1?索引維護

1.1?添加索引

步驟：

1）創建存放索引的目錄Directory

2）創建索引器配置管理類IndexWriterConfig

3）使用索引目錄和配置管理類創建索引器

4）使用索引器將Document寫到索引文件中

代碼：

// 定義索引存儲目錄Directory directory = FSDirectory.open(new File(indexFolder));//標準分析器Analyzer standardAnalyzer = new StandardAnalyzer();IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3,standardAnalyzer);// 定義索引操作對象IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,indexWriterConfig);//遍歷目錄下的文檔，創建DocumentList<Document> docs = IndexUtils.file2Document(indexSource);// 遍歷目錄 下的文件生成的文檔，調用indexWriter方法創建索引for (Document document : docs) {indexWriter.addDocument(document);}// 索引操作流關閉indexWriter.close();

1.2?刪除索引

1）刪除符合條件的索引

// 索引目錄Directory directory = FSDirectory.open(new File(indexFolder));// 定義索引操作對象IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3,new StandardAnalyzer()));// 刪除索引，文件名稱等于“springmvc.txt”的索引刪除indexWriter.deleteDocuments(new Term("fileName", "springmvc.txt"));//索引刪除后無法恢復indexWriter.commit();// 關閉索引操作流indexWriter.close();

說明：根據Term項刪除索引，滿足條件的將全部刪除，建議參照關系數據庫基于主鍵刪除方式，所以在創建索引時需要創建一個主鍵Field，刪除時根據此主鍵Field刪除。

索引刪除后將放在Lucene的回收站中，Lucene3.X版本可以恢復刪除的文檔，3.X之后無法恢復。

2）刪除全部索引

// 索引目錄Directory directory = FSDirectory.open(new File(indexFolder));// 定義索引操作對象IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3,new StandardAnalyzer()));//刪除全部索引indexWriter.deleteAll();

說明：將索引目錄的索引信息全部刪除，直接徹底刪除，無法恢復。

1.3?更新索引

// 索引目錄Directory directory = FSDirectory.open(new File(indexFolder));// 定義索引操作對象IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3,new StandardAnalyzer()));// 創建更新文檔Document doc_update = new Document();Field field_fileName = new TextField("fileName", "springmvc.txt",Store.YES);doc_update.add(field_fileName);// 根據條件更新索引,將fileName等于“springmvc_test.txt”的更新為上邊的文檔// 更新的機制 是先刪除再添加，如果原根據fileName沒有找到“springmvc_test.txt”，則添加新文檔indexWriter.updateDocument(new Term("fileName", "springmvc_test.txt"),doc_update);//提交indexWriter.commit();//關閉indexWriter.close();

說明：更新索引是先刪除再添加，建議對更新需求采用此方法并且要保證對已存在的索引執行更新，可以先查詢出來，確定更新記錄存在執行更新操作。

2?Query和QueryParser

2.1?創建查詢的兩種方法

創建查詢

對要搜索的信息創建Query查詢對象，Lucene會根據Query查詢對象生成最終的查詢語法，類似關系數據庫Sql語法一樣Lucene也有自己的查詢語法，比如：“name:lucene”表示查詢Field的name為“lucene”的文檔信息。

可通過兩種方法創建查詢對象：

1）使用Lucene提供Query子類

Query是一個抽象類，lucene提供了很多查詢對象，比如TermQuery項精確查詢，NumericRangeQuery數字范圍查詢等。

如下代碼：

Query query = new TermQuery(new Term("name", "lucene"));

2）使用QueryParse解析查詢表達式

QueryParse會將用戶輸入的查詢表達式解析成Query對象實例。

如下代碼：

QueryParser queryParser = new QueryParser("name", new IKAnalyzer());Query query = queryParser.parse("name:lucene");

2.2?通過Query?搜索

2.2.1?TermQuery

TermQuery，通過項查詢，TermQuery不使用分析器所以建議匹配不分詞的Field域查詢，比如訂單號、分類ID號等。

//創建查詢對象Query query = new TermQuery(new Term("fileName", "springmvc_test.txt"));//搜索索引 目錄Directory directory = FSDirectory.open(new File(indexFolder));//定義IndexReaderIndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);//創建indexSearcherIndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(reader);//執行搜索TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);

2.2.2?NumericRangeQuery

NumericRangeQuery，指定數字范圍查詢，如下：

//文件大小在0到1024的文件NumericRangeQuery<Long> numericRangeQuery = NumericRangeQuery.newLongRange("fileSize", 0l, 1024l, true, true);

2.2.3?BooleanQuery

BooleanQuery，布爾查詢，實現組合條件查詢，如下：

// 數字范圍查詢NumericRangeQuery<Long> numericRangeQuery = NumericRangeQuery.newLongRange("fileSize", 0l, 1024l, true, true);//定義Boolean查詢BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery();//必須滿足fileSize在0到1024范圍的條件booleanQuery.add(numericRangeQuery, Occur.MUST);//根據文件名搜索Query query = new TermQuery(new Term("fileName", "springmvc.txt"));//不查詢文件名為“springmvc_test.txt”booleanQuery.add(query, Occur.MUST);IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);TopDocs topDocs = searcher.search(booleanQuery, 100);

說明：

Occur.MUST 查詢條件必須滿足，相當于and

Occur.SHOULD 查詢條件可選，相當于or

Occur.MUST_NOT 查詢條件不能滿足，相當于not非

2.2.4 MatchAllDocsQuery

使用MatchAllDocsQuery查詢索引目錄中的所有文檔，如果只存在過濾而沒有查詢條件時可以使用此類定義Query，如下：

//查詢全部文檔Query query = new MatchAllDocsQuery();

2.3?通過QueryParser搜索

通過QueryParser也可以創建Query，QueryParser提供一個Parse方法，此方法可以直接根據查詢語法來查詢。Query對象執行的查詢語法可通過System.out.println(query);查詢。

Lucene查詢語法官方介紹：

http://lucene.apache.org/core/4_0_0/queryparser/org/apache/lucene/queryparser/classic/package-summary.html

2.3.1?QueryParser查詢

QueryParser使用方法：

?

//f是默認搜索的域QueryParser queryParser = new QueryParser("f", analyzer);// 指定查詢語法 ，如果不指定fileName就搜索默認的域Query query2 = queryParser.parse("fileName:springmvc.txt");或：Query query2 = queryParser.parse("spring AND web");

上邊介紹的基于類的查詢方法，使用QueryParser可用下邊的查詢語法 實現，

項查詢：

FieldName?:?value

范圍查詢：

FieldName:[min?TO max]

注意：QueryParse不支持對數字范圍的搜索，它支持字符串范圍。數字范圍搜索建議使用NumericRangeQuery。

組合查詢：

上邊BooleanQuery例子的查詢表達式如下：

+fileSize:[0 TO 1024] +fileName:springmvc.txt

上邊的表達式表示fileSize的大小在0和1024之間且fileName為“springmvc.txt”，必須滿足的條件使用+（加號）表示。

?

與BooleanQuery中Occur對應的符號如下：

Occur.MUST 查詢條件必須滿足，相當于and	+（加號）
Occur.SHOULD 查詢條件可選，相當于or	空（不用符號）
Occur.MUST_NOT 查詢條件不能滿足，相當于not非	-（減號）

?

關鍵字查詢

AND：關鍵字1 ?AND 關鍵字2

兩個關鍵字都匹配上條件滿足。

OR：關鍵字1 ?OR 關鍵字2

兩個關鍵字匹配一個條件滿足

?

NOT：關鍵字1??NOT ?關鍵字2

關鍵字1滿足，關鍵字2不滿足

2.3.2?MultiFieldQueryParser組合域查詢

通過MuliFieldQueryParse對多個域查詢，比如商品信息查詢，輸入關鍵字需要從商品名稱和商品內容中查詢。

代碼：

//設置組合查詢域String[] fields = {"fileName","fileContent"};//創建查詢解析器QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(fields, new IKAnalyzer());//查詢文件名、文件內容中包括“java”關鍵字的文檔Query query = queryParser.parse("java");

3?相關度排序

3.1什么是相關度排序

相關度排序是查詢結果按照與查詢關鍵字的相關性進行排序，越相關的越靠前。比如搜索“Lucene”關鍵字，與該關鍵字最相關的文章應該排在前邊。

3.2?相關度打分

Lucene對查詢關鍵字和索引文檔的相關度進行打分，得分高的就排在前邊。如何打分呢？Lucene是在用戶進行檢索時實時根據搜索的關鍵字計算出來的，分兩步：

1）計算出詞（Term）的權重

2）根據詞的權重值，采用空間向量模型算法計算文檔相關度得分。

什么是詞的權重？

通過索引部分的學習明確索引的最小單位是一個Term(索引詞典中的一個詞)，搜索也是要從Term中搜索，再根據Term找到文檔，Term對文檔的重要性稱為權重，影響Term權重有兩個因素：

Term Frequency (tf)：

指此Term在此文檔中出現了多少次。tf 越大說明越重要。

詞(Term)在文檔中出現的次數越多，說明此詞(Term)對該文檔越重要，如“Lucene”這個詞，在文檔中出現的次數很多，說明該文檔主要就是講Lucene技術的。

Document Frequency (df)

即有多少文檔包含次Term。df 越大說明越不重要。

比如，在一篇英語文檔中，this出現的次數更多，就說明越重要嗎？不是的，有越多的文檔包含此詞(Term), 說明此詞(Term)太普通，不足以區分這些文檔，因而重要性越低。

3.3?設置boost影響打分結果

boost是一個加權值（默認加權值為1.0f），它可以影響權重的計算。

在索引時對某個文檔的Field域設置加權值高，在搜索時匹配到這個Field就可能排在前邊。

lucene在執行搜索時對某個域進行加權，在進行組合域查詢時，匹配到加權值高的域最后計算的相關度得分就高。

3.3.1 索引時設置boost加權值

如果希望某些文檔更重要，當此文檔中包含所要查詢的詞則應該得分較高，這樣相關度排序可以排在前邊，可以在創建索引時設定文檔中某些域（Field）的boost值來實現，如果不進行設定，則Field Boost默認為1.0f。一旦設定，除非刪除此文檔，否則無法改變。

代碼：

field.?setBoost(XXXf);?XXX即權值。

測試：

可以將springmvc.txt的file_content加權值設置為10.0f，結果搜索spring時如果內容可以匹配到關鍵字就可以把springmvc.txt文件排在前邊。

代碼：

索引時設置boost加權值：

//設置加權值if(file_name.equals("springmvc.txt")){//設置比默認值 1.0大的field_file_content.setBoost(20.0f);}if(file_name.equals("spring_README.txt")){//設置比默認值 1.0大的field_file_content.setBoost(30.0f);}//向文檔中添加Fielddocument.add(field_file_content);

搜索時：

// 設置組合查詢域，如果匹配到一個域就返回記錄String[] fields = { "file_content" };//設置評分,文件名稱中包括關鍵字的評分高/*Map<String,Float> boosts = new HashMap<String,Float>();boosts.put("file_content", 3.0f);*/// 創建查詢解析器QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(fields,new StandardAnalyzer());// 查詢文件名、文件內容中包括“java”關鍵字的文檔Query query = queryParser.parse("spring");TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;

結果：

springmvc.txt排在最前邊

3.3.2?搜索時設置boost加權值

在執行搜索時對某個域進行加權，在進行組合域查詢時，匹配到加權值高的域最后計算的相關度得分就高。通常把標題、書名等域的加權值設置高點。

//設置組合查詢域String[] fields = {"file_name","file_content"};//設置評分,文件名稱中包括關鍵字的評分高Map<String,Float> boosts = new HashMap<String,Float>();boosts.put("file_name", 10.0f);//創建查詢解析器QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(fields, new IKAnalyzer(), boosts);//查詢文件名、文件內容中包括“springmvc.txt”關鍵字的文檔，由于設置了文件名稱域的加權值高，所以名稱中匹配到關鍵字的應該排在前邊Query query = queryParser.parse("springmvc.txt");

測試：

搜索springmvc.txt，由于文件名中為springmvc.txt應該讓它排在前邊，內容中有springmvc.txt應該排在后邊。

springmvc.txt：

測試結果它應該排在前邊

spring_README.txt

內容中包括springmvc.txt，也能匹配到但要排在后邊。

代碼：

//設置評分,文件名稱中包括關鍵字的評分高Map<String,Float> boosts = new HashMap<String,Float>();boosts.put("file_name", 30.0f);// 創建查詢解析器QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(fields,new StandardAnalyzer(),boosts);// 查詢文件名、文件內容中包括“java”關鍵字的文檔Query query = queryParser.parse("springmvc.txt");TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Lucene教程--维护索引、查询对象和相关度排序的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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