Class: Index

英文原地址

lunr.Index(attrs)

new Index(attrs)

索引包含所有文档的构建索引，并为索引提供查询接口。

通常，lunr.Index的实例不会使用这个构造函数来创建，相反，应该使用lunr.Builder来构建新的索引，或者使用lunr.Index.load来加载以前构建和序列化的索引。

参数： | 参数名 | 类型 | 描述 | |:—-:|:—-:|——| | attrs | object | 构建搜索索引的属性：

- invertedIndex Object 用于文档引用的术语/字段的索引。
- fieldVectors 字段矢量。
- tokenSet lunr.TokenSet 所有关键词标记的集合。
- fields 索引文档字段的名称。
- pipeline lunr.Pipeline 搜索关键词的管道。|

方法

load(serializedIndex) → {lunr.Index}

加载之前序列化的lunr.Index。

query(fn) → {}

使用生成的lunr.Query对象对索引执行查询。

如果对索引执行编程查询，则此方法优于lunr.Index#search，从而避免额外的查询解析开销。

生成的查询对象传入提供的函数，该函数用于表示针对索引运行的查询。

注意，尽管这个函数接受一个回调参数，但这并不是异步操作，该回调仅仅是乘车一个自定义的查询对象而已。

search(queryString) → {}

使用lunr查询语法对索引执行搜索。

结果将按权重分数排序返回，最相关的结果将最先返回。有关如何计算权重分数的详细信息，请参阅指南。

要进行更程序化的查询，请使用lunr.Index#query。

如果传入的查询字符串无法解析则返回lunr.QueryParseError错误。

toJSON() → {Object}

为 JSON 序列化准备索引。

这个 JSON blob 的 schema 将于一个单独的 JSON schema 文件中描述。

类型定义

queryBuilder(query)

查询生成器回调提供一个查询对象，用以表示要在索引上执行的查询。

QueryString

尽管lunr提供了使用lunr.Query创建查询的能力，但它还提供了一种简单的查询语言，该语言本身可以解析为lunr.Query的一个实例。

对于以编程方式构建的查询，建议直接使用lunr.Query，查询语言最好用于人类输入的文本，而不是程序生成的文本。

它最简单的查询可以只是单个的关键词，例如，“hello”。同时也支持多个关键词，并使用OR进行合并，例如“hello world”将匹配包含“hello”或“world”的文档，尽管包含两个词的结果排名更高。

关键词中可以包含通配符来匹配一个或多个未指定的字符，这些通配符可以插入其中的任何位置，单个关键词中可以存在多个通配符。添加通配符会增加要找到的文档数量，但也可能对查询性能产生负面影响，特别是在词汇开头使用通配符的时候。

关键词可以被限制为特定的字段，如“title:hello”，只有在title字段中有关键词“hello”的文档才会匹配此次查询。使用索引中不存在的字段将导致错误。

也可以将修饰器添加到关键词中，lunr 支持编辑关键词的距离和权重提升。一个关键词的权重提升会使该匹配关键词文档拥有更高的得分，比如“foo^5”。编辑距离也支持模糊匹配。举个例子，“hello~2” 将匹配带有“hello”的编辑距离为2的文档。应该避免过大的编辑距离值，以免影响查询性能。

每个关键词还支持一个状态修饰符。默认情况下，关键词在文档中的存在是可选，但是可以更改为必需或禁止。关键词的必需状态的设定需要在文档中的这个词使用+前缀, 如+foo bar是要求搜索的文档必须包含foo和可选包含bar。反过来-则是设置禁止该关键词存在,即不能出现在一个文档中,例如-foo bar是要求搜索的文档不包含foo但可能包含bar。

我们可以使用反斜杠字符\转义特殊字符，这允许搜索包括通常被认为是修饰符的字符，例如foo\~2将搜索关键词foo~2，而不是搜索关键词foo时将其权重提升到2。

示例

结果

结果为包含匹配搜索查询文档的详细信息的对象。