Lucene简介

冷不防 2021-12-16 07:59 280阅读 0赞

# Lucene入门 #

**全文检索课程**

# #

*  倒排索引讲解
 *  Lucene入门案例
 *  分词器讲解
 *  IK分词器集成
 *  域(表的字段、JavaBean的属性)的讲解
 *  索引维护操作(类似数据库，存储的是数据【索引数据】)

### 第1章 Lucene介绍 ###

1.1 为什么要学Lucene

实现商城里面的商品搜索功能，可以根据商品标题模糊查询商品。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

原来的方式实现搜索功能，我们的搜索流程如下图：

![20190705152400419.png][]

上图就是原始搜索引擎技术，如果用户比较少而且数据库的数据量比较小，那么这种方式实现搜索功能在企业中是比较常见的。

但是数据量过多时，数据库的压力就会变得很大，查询速度会变得非常慢。我们需要使用更好的解决方案来分担数据库的压力。

现在的方案（使用Lucene），如下图

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

为了解决数据库压力和速度的问题，我们的数据库换成了索引库，使用Lucene的API的来操作服务器上的索引库。

使用索引库专门实现查询功能，而且完全和数据库进行了隔离。

1.2 数据查询方法

*1.2.1 顺序扫描法*

所谓顺序扫描，例如要找内容包含一个字符串的文件，就是一个文档一个文档的看，对于每一个文档，从头看到尾，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下一个文件，直到扫描完所有的文件。这种方法是顺序扫描方法，数据量大就搜索慢。

如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，只是速度会相当的慢。

*1.2.2 倒排索引*

先举一个栗子：

例如我们使用新华字典查询汉字，新华字典有偏旁部首的目录（索引），我们查字首先查这个目录，找到这个目录中对应的偏旁部首，就可以通过这个目录中的偏旁部首找到这个字所在的位置（文档）。

倒排索引：

将数据加入到索引库（你可以理解成另外一个数据库）时，会先提取数据中的词汇（分词），将词汇加入到文档域，文档域中记录了词汇以及词汇在哪条数据记录中出现过的数据下标。用户在搜索数据时，先将用户搜索的数据进行词汇提取，然后把对应词汇拿到索引域中进行匹配查找，查找后会找到对应的下标ID，再根据对应下标ID到文档域中找真实数据。

*1.2.3 搜索技术应用场景*

应用场景 ：

1、 单机软件的搜索（word中的搜索）

2、 站内搜索 （baidu贴吧、论坛、 京东、 taobao）

3、 垂直领域的搜索 （818工作网）

4、 专业搜索引擎公司 （google、baidu）

1.3 Lucene介绍

*1.3.1 什么是全文检索*

计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。

*1.3.2 什么是Lucene*

Lucene是apache软件基金会 Jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。

*  Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。 Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻， 在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开放源代码工具。
 *  Lucene并不是现成的搜索引擎产品，但可以用来制作搜索引擎产品。

*1.3.3 Lucene与搜索引擎的区别*

全文检索系统是按照全文检索理论建立起来的用于提供全文检索服务的软件系统，包括建立索引、处理查询返回结果集、增加索引、优化索引结构等功能。例如：百度搜索、eclipse帮助搜索、淘宝网商品搜索等。

搜索引擎是全文检索技术最主要的一个应用，例如百度。搜索引擎起源于传统的信息全文检索理论，即计算机程序通过扫描每一篇文章中的每一个词，建立以词为单位的倒排文件，检索程序根据检索词在每一篇文章中出现的频率和每一个检索词在一篇文章中出现的概率，对包含这些检索词的文章进行排序，最后输出排序的结果。全文检索技术是搜索引擎的核心支撑技术。

Lucene和搜索引擎不同，Lucene是一套用java或其它语言写的全文检索的工具包，为应用程序提供了很多个api接口去调用，可以简单理解为是一套实现全文检索的类库，搜索引擎是一个全文检索系统，它是一个单独运行的软件系统。

*1.3.4 Lucene官网介绍*

官网： *[http://lucene.apache.org][http_lucene.apache.org]*/

### 第2章 Lucene入门 ###

实现这么一个案例，通过Java代码调用Lucene API实现对索引库的增删改查，索引库数据来源于数据库，所以增加操作需要先从数据库将数据查询出来，再调用Lucene API将数据加入到索引库中。![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

2.2 Lucene实现全文检索思路

全文检索的流程分为两大部分：索引流程、搜索流程。

*  索引流程:即采集数据à构建文档对象à分析文档（分词）à创建索引。
 *  搜索流程:即用户通过搜索界面输入à创建查询à执行搜索，搜索器从索引库搜à渲染搜索结果。

*2.2.1 如何采集数据*

2.2.1.1网页采集（了解）

目前**搜索引擎**主要搜索数据的来源是互联网，搜索引擎使用一种爬虫程序抓取网页（通过http抓取html网页信息），Lucene并不提供信息采集的类库，需要自己编写一个爬虫程序实现信息采集，也可以通过一些开源软件实现信息采集，如下以下是一些爬虫项目：

**Nutch**（*[http://lucene.apache.org/nutch][http_lucene.apache.org_nutch]*）, Nutch是apache的一个子项目，包括大规模爬虫工具，能够抓取和分辨web网站数据。

**j****soup**（*http://jsoup.org/*），jsoup 是一款Java 的HTML解析器，可直接解析某个URL地址、HTML文本内容。它提供了一套非常省力的API，可通过DOM，CSS以及类似于jQuery的操作方法来取出和操作数据。

**heritrix**（*http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/files/*），Heritrix 是一个由 java 开发的、开源的网络爬虫，用户可以使用它来从网上抓取想要的资源。其最出色之处在于它良好的可扩展性，方便用户实现自己的抓取逻辑。

2.2.1.2数据库采集（掌握）

针对电商站内搜索功能，全文检索的数据源在数据库中，例如：可以通过jdbc访问数据库中图书表的内容。

//1.注册驱动

//2.获取连接

//3.sql语句

//4.创建statement

//5.设置参数

//6.执行

//7.获取结果集

//8.关闭资源。

2.2.1.3文件系统的采集数据：通过java IO操作 （了解）

2.2 Lucene准备

Lucene可以在官网上下载。课程已经准备好了Lucene的文件，我们使用的是lucene-5.3.1版本，文件位置如下图：

![20190705152359817.png][]

解压后如下图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

本教程使用的数据是MySQL数据库的数据，所以还需要MySQL的连接包，学员编写的时候，也可以直接复制准备好的jar包。当然我们案例中将不使用拷贝jar包的方式，我们使用maven导入依赖。

2.3 案例创建

*  JDK：1.8 （Lucene5.3.1以上，必须使用JDK1.8及以上版本）
 *  IDE：IDEA
 *  数据库： MySQL5
 *  数据库脚本位置如下图：

![20190705152400946.png][]

数据库数据如下：

![20190705152401614.png][]

*2.3.1 pom.xml*

创建案例工程lucene-01，导入所需jar包的依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"          xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"          xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
 
     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 
 
 
     <groupId>com.itheima</groupId>
 
     <artifactId>lucene_01</artifactId>
 
     <version>1.0-SNAPSHOT</version>
 
          <packaging>jar</packaging>
 
 
 
          <dependencies>
 
                  <dependency>
 
             <groupId>org.apache.lucene</groupId>
 
             <artifactId>lucene-core</artifactId>
 
             <version>5.3.1</version>
 
         </dependency>
 
                  <dependency>
 
             <groupId>org.apache.lucene</groupId>
 
             <artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
 
             <version>5.3.1</version>
 
         </dependency>
 
                  <dependency>
 
             <groupId>org.apache.lucene</groupId>
 
             <artifactId>lucene-analyzers-smartcn</artifactId>
 
             <version>5.3.1</version>
 
         </dependency>
 
                  <dependency>
 
             <groupId>org.apache.lucene</groupId>
 
             <artifactId>lucene-queryparser</artifactId>
 
             <version>5.3.1</version>
 
         </dependency>
 
                  <dependency>
 
             <groupId>org.apache.lucene</groupId>
 
             <artifactId>lucene-highlighter</artifactId>
 
             <version>5.3.1</version>
 
         </dependency>
 
                  <dependency>
 
             <groupId>mysql</groupId>
 
             <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
 
             <version>5.1.32</version>
 
         </dependency>
 
 
 
                  <dependency>
 
             <groupId>junit</groupId>
 
             <artifactId>junit</artifactId>
 
             <version>4.12</version>
 
             <scope>test</scope>
 
         </dependency>
 
     </dependencies>
 
 
 
     <build>
 
         <plugins>
 
                          <plugin>
 
                 <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
 
                 <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
 
                 <version>3.2</version>
 
                 <configuration>
 
                     <source>1.8</source>
 
                     <target>1.8</target>
 
                     <encoding>UTF-8</encoding>
 
                 </configuration>
 
             </plugin>
 
         </plugins>
 
     </build>
 
 </project>

*2.3.2 创建索引*

2.3.2.1 创建Pojo

采集数据是指获取需要的数据，然后将这些数据加入到索引库中，我们采集的数据是从MySQL数据库中采集。

创建Book对象

**package** com.itheima.pojo;  
  
**public class** Book \{  
    *//* *图书ID  
   * **private** Integer **id**;  
    *//* *图书名称  
   * **private** String **name**;  
    *//* *图书价格  
   * **private** Float **price**;  
    *//* *图书图片  
   * **private** String **pic**;  
    *//* *图书描述  
   * **private** String **desc**;  
    *//get...set...*  
\}

2.3.2.2 创建Dao接口和实现类

BookDao接口

package com.itheima.dao;
 
 public interface BookDao {
 
     /**      * 查询所有的book数据      * @return      */     List<Book> queryBookList();
 
 }

BookDaoImpl实现类

public class BookDaoImpl implements BookDao {
 
     /***      * 查询数据库数据      * @return      * @throws Exception      */     @Override
 
     public List<Book> queryBookList(){
 
         // 数据库链接         Connection connection = null;
 
         // 预编译statement         PreparedStatement preparedStatement = null;
 
         // 结果集         ResultSet resultSet = null;
 
         // 图书列表         List<Book> list = new ArrayList<Book>();
 
         try {
 
             // 加载数据库驱动             Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
 
             // 连接数据库             connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/lucene", "root", "root");
 
 
 
             // SQL语句             String sql = "SELECT * FROM book";
 
             // 创建preparedStatement             preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);
 
             // 获取结果集             resultSet = preparedStatement.executeQuery();
 
             // 结果集解析             while (resultSet.next()) {
 
                 Book book = new Book();
 
                 book.setId(resultSet.getInt("id"));
 
                 book.setName(resultSet.getString("name"));
 
                 book.setPrice(resultSet.getFloat("price"));
 
                 book.setPic(resultSet.getString("pic"));
 
                 book.setDesc(resultSet.getString("desc"));
 
                 list.add(book);
 
             }
 
         } catch (Exception e) {
 
             e.printStackTrace();
 
         }
 
         return list;
 
     }
 
 }

2.3.2.3 创建索引

思路

1.  采集数据：(jdbc采集数据通过BookDao调用方法得到结果集)
2.  遍历book结果集，组装Document数据列表
3.  构建Field域，说白了就是将要存储的数据字段需要用到new TextField对象三个参数的构造方法，book中有多个字段，所以创建多个Field对象。
4.  将Field域所有对象，添加到文档对象中。调用Document.add
5.  创建一个标准分词器(Analyzer与StandardAnalyzer)，对文档中的Field域进行分词
6.  指定索引储存目录，使用FSDirectory.open(new File("").toPath())方法。
7.  创建IndexWriterConfig对象，直接new，用于接下来创建IndexWriter对象
8.  创建IndexWriter对象，直接new
9.  添加文档对象到索引库输出对象中，使用IndexWriter.addDocuments方法
10. 释放资源IndexWriter.close();

按照上面的流程实现创建索引，代码如下：

public class TestIndex {
 
     @Test
 
     public void testCreateIndex() throws Exception{
 
         //1.采集数据：(jdbc采集数据通过BookDao调用方法得到结果集)         BookDao bookDao = new BookDaoImpl();
 
         List<Book> books = bookDao.queryBookList();
 
         //2.遍历book结果集，组装Document数据列表         List<Document> docs = new ArrayList<>();
 
         Document doc = null;
 
         for (Book book : books) {
 
             //3.构建Field域，说白了就是将要存储的数据字段需要用到new TextField对象三个参数的构造方法，             // book中有多个字段，所以创建多个Field对象。             Field id = new TextField("id", book.getId().toString(), Field.Store.YES);
 
             Field name = new TextField("name", book.getName(), Field.Store.YES);
 
             Field price = new TextField("price", book.getPrice().toString(), Field.Store.YES);
 
             Field pic = new TextField("pic", book.getPic(), Field.Store.YES);
 
             Field desc = new TextField("desc", book.getDesc(), Field.Store.YES);
 
             //4.将Field域所有对象，添加到文档对象中。调用Document.add             doc = new Document();
 
             doc.add(id);
 
             doc.add(name);
 
             doc.add(price);
 
             doc.add(pic);
 
             doc.add(desc);
 
             //记录文档对象列表             docs.add(doc);
 
         }
 
         //5.创建一个标准分词器(Analyzer与StandardAnalyzer)，对文档中的Field域进行分词         Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
 
         //6.指定索引储存目录，使用FSDirectory.open()方法。         Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:/itheima/index").toPath());
 
         //7.创建IndexWriterConfig对象，直接new，用于接下来创建IndexWriter对象         IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(analyzer);
 
         //8.创建IndexWriter对象，直接new         IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,indexWriterConfig);
 
         //9.添加文档对象到索引库输出对象中，使用IndexWriter.addDocuments方法         indexWriter.addDocuments(docs);
 
         //10.释放资源IndexWriter.close();         indexWriter.close();
 
     }
 
 }

执行运行，查看D:/itheima/index目录

![20190705152354731.png][]

*2.3.3 使用Luke查看索引*

Luke作为Lucene工具包中的一个工具（*[http://www.getopt.org/luke/][http_www.getopt.org_luke]*），可以通过界面来进行索引文件的查询、修改.luke所在位置如下图：

![2019070515235538.png][]

打开luke-5.3.0-luke-release，双击luke.bat即可运行luke

![20190705152355616.png][]

打开后界面如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

点击OK后就可以查看到索引信息了

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

选中Documents，可以查看每个文档信息

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

使用luke搜索，如下图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

*2.3.4 搜索实现*

Lucene可以通过query对象输入查询语句。同数据库的sql一样，lucene也有固定的查询语法：最基本的有比如：AND, OR, NOT 等（必须大写）

举个栗子:用户想找一个desc中包括java关键字和lucene关键字的文档。它对应的查询语句：desc:java AND lucene

思路

1.  创建一个Directory对象，FSDirectory.open指定索引库存放的位置
2.  创建一个IndexReader对象，DirectoryReader.open需要指定Directory对象
3.  创建一个Indexsearcher对象，直接new，需要指定IndexReader对象
4.  创建一个标准分词器(Analyzer与StandardAnalyzer)，对文档中的Field域进行分词
5.  创建一个QueryParser对象， new QueryParser (域名称，分词器)
6.  调用QueryParser.parser(搜索的内容)，得到Query
7.  执行查询，IndexSearcher.search(Query对象,查询排名靠多少名前的记录数)，得到结果TopDocs
8.  遍历查询结果并输出，TopDocs.totalHits总记录数，topDocs.scoreDocs数据列表，通过scoreDoc.doc得到唯一id,再通过IndexSearcher.doc(id)，得到文档对象Document再Document.get(域名称)得到结果
9.  关闭IndexReader对象

2.3.4.1 索引搜索实现

实现代码：

@Test
    
    public void testQuery() throws Exception{
    
        //1.创建一个Directory对象，FSDirectory.open指定索引库存放的位置     Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:/itheima/index").toPath());
    
        //2.创建一个IndexReader对象，DirectoryReader.open需要指定Directory对象     IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
    
        //3.创建一个Indexsearcher对象，直接new，需要指定IndexReader对象     IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
    
        //4.创建一个标准分词器(Analyzer与StandardAnalyzer)，对文档中的Field域进行分词     Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
    
        //5.创建一个QueryParser对象， new QueryParser (域名称，分词器)     QueryParser queryParser = new QueryParser("desc",analyzer);
    
        //6.调用QueryParser.parser(搜索的内容)，得到Query     Query query = queryParser.parse("java");
    
        //7.执行查询，IndexSearcher.search(Query对象,查询排名靠多少名前的记录数)，得到结果TopDocs     TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
    
        //8.遍历查询结果并输出，TopDocs.totalHits总记录数，topDocs.scoreDocs数据列表，     // 通过scoreDoc.doc得到唯一id,再通过IndexSearcher.doc(id)，     // 得到文档对象Document再Document.get(域名称)得到结果     System.out.println("总记录数为：" + topDocs.totalHits);
    
        for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
    
            int docId = scoreDoc.doc;
    
            Document doc = indexSearcher.doc(docId);
    
            System.out.println(doc.get("id") + "->" + doc.get("name") + "," + doc.get("price"));
    
        }
    
        //9.关闭IndexReader对象     indexReader.close();
    
    }

2.3.4.2 搜索方法

IndexSearcher搜索方法如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

### 第3章 分词器 ###

3.1 分词理解

在对Docuemnt中的内容进行索引之前，需要使用分词器进行分词 ，分词的目的是为了搜索。分词的主要过程就是先分词后过滤。

*  **分词**：采集到的数据会存储到document对象的Field域中，分词就是将Document中Field的value值切分成一个一个的词。
 *  **过滤**：包括去除标点符号过滤、去除停用词过滤（的、是、a、an、the等）、大写转小写、词的形还原（复数形式转成单数形参、过去式转成现在式。。。）等。

什么是停用词？停用词是为节省存储空间和提高搜索效率，搜索引擎在索引页面或处理搜索请求时会自动忽略某些字或词，这些字或词即被称为Stop Words(停用词)。比如语气助词、副词、介词、连接词等，通常自身并无明确的意义，只有将其放入一个完整的句子中才有一定作用，如常见的“的”、“在”、“是”、“啊”等。

对于分词来说，不同的语言，分词规则不同。Lucene作为一个工具包提供不同国家的分词器，本例子使用StandardAnalyzer，它可以对用英文进行分词。

如下是org.apache.lucene.analysis.standard.standardAnalyzer的部分源码：

*@Override  
**protected** TokenStreamComponents createComponents(final String fieldName) \{   
  final Tokenizer src;  
  **if** (getVersion().onOrAfter(Version.LUCENE\_4\_7\_0)) \{   
    //创建分词\[带有Tokenizer一般都表示创建分词器\]  
    StandardTokenizer t = **new** StandardTokenizer();  
    t.setMaxTokenLength(maxTokenLength);  
    src = t;  
  \} **else** \{   
    //创建分词\[带有Tokenizer一般都表示创建分词器\]  
    StandardTokenizer40 t = **new** StandardTokenizer40();  
    t.setMaxTokenLength(maxTokenLength);  
    src = t;  
  \}  
  //创建过滤,带有Filter一般表示过滤s  
  TokenStream tok = **new** StandardFilter(src);  
  //大小写过滤  
  tok = **new** LowerCaseFilter(tok);  
  //停用词汇过滤  
  tok = **new** StopFilter(tok, stopwords);  
  **return** **new** TokenStreamComponents(src, tok) \{   
    @Override  
    **protected** void setReader(final Reader reader) **throws** IOException \{   
      int m = StandardAnalyzer.this.maxTokenLength;  
      **if** (src **instanceof** StandardTokenizer) \{   
        ((StandardTokenizer)src).setMaxTokenLength(m);  
      \} **else** \{   
        ((StandardTokenizer40)src).setMaxTokenLength(m);  
      \}  
      **super**.setReader(reader);  
    \}  
  \};  
\}*

如下图是语汇单元的生成过程：

![2019070515235531.png][]

例如源文档内容为：Lucene is a Java full-text search engine.

分词之后：

lucene

java

full

text

engine

3.2 分词器的使用时机

*3.2.1 索引时使用Analyzer*

输入关键字进行搜索，当需要让该关键字与文档域内容所包含的词进行匹配时需要对文档域内容进行分析，需要经过Analyzer分析器处理生成语汇单元（Token）。分析器分析的对象是文档中的Field域。当Field的属性tokenized（是否分词）为true时会对Field值进行分析，如下图：

对于一些Field可以不用分析：

*  不作为查询条件的内容，比如文件路径
 *  不是匹配内容中的词而匹配Field的整体内容，比如订单号、身份证号等。

*3.2.2 搜索时使用Analyzer*

对搜索关键字进行分析和索引分析一样，使用Analyzer对搜索关键字进行分析、分词处理，使用分析后每个词语进行搜索。比如：搜索关键字：spring web ，经过分析器进行分词，得出：spring web拿词去索引词典表查找 ，找到索引链接到Document，解析Document内容。

对于匹配整体Field域的查询可以0在搜索时不分析，比如根据订单号、身份证号查询等。

**注意：搜索使用的分析器要和索引使用的分析器一致**

3.3 中文分词器

*3.3.1 什么是中文分词器*

学过英文的都知道，英文是以单词为单位的，单词与单词之间以空格或者逗号句号隔开。所以对于英文，我们可以简单以空格判断某个字符串是否为一个单词，比如I love China，love 和 China很容易被程序区分开来。

而中文则以字为单位，字又组成词，字和词再组成句子。中文“我爱中国”就不一样了，电脑不知道“中国”是一个词语还是“爱中”是一个词语。

把中文的句子切分成有意义的词，就是中文分词，也称切词。我爱中国，分词的结果是：我、爱、中国。

*3.3.2 Lucene自带中文分词器*

*  StandardAnalyzer:

单字分词：就是按照中文一个字一个字地进行分词。如：“我爱中国”，效果：“我”、“爱”、“中”、“国”。

*  CJKAnalyzer

二分法分词：按两个字进行切分。如：“我是中国人”，效果：“我是”、“是中”、“中国”“国人”。

*  SmartChineseAnalyzer

对中文支持较好，但扩展性差，扩展词库，禁用词库和同义词库等不好处理。

*3.3.3 第三方中文分词器*

*  paoding

庖丁解牛最新版在 *[https://code.google.com/p/paoding/][https_code.google.com_p_paoding]* 中最多支持Lucene 3.0，且最新提交的代码在 2008-06-03，在svn中最新也是2010年提交，已经过时，不予考虑。

*  mmseg4j

最新版已从 *[https://code.google.com/p/mmseg4j][https_code.google.com_p_mmseg4j]*/ 移至 *[https://github.com/chenlb/mmseg4j-solr][https_github.com_chenlb_mmseg4j-solr]*，支持Lucene 4.10，且在github中最新提交代码是2014年6月，从09年～14年一共有：18个版本，也就是一年几乎有3个大小版本，有较大的活跃度，用了mmseg算法。

*  IK-analyzer

最新版在*[https://code.google.com/p/ik-analyzer/][https_code.google.com_p_ik-analyzer]*上，支持Lucene 4.10从2006年12月推出1.0版开始， IKAnalyzer已经推出了4个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版本开 始，IK发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。在2012版本中，IK实现了简单的分词 歧义排除算法，标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。 但是也就是2012年12月后没有在更新。

3.4 使用中文分词器IKAnalyzer

IKAnalyzer继承Lucene的Analyzer抽象类，使用IKAnalyzer和Lucene自带的分析器方法一样，将Analyzer测试代码改为IKAnalyzer测试中文分词效果。

如果使用中文分词器ik-analyzer，就需要在索引和搜索程序中使用一致的分词器：IK-analyzer。

*3.4.1 安装使用IK分词器*

将2个jar包添加到工程中，然后将其他3个配置文件放置到工程的classpath目录即可，但我们这里将使用maven工程，所以可以将包安装到本地。

![20190705152355597.png][]

先将上面2个jar包拷贝到D盘根目录，然后按照如下方式安装:

*mvn install**:install-file** \-Dfile=D**:\\IKAnalyzer5**.3.1.jar \-DgroupId=org.wltea.ik-analyzer \-DartifactId=ik-analyzer -Dversion=5.3.1.RELEASE \-Dpackaging=jar  
  
mvn install**:install-file** \-Dfile=D**:\\IK-Analyzer-extra-5**.3.1.jar \-DgroupId=org.wltea.ik-analyzer \-DartifactId=ik-analyzer-extra -Dversion=5.3.1.RELEASE \-Dpackaging=jar*

在pom.xml中引入依赖:

* 
**<dependency>** 
    **<groupId>**org.wltea.ik-analyzer**</groupId>** 
    **<artifactId>**ik-analyzer**</artifactId>** 
    **<version>**5.3.1.RELEASE**</version>** 
**</dependency>** 
 
**<dependency>** 
    **<groupId>**org.wltea.ik-analyzer**</groupId>** 
    **<artifactId>**ik-analyzer-extra**</artifactId>** 
    **<version>**5.3.1.RELEASE**</version>** 
**</dependency>***

导入配置文件，分别将ext.dic,IKAnalyzer.cfg.xml，stopword.dic文件拷贝到工程的resources目录。

![20190705152355606.png][]

IK分词器安装好了，前面的案例想使用IK分词器只需要将StandardAnalyzer改成IKAnalyzer即可。

改造前：

*Analyzer analyzer = **new** StandardAnalyzer();*

改造后：

*Analyzer analyzer = **new** IKAnalyzer();*

注意：从新生成索引库，之前要先删除原来的index库，如果正在使用luke，还需要先关闭luke，然后重新生成索引，再通过luke打开索引库查看效果。

*3.4.2 扩展中文词库*

如果想配置扩展词和停用词，就创建扩展词的文件和停用词的文件。

注意：不要用window自带的记事本保存扩展词文件和停用词文件，那样的话，格式中是含有bom的。

编辑上面拷贝的文件ext.dic文件，可以在里面添加一些相关的词汇，例如：传智播客

使用luke工具可以明显看到传智播客已经成为了一个关键词

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

*3.4.3 停用词库*

stopword.dic是存放停用词的地方,比如可以讲MyBatis作为停用词，只需要在stopword.dic后面追加一个mybatis即可。mybatis增加停用词库后发现再也搜不到mybatis了。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

### 第4章 Field域 ###

4.1 Field属性

Field是文档中的域，包括Field名和Field值两部分，一个文档可以包括多个Field，Document只是Field的一个承载体，Field值即为要索引的内容，也是要搜索的内容。

**Field****中三个非常重要的属性：**

1.  **是否分词****(tokenized)**

**        ** **是**，将field的内容分成一个一个单词。分词的**目的：分词目的为了索引**

**                  ** 例如：商品的名称。

**否**，不分词，将内容作为一个整体存储。

例如：商品ID 身份证号，**图片路径**

1.  **是否索引****(indexed)**

**        ** **是**，将field的值建立索引**，索引的目的：索引的目的为了搜索。**

**                  ** 例如：商品的名称

**        ** **否，不建立索引**

**          ** 例如：图片路径、文件路径等

1.  **是否存储****(stored)****，存不存取决于查询结果展示不展示**** **

**          ** **是，**存储field的值**。存储的目的：（为了展示在页面）**

**                   ** 例如：商品名称，图片路径

**          ** **否，**不存储field的值**。**

**          ** 例如：商品介绍。如果需要展示，根据ID从数据库查询展示在详情页面。

4.2 Field常用类型

下边列出了开发中常用 的Filed类型，注意Field的属性，根据需求选择：

<table style="margin-left:-15.9pt;width:0px;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="width:125.85pt;"> Field类 </td> 
 <td style="width:44.3pt;"> 数据类型 </td> 
 <td style="width:2cm;"> Analyzed 是否分词 </td> 
 <td style="width:49.6pt;"> Indexed 是否索引 </td> 
 <td style="width:49.65pt;"> Stored 是否存储 </td> 
 <td style="width:5cm;"> 说明 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:125.85pt;"> StringField(FieldName, FieldValue,Store.YES)) </td> 
 <td style="width:44.3pt;"> 字符串 </td> 
 <td style="width:2cm;"> N </td> 
 <td style="width:49.6pt;"> Y </td> 
 <td style="width:49.65pt;"> Y或N </td> 
 <td style="width:5cm;"> 这个Field用来构建一个字符串Field，但是不会进行分词，会将整个串存储在索引中，比如(订单号,身份证号等) 是否存储在文档中用Store.YES或Store.NO决定 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:125.85pt;"> LongField(FieldName, FieldValue,Store.YES) FloatField(FieldName, FieldValue,Store.YES) </td> 
 <td style="width:44.3pt;"> Long类型Float类型 等等数字类型 </td> 
 <td style="width:2cm;"> Y </td> 
 <td style="width:49.6pt;"> Y </td> 
 <td style="width:49.65pt;"> Y或N </td> 
 <td style="width:5cm;"> 这个Field用来构建一个Long数字型Field，进行分词和索引，比如(价格) 是否存储在文档中用Store.YES或Store.NO决定 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:125.85pt;"> StoredField(FieldName, FieldValue) </td> 
 <td style="width:44.3pt;"> 重载方法，支持多种类型 </td> 
 <td style="width:2cm;"> N </td> 
 <td style="width:49.6pt;"> N </td> 
 <td style="width:49.65pt;"> Y </td> 
 <td style="width:5cm;"> 这个Field用来构建不同类型Field（图片路径） 不分词，不索引，但要Field存储在文档中 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:125.85pt;"> TextField(FieldName, FieldValue, Store.NO) 或 TextField(FieldName, reader) </td> 
 <td style="width:44.3pt;"> 字符串 或 流 </td> 
 <td style="width:2cm;"> Y </td> 
 <td style="width:49.6pt;"> Y </td> 
 <td style="width:49.65pt;"> Y或N </td> 
 <td style="width:5cm;"> 如果是一个Reader, lucene猜测内容比较多,会采用Unstored的策略. </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

4.3 Field修改

*4.3.1 修改分析*

图书id：

是否分词：不用分词，因为不会根据商品id来搜索商品

是否索引：不索引，因为不需要根据图书ID进行搜索

是否存储：要存储，因为查询结果页面需要使用id这个值。

图书名称：

是否分词：要分词，因为要根据图书名称的关键词搜索。

是否索引：要索引。

是否存储：要存储。

图书价格：

是否分词：要分词，lucene对数字型的值只要有搜索需求的都要分词和索引，因为lucene对数字型的内容要特殊分词处理，需要分词和索引。

是否索引：要索引

是否存储：要存储

图书图片地址：

是否分词：不分词

是否索引：不索引

是否存储：要存储

图书描述：

是否分词：要分词

是否索引：要索引

是否存储：因为图书描述内容量大，不在查询结果页面直接显示，不存储。

不存储是不在lucene的索引域中记录，节省lucene的索引文件空间。

如果要在详情页面显示描述，解决方案：

从lucene中取出图书的id，根据图书的id查询关系数据库（MySQL）中book表得到描述信息。

*4.3.2 代码修改*

// id 不分词 要索引 要存储 Field id = new StringField("id", book.getId().toString(), Field.Store.YES);
    
    // name 要分词 要索引 要存储 Field name = new TextField("name", book.getName(), Field.Store.YES);
    
    // price 要分词 要索引 要存储，数字比较特殊 Field price = new FloatField("price", book.getPrice(), Field.Store.YES);
    
    // pic 不分词 不索引 要存储 Field pic = new StoredField("pic", book.getPic());
    
    // description 要分词 要索引 不存储，原因详情数据量太大 Field desc = new TextField("desc", book.getDesc(), Field.Store.NO);

注意：执行前先删除原来的index库,如果正在使用luke 还需要先关闭luke 。

### 第5章 索引维护 ###

5.1 删除索引

*5.1.1 删除指定索引*

根据Term项删除索引，满足条件的将全部删除。

@Test
    
    public void testDelele() throws Exception{
    
        //5.创建一个标准分词器(Analyzer与StandardAnalyzer)，对文档中的Field域进行分词     Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
    
        //6.指定索引储存目录，使用FSDirectory.open()方法。     Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:/itheima/index").toPath());
    
        //7.创建IndexWriterConfig对象，直接new，用于接下来创建IndexWriter对象     IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(analyzer);
    
        //8.创建IndexWriter对象，直接new     IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,indexWriterConfig);
    
    
    
        //删除索引     indexWriter.deleteDocuments(new Term("name", "java"));
    
        //释放资源     indexWriter.close();
    
    }

效果如下图：索引域没有变化,文档域数据被删除掉。

*5.1.2 删除全部索引（慎用）*

将索引目录的索引信息全部删除，直接彻底删除，无法恢复。

建议参照关系数据库基于主键删除方式，所以在创建索引时需要创建一个主键Field，删除时根据此主键Field删除。

索引删除后将放在Lucene的回收站中，Lucene3.X版本可以恢复删除的文档，3.X之后无法恢复。

代码：

@Test
    
    public void testDelele() throws Exception{
    
        //5.创建一个标准分词器(Analyzer与StandardAnalyzer)，对文档中的Field域进行分词     Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
    
        //6.指定索引储存目录，使用FSDirectory.open()方法。     Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:/itheima/index").toPath());
    
        //7.创建IndexWriterConfig对象，直接new，用于接下来创建IndexWriter对象     IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(analyzer);
    
        //8.创建IndexWriter对象，直接new     IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,indexWriterConfig);
    
    
    
        //删除索引     //indexWriter.deleteDocuments(new Term("name", "java"));     indexWriter.deleteAll();
    
    
    
        indexWriter.close();
    
    }

索引域数据清空，文档域数据也清空。

5.2 更新索引

更新索引是先删除再添加，建议对更新需求采用此方法并且要保证对已存在的索引执行更新，可以先查询出来，确定更新记录存在执行更新操作。

如果更新索引的目标文档对象不存在，则执行添加。

代码

@Test
    
    public void testUpdate() throws Exception{
    
        //5.创建一个标准分词器(Analyzer与StandardAnalyzer)，对文档中的Field域进行分词     Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
    
        //6.指定索引储存目录，使用FSDirectory.open()方法。     Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:/itheima/index").toPath());
    
        //7.创建IndexWriterConfig对象，直接new，用于接下来创建IndexWriter对象     IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(analyzer);
    
        //8.创建IndexWriter对象，直接new     IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,indexWriterConfig);
    
    
    
        Document doc = new Document();
    
        // id 不分词 要索引 要存储     Field id = new StringField("id","1", Field.Store.YES);
    
        // name 要分词 要索引 要存储     Field name = new TextField("name","这是修改过的值", Field.Store.YES);
    
        doc.add(id);
    
        doc.add(name);
    
        //执行更新，会把所有符合条件的Document删除，再新增。     indexWriter.updateDocument(new Term("name","java"),doc);
    
        indexWriter.close();
    
    }

# Lucene入门 #

**全文检索课程**

## 课程大纲 ##

### 第1章 Lucene介绍 ###

1.1 为什么要学Lucene

实现商城里面的商品搜索功能，可以根据商品标题模糊查询商品。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

原来的方式实现搜索功能，我们的搜索流程如下图：

上图就是原始搜索引擎技术，如果用户比较少而且数据库的数据量比较小，那么这种方式实现搜索功能在企业中是比较常见的。

但是数据量过多时，数据库的压力就会变得很大，查询速度会变得非常慢。我们需要使用更好的解决方案来分担数据库的压力。

现在的方案（使用Lucene），如下图

为了解决数据库压力和速度的问题，我们的数据库换成了索引库，使用Lucene的API的来操作服务器上的索引库。

使用索引库专门实现查询功能，而且完全和数据库进行了隔离。

1.2 数据查询方法

*1.2.1 顺序扫描法*

如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，只是速度会相当的慢。

*1.2.2 倒排索引*

先举一个栗子：

倒排索引：

*1.2.3 搜索技术应用场景*

应用场景 ：

1、 单机软件的搜索（word中的搜索）

2、 站内搜索 （baidu贴吧、论坛、 京东、 taobao）

3、 垂直领域的搜索 （818工作网）

4、 专业搜索引擎公司 （google、baidu）

1.3 Lucene介绍

*1.3.1 什么是全文检索*

*1.3.2 什么是Lucene*

*1.3.3 Lucene与搜索引擎的区别*

*1.3.4 Lucene官网介绍*

官网： *[http://lucene.apache.org][http_lucene.apache.org]*/

### 第2章 Lucene入门 ###

实现这么一个案例，通过Java代码调用Lucene API实现对索引库的增删改查，索引库数据来源于数据库，所以增加操作需要先从数据库将数据查询出来，再调用Lucene API将数据加入到索引库中。

2.2 Lucene实现全文检索思路

全文检索的流程分为两大部分：索引流程、搜索流程。

*2.2.1 如何采集数据*

2.2.1.1网页采集（了解）

**Nutch**（*[http://lucene.apache.org/nutch][http_lucene.apache.org_nutch]*）, Nutch是apache的一个子项目，包括大规模爬虫工具，能够抓取和分辨web网站数据。

2.2.1.2数据库采集（掌握）

针对电商站内搜索功能，全文检索的数据源在数据库中，例如：可以通过jdbc访问数据库中图书表的内容。

//1.注册驱动

//2.获取连接

//3.sql语句

//4.创建statement

//5.设置参数

//6.执行

//7.获取结果集

//8.关闭资源。

2.2.1.3文件系统的采集数据：通过java IO操作 （了解）

2.2 Lucene准备

Lucene可以在官网上下载。课程已经准备好了Lucene的文件，我们使用的是lucene-5.3.1版本，文件位置如下图：

![20190705152403220.png][]

解压后如下图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

2.3 案例创建

*  JDK：1.8 （Lucene5.3.1以上，必须使用JDK1.8及以上版本）
 *  IDE：IDEA
 *  数据库： MySQL5
 *  数据库脚本位置如下图：

![2019070515240486.png][]

数据库数据如下：

![20190705152404558.png][]

*2.3.1 pom.xml*

创建案例工程lucene-01，导入所需jar包的依赖

*2.3.2 创建索引*

2.3.2.1 创建Pojo

采集数据是指获取需要的数据，然后将这些数据加入到索引库中，我们采集的数据是从MySQL数据库中采集。

创建Book对象

2.3.2.2 创建Dao接口和实现类

BookDao接口

package com.itheima.dao;
 
 public interface BookDao {
 
     /**      * 查询所有的book数据      * @return      */     List<Book> queryBookList();
 
 }

BookDaoImpl实现类

2.3.2.3 创建索引

思路

按照上面的流程实现创建索引，代码如下：

执行运行，查看D:/itheima/index目录

![20190705152404604.png][]

*2.3.3 使用Luke查看索引*

Luke作为Lucene工具包中的一个工具（*[http://www.getopt.org/luke/][http_www.getopt.org_luke]*），可以通过界面来进行索引文件的查询、修改.luke所在位置如下图：

![20190705152404938.png][]

打开luke-5.3.0-luke-release，双击luke.bat即可运行luke

![20190705152405343.png][]

打开后界面如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]

点击OK后就可以查看到索引信息了

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]

选中Documents，可以查看每个文档信息

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 15][]

使用luke搜索，如下图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 16][]

*2.3.4 搜索实现*

Lucene可以通过query对象输入查询语句。同数据库的sql一样，lucene也有固定的查询语法：最基本的有比如：AND, OR, NOT 等（必须大写）

举个栗子:用户想找一个desc中包括java关键字和lucene关键字的文档。它对应的查询语句：desc:java AND lucene

思路

2.3.4.1 索引搜索实现

实现代码：

2.3.4.2 搜索方法

IndexSearcher搜索方法如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 17][]

### 第3章 分词器 ###

3.1 分词理解

在对Docuemnt中的内容进行索引之前，需要使用分词器进行分词 ，分词的目的是为了搜索。分词的主要过程就是先分词后过滤。

对于分词来说，不同的语言，分词规则不同。Lucene作为一个工具包提供不同国家的分词器，本例子使用StandardAnalyzer，它可以对用英文进行分词。

如下是org.apache.lucene.analysis.standard.standardAnalyzer的部分源码：

如下图是语汇单元的生成过程：

![20190705152408104.png][]

例如源文档内容为：Lucene is a Java full-text search engine.

分词之后：

lucene

java

full

text

engine

3.2 分词器的使用时机

*3.2.1 索引时使用Analyzer*

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 18][]

对于一些Field可以不用分析：

*  不作为查询条件的内容，比如文件路径
 *  不是匹配内容中的词而匹配Field的整体内容，比如订单号、身份证号等。

*3.2.2 搜索时使用Analyzer*

对于匹配整体Field域的查询可以0在搜索时不分析，比如根据订单号、身份证号查询等。

**注意：搜索使用的分析器要和索引使用的分析器一致**

3.3 中文分词器

*3.3.1 什么是中文分词器*

而中文则以字为单位，字又组成词，字和词再组成句子。中文“我爱中国”就不一样了，电脑不知道“中国”是一个词语还是“爱中”是一个词语。

把中文的句子切分成有意义的词，就是中文分词，也称切词。我爱中国，分词的结果是：我、爱、中国。

*3.3.2 Lucene自带中文分词器*

*  StandardAnalyzer:

单字分词：就是按照中文一个字一个字地进行分词。如：“我爱中国”，效果：“我”、“爱”、“中”、“国”。

*  CJKAnalyzer

二分法分词：按两个字进行切分。如：“我是中国人”，效果：“我是”、“是中”、“中国”“国人”。

*  SmartChineseAnalyzer

对中文支持较好，但扩展性差，扩展词库，禁用词库和同义词库等不好处理。

*3.3.3 第三方中文分词器*

*  paoding

*  mmseg4j

*  IK-analyzer

3.4 使用中文分词器IKAnalyzer

IKAnalyzer继承Lucene的Analyzer抽象类，使用IKAnalyzer和Lucene自带的分析器方法一样，将Analyzer测试代码改为IKAnalyzer测试中文分词效果。

如果使用中文分词器ik-analyzer，就需要在索引和搜索程序中使用一致的分词器：IK-analyzer。

*3.4.1 安装使用IK分词器*

将2个jar包添加到工程中，然后将其他3个配置文件放置到工程的classpath目录即可，但我们这里将使用maven工程，所以可以将包安装到本地。

先将上面2个jar包拷贝到D盘根目录，然后按照如下方式安装:

在pom.xml中引入依赖:

导入配置文件，分别将ext.dic,IKAnalyzer.cfg.xml，stopword.dic文件拷贝到工程的resources目录。

![2019070515240930.png][]

IK分词器安装好了，前面的案例想使用IK分词器只需要将StandardAnalyzer改成IKAnalyzer即可。

改造前：

*Analyzer analyzer = **new** StandardAnalyzer();*

改造后：

*Analyzer analyzer = **new** IKAnalyzer();*

注意：从新生成索引库，之前要先删除原来的index库，如果正在使用luke，还需要先关闭luke，然后重新生成索引，再通过luke打开索引库查看效果。

*3.4.2 扩展中文词库*

如果想配置扩展词和停用词，就创建扩展词的文件和停用词的文件。

注意：不要用window自带的记事本保存扩展词文件和停用词文件，那样的话，格式中是含有bom的。

编辑上面拷贝的文件ext.dic文件，可以在里面添加一些相关的词汇，例如：传智播客

使用luke工具可以明显看到传智播客已经成为了一个关键词

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 19][]

*3.4.3 停用词库*

stopword.dic是存放停用词的地方,比如可以讲MyBatis作为停用词，只需要在stopword.dic后面追加一个mybatis即可。mybatis增加停用词库后发现再也搜不到mybatis了。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 20][]

### 第4章 Field域 ###

4.1 Field属性

**Field****中三个非常重要的属性：**

1.  **是否分词****(tokenized)**

**        ** **是**，将field的内容分成一个一个单词。分词的**目的：分词目的为了索引**

**                  ** 例如：商品的名称。

**否**，不分词，将内容作为一个整体存储。

例如：商品ID 身份证号，**图片路径**

1.  **是否索引****(indexed)**

**        ** **是**，将field的值建立索引**，索引的目的：索引的目的为了搜索。**

**                  ** 例如：商品的名称

**        ** **否，不建立索引**

**          ** 例如：图片路径、文件路径等

1.  **是否存储****(stored)****，存不存取决于查询结果展示不展示**** **

**          ** **是，**存储field的值**。存储的目的：（为了展示在页面）**

**                   ** 例如：商品名称，图片路径

**          ** **否，**不存储field的值**。**

**          ** 例如：商品介绍。如果需要展示，根据ID从数据库查询展示在详情页面。

4.2 Field常用类型

下边列出了开发中常用 的Filed类型，注意Field的属性，根据需求选择：

4.3 Field修改

*4.3.1 修改分析*

图书id：

是否分词：不用分词，因为不会根据商品id来搜索商品

是否索引：不索引，因为不需要根据图书ID进行搜索

是否存储：要存储，因为查询结果页面需要使用id这个值。

图书名称：

是否分词：要分词，因为要根据图书名称的关键词搜索。

是否索引：要索引。

是否存储：要存储。

图书价格：

是否分词：要分词，lucene对数字型的值只要有搜索需求的都要分词和索引，因为lucene对数字型的内容要特殊分词处理，需要分词和索引。

是否索引：要索引

是否存储：要存储

图书图片地址：

是否分词：不分词

是否索引：不索引

是否存储：要存储

图书描述：

是否分词：要分词

是否索引：要索引

是否存储：因为图书描述内容量大，不在查询结果页面直接显示，不存储。

不存储是不在lucene的索引域中记录，节省lucene的索引文件空间。

如果要在详情页面显示描述，解决方案：

从lucene中取出图书的id，根据图书的id查询关系数据库（MySQL）中book表得到描述信息。

*4.3.2 代码修改*

注意：执行前先删除原来的index库,如果正在使用luke 还需要先关闭luke 。

### 第5章 索引维护 ###

5.1 删除索引

*5.1.1 删除指定索引*

根据Term项删除索引，满足条件的将全部删除。

效果如下图：索引域没有变化,文档域数据被删除掉。

*5.1.2 删除全部索引（慎用）*

将索引目录的索引信息全部删除，直接彻底删除，无法恢复。

建议参照关系数据库基于主键删除方式，所以在创建索引时需要创建一个主键Field，删除时根据此主键Field删除。

索引删除后将放在Lucene的回收站中，Lucene3.X版本可以恢复删除的文档，3.X之后无法恢复。

代码：

@Test
    
    public void testDelele() throws Exception{
    
        //5.创建一个标准分词器(Analyzer与StandardAnalyzer)，对文档中的Field域进行分词     Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
    
        //6.指定索引储存目录，使用FSDirectory.open()方法。     Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:/itheima/index").toPath());
    
        //7.创建IndexWriterConfig对象，直接new，用于接下来创建IndexWriter对象     IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(analyzer);
    
        //8.创建IndexWriter对象，直接new     IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,indexWriterConfig);
    
    
    
        //删除索引     //indexWriter.deleteDocuments(new Term("name", "java"));     indexWriter.deleteAll();
    
    
    
        indexWriter.close();
    
    }

索引域数据清空，文档域数据也清空。

5.2 更新索引

更新索引是先删除再添加，建议对更新需求采用此方法并且要保证对已存在的索引执行更新，可以先查询出来，确定更新记录存在执行更新操作。

如果更新索引的目标文档对象不存在，则执行添加。

代码

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20211214/5d11ac40fa7a45d7911e4ce2de8f8390.png
[20190705152400419.png]: /images/20211214/90c3b7629aa244a4a9e1c75a55a576fc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20211214/d6dfe78e4dda4f1e90a8ecd4dbf4fc0a.png
[http_lucene.apache.org]: http://lucene.apache.org
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20211214/85dd5a7d2a73477a869041cc962e5009.png
[http_lucene.apache.org_nutch]: http://lucene.apache.org/nutch
[20190705152359817.png]: /images/20211214/5deda752e57744f1a4f74c506564ffcd.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20211214/0c9b29c0340245c18ff8781cc14a1498.png
[20190705152400946.png]: /images/20211214/6c2cb39a2161473b948de0a8943f91ae.png
[20190705152401614.png]: /images/20211214/731e32fee33b4ce9b2954ac8fc6a699f.png
[20190705152354731.png]: /images/20211214/3e6b6faacef14b55a3b8982dd64ecf66.png
[http_www.getopt.org_luke]: http://www.getopt.org/luke/
[2019070515235538.png]: /images/20211214/48c6900609504787a1b7c063ab47bed6.png
[20190705152355616.png]: /images/20211214/61e903a62d774deea408cb29eba41328.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20211214/744e16b1d2c448cf82355917117e5496.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20211214/5deda752e57744f1a4f74c506564ffcd.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20211214/ebeca18606c645f6ad73b43fcf53f0a9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20211214/022dd151553a4deaa961b4edb534a343.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20211214/5b9db77a57864a0087aa5752e36a4721.png
[2019070515235531.png]: /images/20211214/f5638b701c964e4ebb39dbaa63713490.png
[https_code.google.com_p_paoding]: https://code.google.com/p/paoding/
[https_code.google.com_p_mmseg4j]: https://code.google.com/p/mmseg4j
[https_github.com_chenlb_mmseg4j-solr]: https://github.com/chenlb/mmseg4j-solr
[https_code.google.com_p_ik-analyzer]: https://code.google.com/p/ik-analyzer/
[20190705152355597.png]: /images/20211214/fbe8e51770ad4f5b8fcb52e26f668e3b.png
[20190705152355606.png]: /images/20211214/55f0f3cd8b4149078c57be7737a0b437.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20211214/db29b81bd7354f78bbfa8ed756d2612c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20211214/14e6f5d9dba74943af307f55f52eaaf1.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: /images/20211214/420a0772ef7248c2990dcf0ae6fe989f.png
[20190705152403220.png]: /images/20211214/cff01a8670d349c4814c8ee872de0b6c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]: /images/20211214/6b4b425b9a09494cb87d83ed9c9ddf4e.png
[2019070515240486.png]: /images/20211214/24e2f324afef431bb60f3bbc34430ac0.png
[20190705152404558.png]: /images/20211214/ae4268d50f304d95a91a5779a2b8aba5.png
[20190705152404604.png]: /images/20211214/82c5900f9b44447ca8dd22c8758f90eb.png
[20190705152404938.png]: /images/20211214/0f870de597e0462ca747c96b4fd85490.png
[20190705152405343.png]: /images/20211214/8866ac6ab9ae4219918cdc384b603295.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]: /images/20211214/12bb1a63597f4d50aaeda4bfa717fc3a.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwOTc2NzYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]: /images/20211214/6ae4e9d553bf4147bc445225e7faabae.png