全文检索 Lucene(3)

看完前两篇博客之后，想必大家对于Lucene的使用都有了一个比较清晰的认识了。如果对Lucene的知识点还是有点模糊的话，个人建议还是先看看这两篇文章。

全文检索 Lucene（1）

全文检索 Lucene（2）

下面来谈一谈使用Lucene查询的分页机制。

分页原理

分页就是为了给用户展现一个逻辑性更强，页面更加紧凑的视图效果。相比于数据库实现的分页，Lucene就显得有点逊色了。毕竟数据库是原生支持的，这点没法改变。

这里说的对Lucene实现的分页机制其实并不是真正的分页，不妨这样想，当我们的TopDocs的大小设置很大，我们的电脑势必会出现内存不足的情况，即使有虚拟内存技术，这也是没办法消除的。这样的话查询机制就会崩溃。这一点我们待会再讲。

Dao层代码实现

由于本例是基于全文检索 Lucene（2）的延伸，所以就不再重新贴出那么多的代码了。这里仅仅是核心逻辑。

`页面`对象

/**
 * @Date 2016年8月1日
 *
 * @author Administrator
 */
package domain;

import java.util.List;

/**
 * @author 郭瑞彪
 *
 */
public class Page<T> {

    private List<T> lists;

    private int totalResults;

    public List<T> getLists() {
        return lists;
    }

    public void setLists(List<T> lists) {
        this.lists = lists;
    }

    public int getTotalResults() {
        return totalResults;
    }

    public void setTotalResults(int totalResults) {
        this.totalResults = totalResults;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Page [lists=" + lists + ", totalResults=" + totalResults + "]";
    }

}

分页方法

/**
     * 从索引库中查询
     *
     * <br>
     * 支持分页技术
     *
     * @param queryString
     *            查询字符串
     * @return
     */
    public Page search(String queryString, int firstResult, int maxResult) {
        try {
            // 1.queryString -->>Query
            String[] queryFields = new String[] { "title", "content" };
            Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
            analyzer.setVersion(Version.LUCENE_6_0_0.LUCENE_6_1_0);
            QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(queryFields, analyzer);
            Query query = queryParser.parse(queryString);
            // 2. 查询，得到topDocs
            IndexSearcher indexSearcher = LuceneUtils.getIndexSearcher();
            TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);
            // 3.处理结果并返回
            int totalHits = topDocs.totalHits;
            ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
            List<Article> articles = new ArrayList<Article>();
            int upperBound = (firstResult + maxResult) < scoreDocs.length ? (firstResult + maxResult)
                    : scoreDocs.length;
            firstResult = (firstResult >= 0 ? firstResult : 0);
            for (int i = firstResult; i < upperBound; i++) {
                ScoreDoc scoreDoc = scoreDocs[i];
                Document doc = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
                Article a = ArticleDocumentUtils.document2Article(doc);
                articles.add(a);
            }
            LuceneUtils.closeIndexSearcher(indexSearcher);

            // 处理查询结果，返回一个封装好的页面对象
            Page<Article> page = new Page();
            page.setLists(articles);
            page.setTotalResults(totalHits);

            return page != null ? page : null;
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("ArticleIndexDao-->> search方法出错！\n" + e);
        }
    }

核心释义

我对分页的理解：

以Java面向对象的思维，页面本身就是一个对象。我们不妨现在就打开一个搜索引擎，搜索一下。看看页面结果。大概就能知道底层有什么东西了。

一般来说，做分页一定要知道总的记录数，然后是从哪一页开始分页。这是很有必要的。而且边界值我们也需要好好的进行维护。

int upperBound = (firstResult + maxResult) < scoreDocs.length ? (firstResult + maxResult)
                    : scoreDocs.length;
            firstResult = (firstResult >= 0 ? firstResult : 0);

Lucene伪分页:

下面接着上面没说完的关于Lucene的伪分页。我们也可以从代码中看出

// 2. 查询，得到topDocs
IndexSearcher indexSearcher = LuceneUtils.getIndexSearcher();
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);
// 3.处理结果并返回
int totalHits = topDocs.totalHits;
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for (int i = firstResult; i < upperBound; i++) {
    ScoreDoc scoreDoc = scoreDocs[i];
    Document doc = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
    Article a = ArticleDocumentUtils.document2Article(doc);
                articles.add(a);
}

我们可以看出indexSearcher.search(query, 100);。我们还是查询到了小于等于前100得分项的记录，想象一个这个100设置成10000000000000000呢？结果会怎么样？估计电脑会受不了的吧。

所以从这里也可以看出，不是任何情况都是适合适用Lucene的，搜们要根据需求来决定。