Lucene的查询方式很 丰富,对于数值类型的数据,采取TermRangeQuery的方式,对于String类型的,就可以采取TermQuery等,查询方式了,可以通过采取合适的查询方式,检索到数据.Queryparser这个查询方式包含了其他几种查询方式. 查询方式 查询方式 意义 TermQuery 精确查询 TermRangeQuery 查询一个范围 PrefixQuery 前缀匹配查询 WildcardQuery 通配符查询 BooleanQuery 多条件查询 PhraseQuery

一.Lucene的查询语法 Lucene所支持的查询语法可见http://lucene.apache.org/java/3_0_1/queryparsersyntax.html (1) 语法关键字 + - && || ! ( ) { } [ ] ^ " ~ * ? : / 如果所要查询的查询词中本身包含关键字,则需要用/进行转义 (2) 查询词(Term) Lucene支持两种查询词,一种是单一查询词,如"hello",一种是词组(phrase),如"

lucene分词查询参考信息:https://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/40707857

http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/05/08/1730200.html 一.Lucene的查询语法 Lucene所支持的查询语法可见http://lucene.apache.org/java/3_0_1/queryparsersyntax.html (1) 语法关键字 + - && || ! ( ) { } [ ] ^ " ~ * ? : \ 如果所要查询的查询词中本身包含关键字,则需要用\进行转义 (2) 查询词

一.Lucene的查询语法 Lucene所支持的查询语法可见http://lucene.apache.org/java/3_0_1/queryparsersyntax.html (1) 语法关键字 + - && || ! ( ) { } [ ] ^ " ~ * ? : / 如果所要查询的查询词中本身包含关键字,则需要用/进行转义 (2) 查询词(Term) Lucene支持两种查询词,一种是单一查询词,如"hello",一种是词组(phrase),如"

一. Lucene索引库查询 对要搜索的信息创建Query查询对象,Lucene会根据Query查询对象生成最终的查询语法,类似关系数据库Sql语法一样Lucene也有自己的查询语法,比如:“name:lucene”表示查询Field的name为“lucene”的文档信息. 可通过两种方法创建查询对象: 1)使用Lucene提供Query子类 2)使用QueryParse解析查询表达式 二. TermQuery TermQuery,通过项查询,TermQuery不使用分析器所以建议匹配不分词的F

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.前言 兴趣点查询是指:输入框中输入地名.人名等查询信息后,地图上可以展示出对应信息所在的地址,并且根据需求以不同方式展示出相关地址的属性信息等. 以百度地图为例: 2.原理 所谓兴趣点查询,也就是前台输入描述信息后,后台根据该描述信息在地理数据库中查询到符合查询信息的地理数据和与此对应的属性数据,然后将数据返回给前台,前台进行展示.具体流程图如下: 3.数据采集

lucene初探, 是为了后面solr做准备的. 如果跳过lucene, 直接去看solr, 估计有点懵. 由于时间的关系, lucene查询方法也有多个, 所以单独出来. 一. 精确查询 /** * 获取 查找对象 * @return * @throws Exception */ private IndexSearcher getSearcher() throws Exception { //1. 创建一个directory对象, 也就是索引库存放的位置 Directory directory

1.用户接口(lucene不提供)

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

Query子类 TermQuery:根据域和关键词进行搜索 /** * termQuery根据域和关键词进行搜索 */ @Test public void termQuery() throws IOException { //1.创建Directory对象,指定索引库位置 Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\Luene资料\\Index").toPath()); //2.创建IndexReader对象,读取索引库内容

分页查询只需传入每页显示记录数和当前页就可以实现分页查询功能 Lucene分页查询是对搜索返回的结果进行分页,而不是对搜索结果的总数量进行分页,因此我们搜索的时候都是返回前n条记录 package cn.mylucene; import java.io.IOException; import java.nio.file.Paths; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.stan

各种查询方式一:使用QueryParser与查询语法.(会使用分词器) MultiFieldQueryParser查询字符串 ------------------------> Query对象 例如:上海 AND 天气上海 OR 天气上海新闻 AND site:news.163.com... 方式二:直接创建Query的实例(子类的),不会使用分词器new TermQuery(..);new BooleanQuery(..); package cn.itcast.i_query; import

这里我的的Demo的逻辑是这样的:首先我基本的数据是储存在Sql数据库中,然后我把我的必需的数据推送到MongoDB中,这样再去利用Lucene.net+盘古创建索引:其中为什么要这样把数据推送到MongoDb中,我的理解是可以从Sql中直接取出来必需的数据,首次推送可能是要推送所有的数据,直接创建索引,但是在第二次推送的时候,可能存在要修改或者新增的数据,这样我们就需要一个中间表,而这个中间表我们是使用的MongoDB文件型存储来处理啦,而没在sql数据库中在建立一张表,我是这么理解的...大

0引言 随着万维网的发展和大数据时代的到来,每天都有大量的数字化信息在生产.存储.传递和转化,如何从大量的信息中以一定的方式找到满足自己需求的信息,使之有序化并加以利用成为一大难题.全文检索技术是现如今最普遍的信息查询应用,生活中利用搜索引擎,在博客论坛中查找信息,这些搜索的核心原理就是本文要实现的全文检索技术.随着文档信息数字化的实现,将信息有效存储并及时准确的提取是每一个公司.企业和单位要做好的基础.针对英文的全文检索已经有很多成熟的理论和方法,开放源代码的全文检索引擎Lucene 是Apa

2.查询索引库 插入测试数据 xx.xx. index. ArticleIndex @Test public void testCreateIndexBatch() throws Exception{ IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(LuceneUtils.directory, LuceneUtils.analyzer,MaxFieldLength.LIMITED); for(inti=0;i<25;i++){ Article article

一.搜索流程详解 1. 先看一下Lucene的架构图 由图可知搜索的过程如下: 用户输入搜索的关键字.对关键字进行分词.根据分词结果去索引库里面找到对应的文章id.根据文章id找到对应的文章 2. Lucene搜索API 图示 3. Lucene搜索代码示例 先在pom.xml里面引入查询分析器模块 <!-- lucene-queryparser 查询分析器模块 --> <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupI

注意:使用QueryParser查询,关键词是会被分词的,如果不需要分词,可以选择使用Lucene提供的API查询类. Lucene提供了丰富的API来组合定制你所需要的查询器,同时也可以利用Query Parser提供的强大的查询语法解析来构造你想要的查询器.本文章详细的介绍了Lucene的查询语法.通过Java语法分析器把一个查询字符串解析成 Lucene的查询器.在你选择使用Query Parser前,请考虑以下事项: 如果你打算在程序中拼接查询语法串然后再利用Query Parser转换

前言 Elasticsearch是一个很火的分布式搜索系统,提供了非常强大而且易用的查询和分析能力,包括全文索引.模糊查询.多条件组合查询.地理位置查询等等,而且具有一定的分析聚合能力.因为其查询场景非常丰富,所以如果泛泛的分析其查询性能是一个非常复杂的事情,而且除了场景之外,还有很多影响因素,包括机型.参数配置.集群规模等等.本文主要是针对几种主要的查询场景,从查询原理的角度分析这个场景下的查询开销,并给出一个大概的性能数字,供大家参考. Lucene查询原理 本节主要是一些Lucene的背景

一.查询理论 创建查询:构建一个包含了文档域和语汇单元的文档查询对象.(例:fileName:lucene) 查询过程:根据查询对象的条件,在索引中找出相应的term,然后根据term找到对应的文档id列表. 二.代码分析 实现代码 /** * Lucene入门 * 查询索引 */ public class QueryIndex { /** * 查询索引 * 第一步:创建一个Directory对象,指定索引库的位置 * 第二步:创建一个IndexReader(索引读取)对象,需要指定Direct