Lucene查询
基本查询：
@Test
public void baseQuery() throws Exception {
//1. 创建查询的核心对象
FSDirectory d = FSDirectory.open(new File("H:\\test"));
IndexReader reader = DirectoryReader.open(d);
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(reader); //2. 执行查询
QueryParser queryParser = new QueryParser("content", new IKAnalyzer());
Query query = queryParser.parse("剑来");
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10); //3. 获取文档id
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs; //获取得分文档集合
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
int id = scoreDoc.doc;//获取文档id
float score = scoreDoc.score;// 返回此文档的匹配度 Document doc = indexSearcher.doc(id);
String docId = doc.get("id");
String content = doc.get("content");
System.out.println(docId + " " + content + " " + "匹配度:" + score);
}
}
多样化查询：
//提取一个查询的方法
public void query(Query query) throws Exception { //1. 创建 查询的核心对象
IndexReader reader = DirectoryReader.open(FSDirectory.open(new File("H:\\test")));
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(reader); //3. 执行查询
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10); ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;//获取得分文档的集合
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
//获取文档id
int docId = scoreDoc.doc;
//获取文档得分
float score = scoreDoc.score;
//根据id获取文档
Document doc = indexSearcher.doc(docId);
String content = doc.get("content");
String title = doc.get("title");
System.out.println("匹配度:" + score + content + " " + title); }
} // 词条查询
@Test
public void termQuery() throws Exception {
//创建词条对象
//注意: 词条是不可在分割的, 词条可以是一个字, 也可以是一句话
//使用场景: 主要是针对的是不可在分割的字段, 例如id
//由于其不可再分, 可以搜索 全文, 但是不能搜索 全文检索
TermQuery termQuery = new TermQuery(new Term("content", "全文"));
query(termQuery);
} // 通配符查询
@Test
public void wildcardQuery() throws Exception { //通配符:
//*: 代表多个字符
//?: 代表一个占位符
WildcardQuery wildcardQuery = new WildcardQuery(new Term("content", "?uce*"));
query(wildcardQuery); } //模糊查询
@Test
public void fuzzQuery() throws Exception {
/**
* 模糊查询:
* 指的是通过替换, 补位, 移动 能够在二次切换内查询数据即可返回
* 参数1: term 指定查询的字段和内容
* 参数2: int n 表示最大编辑的次数 最大2
*
*/
FuzzyQuery fuzzyQuery = new FuzzyQuery(new Term("content", "lucene"), 1);
query(fuzzyQuery);
} // 数值范围查询
@Test
public void numericRangeQuery() throws Exception {
/**
* 获取NumericRangeQuery的方式:
* 通过提供的静态方法获取:
* NumericRangeQuery.newIntRange()
* NumericRangeQuery.newFloatRange()
* NumericRangeQuery.newDoubleRange()
* NumericRangeQuery.newLongRange()
*
*
* 数值范围查询:
* 参数1: 指定要查询的字段
* 参数2: 指定要查询的开始值
* 参数3: 指定要查询的结束值
* 参数4: 是否包含开始
* 参数5: 是否包含结束
*/ NumericRangeQuery numericRangeQuery = NumericRangeQuery.newIntRange("id", 2, 4, false, false);
query(numericRangeQuery);
} // 组合查询
@Test
public void testBooleanQuery() throws Exception { Query query1 = NumericRangeQuery.newLongRange("id", 2l, 4l, true, true);
Query query2 = NumericRangeQuery.newLongRange("id", 0l, 3l, true, true); // boolean查询本身没有查询条件，它可以组合其他查询
BooleanQuery query = new BooleanQuery();
// 交集： Occur.MUST + Occur.MUST
// 并集：Occur.SHOULD + Occur.SHOULD
// 非：Occur.MUST_NOT
query.add(query1, BooleanClause.Occur.SHOULD);
query.add(query2, BooleanClause.Occur.SHOULD); query(query);
}
Lucene高级内容：
高亮：
// 高亮显示
@Test
public void testHighlighter() throws Exception {
// 目录对象
Directory directory = FSDirectory.open(new File("H:\\test"));
// 创建读取工具
IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
// 创建搜索工具
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); QueryParser parser = new QueryParser("title", new IKAnalyzer());
Query query = parser.parse("谷歌地图"); // 格式化器
Formatter formatter = new SimpleHTMLFormatter("<em>", "</em>");
Scorer scorer = new QueryScorer(query);
// 准备高亮工具
Highlighter highlighter = new Highlighter(formatter, scorer);
// 搜索
TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);
System.out.println("本次搜索共" + topDocs.totalHits + "条数据"); ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
// 获取文档编号
int docID = scoreDoc.doc;
Document doc = reader.document(docID);
System.out.println("id: " + doc.get("id")); String title = doc.get("title");
// 用高亮工具处理普通的查询结果,参数：分词器，要高亮的字段的名称，高亮字段的原始值
String hTitle = highlighter.getBestFragment(new IKAnalyzer(), "title", title); System.out.println("title: " + hTitle);
// 获取文档的匹配度
System.out.println("匹配度：" + scoreDoc.score);
}
}
排序:
// 排序
@Test
public void testSortQuery() throws Exception {
// 目录对象
Directory directory = FSDirectory.open(new File("H:\\test"));
// 创建读取工具
IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
// 创建搜索工具
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); QueryParser parser = new QueryParser("title", new IKAnalyzer());
Query query = parser.parse("谷歌地图"); // 创建排序对象,需要排序字段SortField，参数：字段的名称、字段的类型、是否反转如果是false，升序。true降序
Sort sort = new Sort(new SortField("id", Type.LONG, true));
// 搜索
TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10,sort);
System.out.println("本次搜索共" + topDocs.totalHits + "条数据"); ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
// 获取文档编号
int docID = scoreDoc.doc;
Document doc = reader.document(docID);
System.out.println("id: " + doc.get("id"));
System.out.println("title: " + doc.get("title"));
}
}
分页:
@Test
public void testPageQuery() throws Exception {
// 实际上Lucene本身不支持分页。因此我们需要自己进行逻辑分页。我们要准备分页参数：
int pageSize = 2;// 每页条数
int pageNum = 3;// 当前页码
int start = (pageNum - 1) * pageSize;// 当前页的起始条数
int end = start + pageSize;// 当前页的结束条数（不能包含） // 目录对象
Directory directory = FSDirectory.open(new File("H:\\test"));
// 创建读取工具
IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
// 创建搜索工具
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); QueryParser parser = new QueryParser("title", new IKAnalyzer());
Query query = parser.parse("谷歌地图"); // 创建排序对象,需要排序字段SortField，参数：字段的名称、字段的类型、是否反转如果是false，升序。true降序
Sort sort = new Sort(new SortField("id", Type.LONG, false));
// 搜索数据，查询0~end条
TopDocs topDocs = searcher.search(query, end,sort);
System.out.println("本次搜索共" + topDocs.totalHits + "条数据"); ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for (int i = start; i < end; i++) {
ScoreDoc scoreDoc = scoreDocs[i];
// 获取文档编号
int docID = scoreDoc.doc;
Document doc = reader.document(docID);
System.out.println("id: " + doc.get("id"));
System.out.println("title: " + doc.get("title"));
}
}
加权因子:
Lucene会对搜索的结果的匹配度进行一个加分, 用来表示数据和词条关联性的强弱, 得分越高, 表示匹配度越高, 排名越靠前
Lucene支持对某一个字段设置加权因子, 来提高其打分, 使其排名更加靠前, 这样当用户搜索的时候, 便可以将此词条对应的文档展示在最前面
TextField textField = new TextField("content","lucene加权因子", Store.YES);
textField.setBoost(10);