Lucene用法10个小结

1 lucene简介 
1.1 什么是lucene 
Lucene是一个全文搜索框架，而不是应用产品。因此它并不像www.baidu.com 或者google Desktop那么拿来就能用，它只是提供了一种工具让你能实现这些产品。 

1.2 lucene能做什么 
要回答这个问题，先要了解lucene的本质。实际上lucene的功能很单一，说到底，就是你给它若干个字符串，然后它为你提供一个全文搜索服务，告诉你你要搜索的关键词出现在哪里。知道了这个本质，你就可以发挥想象做任何符合这个条件的事情了。你可以把站内新闻都索引了，做个资料库；你可以把一个数据库表的若干个字段索引起来，那就不用再担心因为“%like%”而锁表了；你也可以写个自己的搜索引擎…… 

1.3 你该不该选择lucene 
下面给出一些测试数据，如果你觉得可以接受，那么可以选择。 
测试一：250万记录，300M左右文本，生成索引380M左右，800线程下平均处理时间300ms。 
测试二：37000记录，索引数据库中的两个varchar字段，索引文件2.6M，800线程下平均处理时间1.5ms。 

2 lucene的工作方式 下载
lucene提供的服务实际包含两部分：一入一出。所谓入是写入，即将你提供的源（本质是字符串）写入索引或者将其从索引中删除；所谓出是读出，即向用户提供全文搜索服务，让用户可以通过关键词定位源。 

2.1写入流程 
源字符串首先经过analyzer处理，包括：分词，分成一个个单词；去除stopword（可选）。 
将源中需要的信息加入Document的各个Field中，并把需要索引的Field索引起来，把需要存储的Field存储起来。 
将索引写入存储器，存储器可以是内存或磁盘。 

2.2读出流程 下载
用户提供搜索关键词，经过analyzer处理。 
对处理后的关键词搜索索引找出对应的Document。 
用户根据需要从找到的Document中提取需要的Field。 

3 一些需要知道的概念 
lucene用到一些概念，了解它们的含义，有利于下面的讲解。 

3.1 analyzer 下载
Analyzer 是分析器，它的作用是把一个字符串按某种规则划分成一个个词语，并去除其中的无效词语，这里说的无效词语是指英文中的“of”、 “the”，中文中的 “的”、“地”等词语，这些词语在文章中大量出现，但是本身不包含什么关键信息，去掉有利于缩小索引文件、提高效率、提高命中率。 
分词的规则千变万化，但目的只有一个：按语义划分。这点在英文中比较容易实现，因为英文本身就是以单词为单位的，已经用空格分开；而中文则必须以某种方法将连成一片的句子划分成一个个词语。具体划分方法下面再详细介绍，这里只需了解分析器的概念即可。 

3.2 document 
用户提供的源是一条条记录，它们可以是文本文件、字符串或者数据库表的一条记录等等。一条记录经过索引之后，就是以一个Document的形式存储在索引文件中的。用户进行搜索，也是以Document列表的形式返回。 

3.3 field 
一个Document可以包含多个信息域，例如一篇文章可以包含“标题”、“正文”、“最后修改时间”等信息域，这些信息域就是通过Field在Document中存储的。 
Field有两个属性可选：存储和索引。通过存储属性你可以控制是否对这个Field进行存储；通过索引属性你可以控制是否对该Field进行索引。这看起来似乎有些废话，事实上对这两个属性的正确组合很重要，下面举例说明： 
还是以刚才的文章为例子，我们需要对标题和正文进行全文搜索，所以我们要把索引属性设置为真，同时我们希望能直接从搜索结果中提取文章标题，所以我们把标题域的存储属性设置为真，但是由于正文域太大了，我们为了缩小索引文件大小，将正文域的存储属性设置为假，当需要时再直接读取文件；我们只是希望能从搜索解果中提取最后修改时间，不需要对它进行搜索，所以我们把最后修改时间域的存储属性设置为真，索引属性设置为假。上面的三个域涵盖了两个属性的三种组合，还有一种全为假的没有用到，事实上Field不允许你那么设置，因为既不存储又不索引的域是没有意义的。 

3.4 term 下载
term是搜索的最小单位，它表示文档的一个词语，term由两部分组成：它表示的词语和这个词语所出现的field。 

3.5 tocken 
tocken是term的一次出现，它包含trem文本和相应的起止偏移，以及一个类型字符串。一句话中可以出现多次相同的词语，它们都用同一个term表示，但是用不同的tocken，每个tocken标记该词语出现的地方。 

3.6 segment 
添加索引时并不是每个document都马上添加到同一个索引文件，它们首先被写入到不同的小文件，然后再合并成一个大索引文件，这里每个小文件都是一个segment。 

4 lucene的结构 
lucene包括core和sandbox两部分，其中core是lucene稳定的核心部分，sandbox包含了一些附加功能，例如highlighter、各种分析器。 
Lucene core有七个包：analysis，document，index，queryParser，search，store，util。 
4.1 analysis 
Analysis包含一些内建的分析器，例如按空白字符分词的WhitespaceAnalyzer，添加了stopwrod过滤的StopAnalyzer，最常用的StandardAnalyzer。 
4.2 document 
Document包含文档的数据结构，例如Document类定义了存储文档的数据结构，Field类定义了Document的一个域。 
4.3 index 
Index 包含了索引的读写类，例如对索引文件的segment进行写、合并、优化的IndexWriter类和对索引进行读取和删除操作的 IndexReader类，这里要注意的是不要被IndexReader这个名字误导，以为它是索引文件的读取类，实际上删除索引也是由它完成， IndexWriter只关心如何将索引写入一个个segment，并将它们合并优化；IndexReader则关注索引文件中各个文档的组织形式。 下载
4.4 queryParser 
QueryParser 包含了解析查询语句的类，lucene的查询语句和sql语句有点类似，有各种保留字，按照一定的语法可以组成各种查询。 Lucene有很多种 Query类，它们都继承自Query，执行各种特殊的查询，QueryParser的作用就是解析查询语句，按顺序调用各种 Query类查找出结果。 
4.5 search 
Search包含了从索引中搜索结果的各种类，例如刚才说的各种Query类，包括TermQuery、BooleanQuery等就在这个包里。 
4.6 store 
Store包含了索引的存储类，例如Directory定义了索引文件的存储结构，FSDirectory为存储在文件中的索引，RAMDirectory为存储在内存中的索引，MmapDirectory为使用内存映射的索引。 
4.7 util 
Util包含一些公共工具类，例如时间和字符串之间的转换工具。 

5 如何建索引 
5.1 最简单的能完成索引的代码片断 下载

IndexWriter writer = new IndexWriter(“/data/index/”, new StandardAnalyzer(), true); 
Document doc = new Document(); 
doc.add(new Field("title", "lucene introduction", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED)); 
doc.add(new Field("content", "lucene works well", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED)); 
writer.addDocument(doc); 
writer.optimize(); 
writer.close(); 

下面我们分析一下这段代码。 下载
首先我们创建了一个writer，并指定存放索引的目录为“/data/index”，使用的分析器为StandardAnalyzer，第三个参数说明如果已经有索引文件在索引目录下，我们将覆盖它们。 
然后我们新建一个document。 
我们向document添加一个field，名字是“title”，内容是“lucene introduction”，对它进行存储并索引。 
再添加一个名字是“content”的field，内容是“lucene works well”，也是存储并索引。 
然后我们将这个文档添加到索引中，如果有多个文档，可以重复上面的操作，创建document并添加。 
添加完所有document，我们对索引进行优化，优化主要是将多个segment合并到一个，有利于提高索引速度。 
随后将writer关闭，这点很重要。 

对，创建索引就这么简单！ 
当然你可能修改上面的代码获得更具个性化的服务。