Lucene 初步 之 HelloWorld

万恶的源头 HelloWorld

要完成lucene 的配置 需要几个jar包 （如果需要可以留言我私发）

创建索引API分析：

1. Directory: 类代表一个Lucene索引的位置,FSDirectory:它表示一个存储在文件系统中的索引的位置

2. Analyzer 类是一个抽象类, 它有多个实现,在一个文档被入索引库之前，首先需要对文档内容进行分词处理,针对不同的语言和应用需要选择适合的 Analyzer。Analyzer 把分词后的内容交给 IndexWriter 来建立索引

3. IndexWriter：是创建索引和维护索引的中心组件, 这个类创建一个新的索引并且添加文档到一个已有的索引中。IndexWriter只负责索引库的更新(删、更新、插入),不负责查询

4. Document：由多个字段(Field)组成，一个Field代表与这个文档相关的元数据。如作者、标题、主题等等，分别做为文档的字段索引和存储。add(Fieldable field)添加一个字段(Field)到Document

Store,Index介绍

枚举类型	枚举常量	说明
Store	NO	不存储属性的值
	YES	存储属性的值
Index	NO	不建立索引
	ANALYZED	分词后建立索引
	NOT_ANALYZED	不分词，把整个内容作为一个词建立索引

说明：Store是影响搜索出的结果中是否有指定属性的原始内容。Index是影响是否可以从这个属性中查询（No），或是查询时可以查其中的某些词（ANALYZED），还是要把整个内容作为一个词进行查询（NOT_ANALYZED）。

搜索原理图分析：

           

这时我们假设 把商品添加到索引库

   public void saveGoods(Goods goods) {
         //创建一个indexWrite
         IndexWriter indexWriter = null;
         //指定索引库的目录
         Directory directory = null;
         //创建一个分词器
         Analyzer analyzer = null;

         try {
             //不同分词器，分词的效果不同
             analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
             //目录可以任意指定，最好和项目同级目录
             directory= FSDirectory.open(new File("./indexData"));
             //通过分词器和索引创建indexWrite
             indexWriter=new IndexWriter(directory,analyzer, IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED);
             //把Goods  转化成lucene可以识别的doument
             Document doc=new Document();
             //Goods 对象中的，每个属性，转化lucene 中的字段
             doc.add(new Field("gid",goods.getGid().toString(), Store.YES,Index.NOT_ANALYZED));
             doc.add(new Field("gname",goods.getGname(), Store.YES,Index.ANALYZED));
             doc.add(new Field("gprice",goods.getGprice().toString(), Store.YES,Index.NOT_ANALYZED));
             doc.add(new Field("gremark",goods.getGremark(), Store.YES,Index.ANALYZED));
             //把document添加到索引库
             indexWriter.addDocument(doc);
             //提交
             indexWriter.commit();
         } catch (IOException e) {
             e.printStackTrace();
             throw  new RuntimeException(e);
         }finally {
             try {
                 indexWriter.close();
             } catch (IOException e) {
                 e.printStackTrace();
             }
         }
     }

商品的实体类

 package cn.wh;

 import lombok.AllArgsConstructor;
 import lombok.Data;
 import lombok.NoArgsConstructor;
 import lombok.experimental.Accessors;

 //有参构造函数
 @AllArgsConstructor
 //无参构造函数
 @NoArgsConstructor
 //封装
 @Data
 //链式风格访问
 @Accessors(chain = true)
 public class Goods implements java.io.Serializable {
     // Fields
     private Integer gid;
     private String gname;
     private Double gprice;
     private String gremark;

 }

这时我们执行会产生一个索引的库

这时我们再创建一个查询的方式 （根据商品名查询）

   public List<Goods> query(String gname){
         List<Goods> goodsList=new ArrayList<Goods>();
         // 创建查询工具类
         IndexSearcher indexSearcher=null;
         // 指定Lucenen索引库目录
         Directory directory=null;
         // 创建一个分词器
         Analyzer analyzer=null;
         try {
             // 指定查询的目录
             directory=FSDirectory.open(new File("./indexData"));
             // 指定查询的分词器: 钓鱼岛中国的---> 钓鱼  钓鱼岛  中国
             analyzer=new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
             // QueryParser:查询解析器,用来解析查询的字符串,和分词
             /*
              * Version.LUCENE_30:版本号
              * gname: 要查询的 字段名  Term:key,后面可以到多个字段中查找
              * analyzer:指定对关键字的分词器
              * */
             QueryParser parse=new QueryParser(Version.LUCENE_30,"gname",analyzer);
             // 解析要查询的关键字:返回的是Query类型
             Query query=parse.parse(gname);
             indexSearcher=new IndexSearcher(directory);
             // indexSearch做查询操作: n 用户期望查询结果数,后面做分页使用
             TopDocs topDocs=indexSearcher.search(query,10);
             /*
              * TopDocs:
              *     totalHits: 实际查询到的结果数
              *     scoreDocs[]: 存储了所有符合条件的document 编号
              * */
             System.out.println("实际的结果数为:" + topDocs.totalHits);
             // 存储的是document在lucenen中的逻辑编号
             ScoreDoc[] docs=topDocs.scoreDocs;  //[0]=0 [1]=1
             /*
              * ScoreDoc:
              *     doc: 文档逻辑编号
              *     score: 当前文档得分
              *
              * */
             for(int i=0;i<docs.length;i++){
                 System.out.println("文档的编号:" + docs[i].doc);
                 System.out.println("此文档的得分:" + docs[i].score);
                 // 通过文档的编号获取真正的文档
                 Document doc=indexSearcher.doc(docs[i].doc);
                 // 把Document类型转化我们自己识别的类型
                 Goods goods=new Goods();
                 goods.setGid(Integer.parseInt(doc.get("gid")));
                 goods.setGname(doc.get("gname"));
                 goods.setGprice(Double.parseDouble(doc.get("gprice")));
                 goods.setGremark(doc.get("gremark"));
                 goodsList.add(goods);
             }
         } catch (Exception e) {
             e.printStackTrace();
             throw new RuntimeException(e);
         }
         return goodsList;

     }

最后测试

可以根据hello 查询出来东西

这时 lucence 提供了一个jar 包 这个jar包是可以看见索引文件中的元素模样

在cmd 输入 java -jar  XXXX jar包的名 （如果要这个jar 包 可以留言 我私法）

打开一个客户端 这时 在path中输入索引文件夹的位置

就能看见每个分词的效果就大小和索引