Lucene基础(1)

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一、Lucene介绍

http://www.kailing.pub/index/columns/colid/16.html

Documentation:http://lucene.apache.org/core/5_5_2/index.html

API: http://lucene.apache.org/core/5_5_2/core/overview-summary.html

按照官网的说法：Lucene is a Java full-text search engine. Lucene is not a complete application, but rather a code library and API that can easily be used to add search capabilities to applications.

全文搜索引擎组件，维基百科，lucene通常不会单独使用，一般会使用solr或者是elasticsearch，由于es中使用的版本是5.以下演示都是5.

　　为什么需要搜索引擎？MySQL这样的RDBMS并不适合用来做全文索引，假设要对一个网站的日志进行行为分析，这个数据规模并不适合放入MySQL中，即使可以放入MySQL中，MySQL无论是使用LIKE %%还是使用MyISAM fulltext的方案都不是很适合。

　　而搜索引擎技术就是解决方案。通过关键字搜索文档的技术，但是搜索算法非常复杂，一般非搜索方向的程序需要大量时间去掌握搜索算法也不太合适，Lucene的作用就是将复杂的搜索算法封装成相对而言非常简易使用的API。

原文链接：http://www.kailing.pub/article/index/arcid/72.html，非常详细。

全文检索大体分为2个过程： 索引创建(indexing)搜索(search).

1.1 反向索引结构

假设有100篇文档，编号从1到100，上面则是索引大致的结构。如果要搜索包含lucene和solr的关键字，则找出2者交集即可。

1.2 创建索引过程

第一步，通过IO读取文件至内存，得到文档Document

第二步，将Document传给分词组件(TOKENIZER)

　　将分档切分为单词

　　去除标点符号

　　去除stop word

　　经过分词之后得到的结果称为词元"Token"

第三步：将Token传递给语言处理组件LINGUISTIC PROCESSOR，对TOKEN进一步处理(以英语为例)

　　统一变为小写

　　将单词缩减为词根形式，例如"cars"->"car"，这种操作称为stemming

　　将单词变为词根形式，例如"drove"->"drive",这种操作称为lemmatization

　　(注意stemming和Lemmatization的形式转换不同，因此实现算法也很不同)

　　经过linguistic processor处理的结果成为词(Term)

第四步: 将得到的词传递给索引组件(INDEXER)。

　　利用得到的Term创建一个字典。

　　对字典按照字母进行排序

　　合并相同的词(Term)成为倒排(Posing List)链表。

　　

1.3 搜索过程

step 1 　　用户输入查询语句

查询语句也是有一定语法的，例如SQL，而在全文索引中根据实现不同而语法不同，不过最基本的有AND OR NOT...

step 2　　对查询进行词法分析，语法分析以及语言处理

　　1. 词法分析用来识别单词和关键字.

　　　　例如用户输入Lucene AND learned NOT hadoop。分析时候，得到单词lucene, learned hadoop，关键字有AND NOT

　　2. 词法分词根据查询语句的语法规则生成一棵语法树

　　

　　3. 语言处理，对语法树进行语言处理，和之前的linguistic processor处理几乎相同

step 3　　根据索引，得到符合语法树的文档。　

1. 首先，在反向索引表中，分别找出包含lucene，learn，hadoop的文档链表。
2. 其次，对包含lucene，learn的链表进行合并操作，得到既包含lucene又包含learn的文档链表。
3. 然后，将此链表与hadoop的文档链表进行差操作，去除包含hadoop的文档，从而得到既包含lucene又包含learn而且不包含hadoop的文档链表。
4. 此文档链表就是我们要找的文档。

step 4 　　根据结果文档按照相关性进行排序

　　　非常复杂，略

step 5　　返回结果

　

二、Lucene Hello World

maven依赖

<dependency>
            <groupId>org.apache.lucene</groupId>
            <artifactId>lucene-core</artifactId>
            <version>5.5.3</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.lucene/lucene-analyzers-common -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.lucene</groupId>
            <artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
            <version>5.5.3</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.lucene/lucene-queryparser -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.lucene</groupId>
            <artifactId>lucene-queryparser</artifactId>
            <version>5.5.3</version>
        </dependency>

创建索引:

public class Indexer {
    public  IndexWriter writer;
    /**
     * 实例化写索引
     */
    public Indexer(String indexDir)throws Exception{
        Analyzer analyzer=new StandardAnalyzer();//分词器
        IndexWriterConfig writerConfig=new IndexWriterConfig(analyzer);//写索引配置
        //Directory ramDirectory= new RAMDirectory();//索引写的内存
        Directory directory= FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));//索引存储磁盘位置
        writer=new IndexWriter(directory,writerConfig);//实例化一个写索引
    }
    /**
     * 关闭写索引
     * @throws Exception
     */
    public void close()throws Exception{
        writer.close();
    }
    /**
     * 添加指定目录的所有文件的索引
     * @param dataDir
     * @return
     * @throws Exception
     */
    public int index(String dataDir)throws Exception{
        File[] files=new File(dataDir).listFiles();//得到指定目录的文档数组
        for(File file:files){
            indexFile(file);
        }
        return writer.numDocs();
    }
    public void indexFile(File file)throws Exception{
        System.out.println("索引文件:"+file.getCanonicalPath());//打印索引到的文件路径信息
        Document document=getDocument(file);//得到一个文档信息，相对一个表记录
        writer.addDocument(document);//写入到索引，相当于插入一个表记录
    }

    /**
     * 返回一个文档记录
     * @param file
     * @return
     * @throws Exception
     */
    public Document getDocument(File file)throws Exception{
        Document document=new Document();//实例化一个文档
        document.add(new TextField("context",new FileReader(file)));//添加一个文档信息，相当于一个数据库表字段
        document.add(new TextField("fileName",file.getName(), Field.Store.YES));//添加文档的名字属性
        document.add(new TextField("filePath",file.getCanonicalPath(),Field.Store.YES));//添加文档的路径属性
        return document;
    }
    public static void main(String []ages){
        String indexDir="G:\\projects-helloworld\\lucene\\src\\main\\resources\\LuceneIndex";
        String dataDir="G:\\projects-helloworld\\lucene\\src\\main\\resources\\LuceneTestData";
        Indexer indexer=null;
        int indexSum=0;
        try {
            indexer=new Indexer(indexDir);
            indexSum= indexer.index(dataDir);
            System.out.printf("完成"+indexSum+"个文件的索引");

        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally {
            try {
                indexer.close();
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }

        }

    }

}

使用索引进行查询　

public class Searcher {
    public static void search(String indexDir,String q)throws Exception{
        Directory dir= FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));//索引地址
        IndexReader reader= DirectoryReader.open(dir);//读索引
        IndexSearcher is=new IndexSearcher(reader);
        Analyzer analyzer=new StandardAnalyzer(); // 标准分词器
        QueryParser parser=new QueryParser("context", analyzer);//指定查询Document的某个属性
        Query query=parser.parse(q);//指定查询索引内容，对应某个分词
        TopDocs hits=is.search(query, 10);//执行搜索
        System.out.println("匹配 "+q+"查询到"+hits.totalHits+"个记录");
        for(ScoreDoc scoreDoc:hits.scoreDocs){
            Document doc=is.doc(scoreDoc.doc);
            System.out.println(doc.get("fileName"));//打印Document的fileName属性
        }
        reader.close();
    }
    public static void main(String[] args) {
        String indexDir="G:\\projects-helloworld\\lucene\\src\\main\\resources\\LuceneIndex";
        String q="file";
        try {
            search(indexDir,q);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

三、关于Luke

Lucene常用工具，github地址：https://github.com/DmitryKey/luke/tree/pivot-luke-5.5.0

一个纯maven项目，使用mvn install生成jar既可以使用