Lucene主要API介紹

Lucene搜索的api的類主要有4個 IndexSearcher ,Query(包括子類),QueryParser,Hits

一:IndexSearcher是搜索的入口,他的search方法提供了搜索功能
Query有很多子類, 各種不同的子類代表了不同的查詢條件,下文詳述
QueryParser是一個非常通用的幫助類,他的作用是把用戶輸入的文本轉換爲內置的Query對象(大多數web搜索引擎都提供一個查詢輸入框來讓用戶輸入查詢條件)。QueryParser內置提供了很多語法來使使用可以輸入各種高級條件的Query。比如: "Hello AND world"會被解析爲一個AND關係的BooleanQuery,他包含兩個TermQuery(Hell和world)。這些語法雖然強大,但都針對英文設計,對我們需要中文搜索來說都不需要了解太多的Query類型,一般幾個簡單的就夠用了。QueryParser的使用如下
QueryParser.parse(String query, String field, Analyzer analyzer) throws ParseException
其中:query是用戶輸入的內容,field是搜索默認的field(其他field需要顯式指定),analyzer是用來將用戶輸入的內容也作分析處理(分詞),一般情況下這裏的anaylyzer是index的時候採用的同一analyzer。
另外我們也可以自己構造一個QueryParser: new QueryParser(String field, Analyzer a)(含義同上),這樣做的好處是可以自己定義調整一些參數.
搜索結果的處理:Hits對象
Hits對象是搜索結果的集合 主要有下面幾個方法 
length() ,這個方法記錄有多少條結果返回(lazy loading) 
doc(n) 返回第n個記錄 
id(in) 返回第n個記錄的Document ID 
score(n) 第n個記錄的相關度(積分)
由於搜索的結果一般比較大,從性能上考慮,Hits對象並不會真正把所有的結果全部取回,默認情況下是保留前100個記錄(對於一般的搜索引擎,100個記錄足夠了).
分頁的處理
100條記錄還是太多,我們多半會每頁顯示20條記錄,然後分爲若干頁顯示,對於分頁,一般有兩個辦法 
在session中保留indexreader對象和hit對象,翻頁的時候提取內容 
不使用session,每次都簡單處理爲重新查詢
lucene推薦先使用第二個辦法,即每次都重新查詢,這樣做的好處是簡單方便,不需要考慮session的問題,lucene的查詢效率也能保證每次查詢時間不長,除非真正有了性能問題,否則不用考慮第一個辦法。
緩存:RAMDirectory的用法
RAMDirectory對象很好用,通過它,我們可以把一個普通的index完全讀取到內存中,用法如下:
RAMDirectory ramDir = new RAMDirectory(dir);
這樣的ramdir效率自然比真正的文件系統快很多
Lucene的scoring算法
lucence查詢的紀錄默認按照相關度排序,這個相關度就是score,scoring的算法是比較複雜的,對於我們做應用的人似乎沒有什麼幫助,(先說一下Term: 我的理解是Term爲一個獨立的查詢詞,用戶輸入的的查詢通過各種分詞,大小寫處理(正規化),消除stopwords等)以後,會已Term爲基本單位),幾個關鍵參數稍微留意一下即可。
Term在文章中出現的頻率量,包含同一個Term的文章的頻率 
field中的boosting參數 
term的長度 
term在文章中的數量
一般來說,這些參數我們都不可能去調整, 如果你想了解更多,IndexSearcher還提供了一個explain方法, 通過傳入一個Query和document ID,你可以得到一個Explaination對象,他是對內部算法信息的簡單封裝,toString()一下就可以看到詳細的說明

二:創建Query:各種query介紹
最普通的TermQuery
TermQuery最普通, 用Term t=new Term("contents","cap"); new TermQuery(t)就可以構造
TermQuery把查詢條件視爲一個key, 要求和查詢內容完全匹配,比如Field.Keyword類型就可以使用TermQuery
RangeQuery
RangeQuery表示一個範圍的搜索條件,RangeQuery query = new RangeQuery(begin, end, included);
最後一個boolean值表示是否包含邊界條件本身, 用字符表示爲"[begin TO end]" 或者"{begin TO end}"
PrefixQuery
顧名思義,就是表示以某某開頭的查詢, 字符表示爲"something*"
BooleanQuery
這個是一個組合的Query,你可以把各種Query添加進去並標明他們的邏輯關係,添加條件用
public void add(Query query, boolean required, boolean prohibited)
方法, 後兩個boolean變量是標示AND or NOT三種關係 字符表示爲" AND or NOT" 或 "+ -" ,一個BooleanQuery中可以添加多個Query, 如果超過setMaxClauseCount(int)的值(默認1024個)的話,會拋出TooManyClauses錯誤.
PhraseQuery
表示不嚴格語句的查詢,比如"red pig"要匹配"red fat pig","red fat big pig"等,PhraseQuery所以提供了一個setSlop()參數,在查詢中,lucene會嘗試調整單詞的距離和位置,這個參數表示可以接受調整次數限制,如果實際的內容可以在這麼多步內調整爲完全匹配,那麼就被視爲匹配.在默認情況下slop的值是0, 所以默認是不支持非嚴格匹配的, 通過設置slop參數(比如"red pig"匹配"red fat pig"就需要1個slop來把pig後移動1位),我們可以讓lucene來模糊查詢. 值得注意的是,PhraseQuery不保證前後單詞的次序,在上面的例子中,"pig red"需要2個slop,也就是如果slop如果大於等於2,那麼"pig red"也會被認爲是匹配的.
WildcardQuery
使用?和*來表示一個或多個字母比如wil*可以匹配 wild ,wila ,wilxaaaa...,值得注意的是,在wildcard中,只要是匹配上的紀錄,他們的相關度都是一樣的,比如wilxaaaa和wild的對於wil*的相關度就是一樣的.
FuzzyQuery
這個Query對中文沒有什麼用處,他能模糊匹配英文單詞(前面的都是詞組),比如fuzzy和wuzzy他們可以看成類似, 對於英文的各種時態變化和複數形式,這個FuzzyQuery還算有用,匹配結果的相關度是不一樣的.字符表示爲 "fuzzy~"

三:QueryParser使用
對於搜索引擎, 很多情況下用戶只需要一個輸入框就要輸入所有的查詢條件(比如google), 這時,QueryParser就派上用場了,他的作用就是把各種用戶輸入轉爲Query或者Query組, 他把上面提到的Query的字符表示(Query.toString)轉化爲實際的Query對象,比如"wuzzy~"就會轉換爲FuzzyQuery, 不過QueryParser用到了Analyzer,所以QueryParser parse過後的Query再toString未必和原來的一樣.Query額外的語法有:
分組:Groupping
比如"(a AND b) or C",就是括號分組,很容易理解
FieldSelectiong
QueryParser的查詢條件是對默認的Field進行的, 它在QueryParser解析的時候編碼指定, 如果用戶需要在查詢條件中選用另外的Field, 可以使用如下語法: fieldname:fielda, 如果是多個分組,可以用fieldname:(fielda fieldb fieldc)表示.
*號問題
QueryParse默認不允許*號出現在開始部分,這樣做的目的主要是爲了防止用戶誤輸入*來頭導致嚴重的性能問題(會把所有記錄讀出)
boosting
通過hello^2.0 可以對hello這個term進行boosting,(我想不到什麼用戶會這樣麼bt)
QueryParser是一個準備好的,立即可以工作的幫助類,不過他還是提供了很多參數供程序員調整,首先,我們需要自己構造一個新的QueryParser,然後對他的各種參數來定製

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