首先、要做一个自己的企业内部搜素引擎呢，要认识Lucene：
1、Lucene的贡献者Doug Cutting是一位自身全文索引/检索专家，曾经是V-Twin搜索引擎（Apple的Copland操作系统的成就之一）的主要开发者，后在Excite担任高级系统架构设计师，目前从事于一些INTERNET底层架构的研究。他贡献出的Lucene的目标是为各种中小型应用程序加入全文检索功能。2001年年底成为APACHE基金会jakarta的一个子项目。
2、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。Lucene目前是Apache Jakarta家族中的一个开元项目，也是目前最为流行的基于Java开元全文检索工具包。
下面来开始Lucene的学习：
说到Java开发，首要步骤一般搜索去官方下载对应的开发包，这里不再介绍，如果这点还做不到，就不用往下继续了。因笔者才疏学浅，自己搞不了API，这里就使用旧的 lucene-2.4.0 版本来学习。
新建一个Java项目工程，本节需要引入三个jar包 lucene-analyzers-2.4.1.jar、lucene-core-2.4.1.jar、lucene-highlighter-2.4.1.jar
- import java.io.StringReader;
- import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
- import org.apache.lucene.analysis.Token;
- import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
- import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
- public class TestLucene {
- public static void main(String[] args)throws Exception{
- Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(); //分析器
- TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("", new StringReader("this is first lucene project"));
- Token token = new Token();
- while(null != tokenStream.next(token))
- System.out.println(token.term());
- }
- }
输出结果：
- first
- lucene
- project
下面我们来看以下Lucene的核心索引类：
IndexWriter：建立索引的核心组件。使用IndexWriter可以新建一个索引并将对象文件逐一添加到索引当中，但不可以执行读取和搜索操作。
Directory：代表一个lucene索引项的位置。这是一个抽象类，其具体实现有FSDirectory和RAMDirectory。前者将索引写入硬盘，对应于真实的文件系统路径，后者将索引写入内存 ，相比于前者效率高但可用空较小。
Analyzer：对文本内容进行分析的抽象类，具体实现中有停用词切除、词干分析、大小写切换等功能。
Document：可以视为文本经过处理后所对应的对象，由多个字段组成，如路径、标题、摘要、修改日期等等。
Field：字段，对应于文本的某一部分数据，便于检索时根据结果提取。
Filed使用：
- import org.apache.lucene.document.Field;
- public class TestField {
- public static void main(String[] args){
- Field field = new Field("fname", "fvalue", Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED);
- }
- }
Lucene与数据库的类比
概念：
数据库 Lucene
列/字段 Field
行/记录 Document
操作：
查询（SELECT） Searcher
添加（INSERT） IndexWriter.addDocument
删除（DELETE） IndexReader.delete
修改（UPDATE） 不支持（可删除后重新添加）
系统内容实现简析：
设有两篇文章1和2
文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou , I live in Guangzhou too .
文字2的内容为：He once lived in Shanghai .
1)关键字处理，例如：lives - live （还原）。
在Lucene中有Analyzer类完成经过上面处理后
文章1的所有关键词为：[tom] [live] [i] [live] [guangzhou]
文章2的所有关键词为：[he] [live] [shanghai]
2）倒排索引
上面的对应关系是：“文章号“对”文章中所有关键词“。倒排索引把这个关系倒过来，变成：”关键词“对”拥有该关键词的所有文章号“。
文章1，2经过倒排变成（关键词 文章号）
guangzhou 1
he 2
i 1
live 1，2
shanghai 2
tom 1
3）加上”出现频率“和”出现位置“信息后，我们的索引结构变为：
关键词 文章号 [出现频率] 出现位置
guangzhou 1 [2] 3，6
he 2 [1] 1
i 1 [1] 4
live 1 [2]，2 [1] 2，5，2
shanghai 2 [1] 3
tom 1 [1]
以live这行为例我们说明一下该结构：live在文章1中出现了2词，文章2中出现了一次，他的出现位置为”2，5，2“这表示什么呢？我们需要结合文章号和出现频率来分析，文章1中出现了2词，”2，5“就表示live在文章1中出现的两个位置，文章2中出现了一次，剩下的”2“就表示live是文章2中第2个关键字。
原文地址：http://blog.csdn.net/shaopeng5211/article/details/8681863