| //创建索引
@Test
public void createIndex() throws Exception {

//指定索引库存放的路径
//D:\temp\index
_Directory directory = FSDirectory._open(new File(“D:\\temp\\index”).toPath());
//索引库还可以存放到内存中
//Directory directory = new RAMDirectory();
//创建indexwriterCofig对象
_IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig();
//创建indexwriter对象
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
//原始文档的路径
File dir = new File(“D:\\temp\\searchsource”);
for (File f : dir.listFiles()) {
//文件名
String fileName = f.getName();
//文件内容
String fileContent = FileUtils._readFileToString(f);
//文件路径
_String filePath = f.getPath();
//文件的大小
long fileSize = FileUtils._sizeOf(f);
//创建文件名域
//第一个参数：域的名称
//第二个参数：域的内容
//第三个参数：是否存储
_Field fileNameField = new TextField(“filename”, fileName, Field.Store.**_YES);
_//文件内容域
_Field fileContentField = new TextField(“content”, fileContent, Field.Store.YES);
_//文件路径域（不分析、不索引、只存储）
_Field filePathField = new TextField(“path”, filePath, Field.Store.YES);
_//文件大小域
_Field fileSizeField = new TextField(“size”, fileSize + “”, Field.Store.YES);

_//创建document对象
_Document document = new **Document();
document.add(fileNameField);
document.add(fileContentField);
document.add(filePathField);
document.add(fileSizeField);
//创建索引，并写入索引库
_indexWriter.addDocument(document);
}
//关闭indexwriter
_indexWriter.close();
} | | —- |

5.2.3 使用Luke工具查看索引文件

我们使用的luke的版本是luke-7.4.0，跟lucene的版本对应的。可以打开7.4.0版本的lucene创建的索引库。需要注意的是此版本的Luke是jdk9编译的，所以要想运行此工具还需要jdk9才可以。

5.3

查询索引

5.3.1 实现步骤

第一步：创建一个Directory对象，也就是索引库存放的位置。
第二步：创建一个indexReader对象，需要指定Directory对象。
第三步：创建一个indexsearcher对象，需要指定IndexReader对象
第四步：创建一个TermQuery对象，指定查询的域和查询的关键词。
第五步：执行查询。
第六步：返回查询结果。遍历查询结果并输出。
第七步：关闭IndexReader对象

5.3.2 代码实现

| //查询索引库
@Test
public void searchIndex() throws Exception {
//指定索引库存放的路径
//D:\temp\index
_Directory directory = FSDirectory._open(new File(“D:\\temp\\index”).toPath());
//创建indexReader对象
_IndexReader indexReader = DirectoryReader._open(directory);
//创建indexsearcher对象
_IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
//创建查询
Query query = new TermQuery(new Term(“filename”, “apache”));
//执行查询
//第一个参数是查询对象，第二个参数是查询结果返回的最大值
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
//查询结果的总条数
System.**_out.println(“查询结果的总条数：”+ topDocs.totalHits);
//遍历查询结果
//topDocs.scoreDocs存储了document对象的id
for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
_//scoreDoc.doc属性就是document对象的id
//根据document的id找到document对象
_Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
System.out.println(document.get(“filename”));
_//System.out.println(document.get(“content”));
_System.out.println(document.get(“path”));
System.out.println(document.get(“size”));
System.out.println(“————————————-“**);
}
_//关闭indexreader对象
_indexReader.close();
} | | —- |

6 分析器

6.1

分析器的分词效果 | //查看标准分析器的分词效果
@Test
public void testTokenStream() throws Exception {
//创建一个标准分析器对象
_Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
//获得tokenStream对象
//第一个参数：域名，可以随便给一个
//第二个参数：要分析的文本内容
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(“test”, “The Spring Framework provides a comprehensive programming and configuration model.”);
//添加一个引用，可以获得每个关键词
CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
//添加一个偏移量的引用，记录了关键词的开始位置以及结束位置
OffsetAttribute offsetAttribute = tokenStream.addAttribute(OffsetAttribute.class);
//将指针调整到列表的头部
tokenStream.reset();
//遍历关键词列表，通过incrementToken方法判断列表是否结束
while(tokenStream.incrementToken()) {
//关键词的起始位置
System.**_out.println(“start->” + offsetAttribute.startOffset());
_//取关键词
_System.out.println(charTermAttribute);
_//结束位置
_System.out.println(“end->” **+ offsetAttribute.endOffset());
}
tokenStream.close();
} | | —- |

6.2

中文分析器

6.2.1 Lucene自带中文分词器

l StandardAnalyzer：
单字分词：就是按照中文一个字一个字地进行分词。如：“我爱中国”，
效果：“我”、“爱”、“中”、“国”。
l SmartChineseAnalyzer
对中文支持较好，但扩展性差，扩展词库，禁用词库和同义词库等不好处理

6.2.2 IKAnalyzer

使用方法：
第一步：把jar包添加到工程中
第二步：把配置文件和扩展词典和停用词词典添加到classpath下

注意：hotword.dic和ext_stopword.dic文件的格式为UTF-8，注意是无BOM 的UTF-8 编码。
也就是说禁止使用windows记事本编辑扩展词典文件

使用EditPlus.exe保存为无BOM 的UTF-8 编码格式，如下图：

6.3

使用自定义分析器 | @Test
public void addDocument() throws Exception {
//索引库存放路径
_Directory directory = FSDirectory._open(new File(“D:\\temp\\index”).toPath());
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer());
_//创建一个indexwriter对象
_IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);//…
} | | —- |

7 索引库的维护

7.1

索引库的添加

7.1.1 Field域的属性

是否分析：是否对域的内容进行分词处理。前提是我们要对域的内容进行查询。
是否索引：将Field分析后的词或整个Field值进行索引，只有索引方可搜索到。
比如：商品名称、商品简介分析后进行索引，订单号、身份证号不用分析但也要索引，这些将来都要作为查询条件。
是否存储：将Field值存储在文档中，存储在文档中的Field才可以从Document中获取
比如：商品名称、订单号，凡是将来要从Document中获取的Field都要存储。

是否存储的标准：是否要将内容展示给用户

Field类	数据类型	Analyzed 是否分析	Indexed 是否索引	Stored 是否存储	说明
StringField(FieldName,

FieldValue,Store.YES)) | 字符串 | N | Y | Y或N | 这个Field用来构建一个字符串Field，但是不会进行分析，会将整个串存储在索引中，比如(订单号,姓名等)
是否存储在文档中用Store.YES或Store.NO决定 | | LongPoint(String name, long… point) | Long型 | Y | Y | N | 可以使用LongPoint、IntPoint等类型存储数值类型的数据。让数值类型可以进行索引。但是不能存储数据，如果想存储数据还需要使用StoredField。 | | StoredField(FieldName, FieldValue) | 重载方法，支持多种类型 | N | N | Y | 这个Field用来构建不同类型Field
不分析，不索引，但要Field存储在文档中 | | TextField(FieldName, FieldValue, Store.NO)
或
TextField(FieldName, reader)
| 字符串
或
流 | Y | Y | Y或N | 如果是一个Reader, lucene猜测内容比较多,会采用Unstored的策略. |

7.1.2 添加文档代码实现

| //添加索引
@Test
public void addDocument() throws Exception {
//索引库存放路径
_Directory directory = FSDirectory._open(new File(“D:\\temp\\index”).toPath());
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer());
//创建一个indexwriter对象
_IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
//创建一个Document对象
Document document = new Document();
//向document对象中添加域。
//不同的document可以有不同的域，同一个document可以有相同的域。
document.add(new TextField(“filename”, “新添加的文档”, Field.Store.**_YES));
document.add(new TextField(“content”, “新添加的文档的内容”, Field.Store.NO));
_//LongPoint创建索引
_document.add(new LongPoint(“size”, 1000l));
_//StoreField存储数据
_document.add(new StoredField(“size”, 1000l));
_//不需要创建索引的就使用StoreField存储
_document.add(new StoredField(“path”, “d:/temp/1.txt”**));
//添加文档到索引库
_indexWriter.addDocument(document);
//关闭indexwriter
_indexWriter.close();

} | | —- |

7.2

索引库删除

7.2.1 删除全部

| //删除全部索引
@Test
public void deleteAllIndex() throws Exception {
IndexWriter indexWriter = getIndexWriter();
//删除全部索引
indexWriter.deleteAll();
//关闭indexwriter
indexWriter.close();
} | | —- |

说明：将索引目录的索引信息全部删除，直接彻底删除，无法恢复。

此方法慎用！！

7.2.2 指定查询条件删除

| //根据查询条件删除索引
@Test
public void deleteIndexByQuery() throws Exception {
IndexWriter indexWriter = getIndexWriter();
//创建一个查询条件
Query query = new TermQuery(new Term(“filename”, “apache”));
//根据查询条件删除
indexWriter.deleteDocuments(query);
//关闭indexwriter
indexWriter.close();
} | | —- |

7.3

索引库的修改原理就是先删除后添加。

| //修改索引库
@Test
public void updateIndex() throws Exception {
IndexWriter indexWriter = getIndexWriter();
//创建一个Document对象
_Document document = new Document();
//向document对象中添加域。
//不同的document可以有不同的域，同一个document可以有相同的域。
document.add(new TextField(“filename”, “要更新的文档”, Field.Store.**_YES));
document.add(new TextField(“content”, “ Lucene 简介 Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包,” +
“它不是一个完整的搜索应用程序,而是为你的应用程序提供索引和搜索功能。”,
Field.Store.YES));
indexWriter.updateDocument(new Term(“content”, “java”**), document);
_//关闭indexWriter
_indexWriter.close();
} | | | —- | —- |

8 Lucene索引库查询

     对要搜索的信息创建Query查询对象，Lucene会根据Query查询对象生成最终的查询语法，类似关系数据库Sql语法一样Lucene也有自己的查询语法，比如：“name:lucene”表示查询Field的name为“lucene”的文档信息。<br />         可通过两种方法创建查询对象：<br />         1）使用Lucene提供Query子类<br />         2）使用QueryParse解析查询表达式

8.1

TermQuery TermQuery，通过项查询，TermQuery不使用分析器所以建议匹配不分词的Field域查询，比如订单号、分类ID号等。
指定要查询的域和要查询的关键词。

| //使用Termquery查询
@Test
public void testTermQuery() throws Exception {
Directory directory = FSDirectory.open(new File(“D:\\temp\\index”).toPath());
IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);

//创建查询对象
_Query query = new TermQuery(new Term(“content”, “lucene”));
//执行查询
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
//共查询到的document个数
System.**_out.println(“查询结果总数量：” + topDocs.totalHits);
//遍历查询结果
for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
System.out.println(document.get(“filename”));
_//System.out.println(document.get(“content”));
_System.out.println(document.get(“path”));
System.out.println(document.get(“size”**));
}
_//关闭indexreader
_indexSearcher.getIndexReader().close();
} | | —- |

8.2

数值范围查询 | @Test
public void testRangeQuery() throws Exception {
IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
Query query = LongPoint.newRangeQuery(“size”, 0l, 10000l);
printResult(query, indexSearcher);
} | | —- |

8.3

使用queryparser查询通过QueryParser也可以创建Query，QueryParser提供一个Parse方法，此方法可以直接根据查询语法来查询。Query对象执行的查询语法可通过System.out.println(query);查询。
需要使用到分析器。建议创建索引时使用的分析器和查询索引时使用的分析器要一致。
需要加入queryParser依赖的jar包。

| @Test
public void testQueryParser() throws Exception {
IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
//创建queryparser对象
//第一个参数默认搜索的域
//第二个参数就是分析器对象
_QueryParser queryParser = new QueryParser(“content”, new IKAnalyzer());
Query query = queryParser.parse(“Lucene是java开发的”);
//执行查询
printResult(query, indexSearcher);
}

private void printResult(Query query, IndexSearcher indexSearcher) throws Exception {
//执行查询
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
//共查询到的document个数
System.**_out.println(“查询结果总数量：” + topDocs.totalHits);
//遍历查询结果
for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
System.out.println(document.get(“filename”));
_//System.out.println(document.get(“content”));
_System.out.println(document.get(“path”));
System.out.println(document.get(“size”**));
}
_//关闭indexreader
_indexSearcher.getIndexReader().close();
} | | —- |

补充
索引库字段文档词条

文档 CRUD[重点]
保存文档时：
字段(域)类型属性
想向某个content域中存储“华为是最X的”
属性相关：
是否检索(索引)：是：该字段是参与查询——生成词条；否，该字段不参与检索(不生成词条)
是否分析(分词) 是:会使用配置的分词器(IK)进行分词切分生成词条，词条就是分词之后的关键字；否：整个数据当做完成的词条
是否存储：是：数据会存入到文档数据域中；否，不存储到文档中

检索API:

//按照完整词条进行查询(词条必须完全匹配) 类比SQL =
TermQuery query = new TermQuery(new Term(“name”, “spring”));

//相似度词条查询 n：有几次次错误编辑的机会补全、换位、纠正
FuzzyQuery query = new FuzzyQuery(new Term(“name”,”auecne”),n:0|1|2);

// 模糊词条查询 *类似sql的% ?类似sql的_ SQL LIKE
WildcardQuery query = new WildcardQuery(new Term(“name”,”全文”));

QueryParser queryParser = new QueryParser(“name”, new IKAnalyzer());
Query query = queryParser.parse(“lucene是一个Java开发的全文检索工具包”); //QueryStringQuery 默认取并集

Query query = LongPoint.newRangeQuery(“size”, 0l, 100l); //RangeQuery

**

附件:

2.Serving Web Content.txt
Apache_Lucene_README.txt
cxf_README.txt
lucene_changs.txt
mybatis.txt
mybatis_NOTICE.txt
spring.txt
spring_README.txt
springmvc.txt
SYSTEM_REQUIREMENTS.txt
Welcome to the Apache Solr project.txt
全文检索.txt
什么是全文检索 java.txt

lucene-7.4.0.zip
luke-javafx-7.4.0-luke-release.zip