<rt id="bn8ez"></rt>
<label id="bn8ez"></label>

  • <span id="bn8ez"></span>

    <label id="bn8ez"><meter id="bn8ez"></meter></label>

    瘋狂

    STANDING ON THE SHOULDERS OF GIANTS
    posts - 481, comments - 486, trackbacks - 0, articles - 1
      BlogJava :: 首頁 :: 新隨筆 :: 聯(lián)系 :: 聚合  :: 管理

    簡介

    Lucene 是一個(gè)開源、高度可擴(kuò)展的搜索引擎庫,可以從 Apache Software Foundation 獲取。您可以將 Lucene 用于商業(yè)和開源應(yīng)用程序。Lucene 強(qiáng)大的 API 主要關(guān)注文本索引和搜索。它可以用于為各種應(yīng)用程序構(gòu)建搜索功能,比如電子郵件客戶端、郵件列表、Web 搜索、數(shù)據(jù)庫搜索等等。Wikipedia、TheServerSide、jGuru 和 LinkedIn 等網(wǎng)站都使用了 Lucene。

    Lucene 還為 Eclipse IDE、Nutch(著名的開源 Web 搜索引擎)以及 IBM®、AOL 和 Hewlett-Packard 等公司提供搜索功能。Lucene 已經(jīng)兼容許多其他編程語言,包括 Perl、Python、C++ 和 .NET。到 2009 年 7 月 30 日止,用于 Java™ 編程語言的最新版 Lucene 為 V2.4.1。

    Lucene 功能眾多:

    • 擁有強(qiáng)大、準(zhǔn)確、有效的搜索算法。
    • 計(jì)算每個(gè)文檔匹配給定查詢的分?jǐn)?shù),并根據(jù)分?jǐn)?shù)返回最相關(guān)的文檔。
    • 支持許多強(qiáng)大的查詢類型,比如 PhraseQuery、WildcardQuery、RangeQuery、FuzzyQuery、BooleanQuery 等。
    • 支持解析人們輸入的豐富查詢表達(dá)式。
    • 允許用戶使用定制排序、過濾和查詢表達(dá)式解析擴(kuò)展搜索行為。
    • 使用基于文件的鎖定機(jī)制保護(hù)并發(fā)索引修改。
    • 允許同時(shí)搜索和編制索引。

    使用 Lucene 構(gòu)建應(yīng)用程序

    如圖 1 所示,使用 Lucene 構(gòu)建功能全面的搜索應(yīng)用程序主要涉及編制數(shù)據(jù)索引、搜索數(shù)據(jù)和顯示搜索結(jié)果幾個(gè)方面。


    圖 1. 使用 Lucene 構(gòu)建應(yīng)用程序的步驟
    使用 Lucene 構(gòu)建應(yīng)用程序的步驟

    本文從使用 Lucene V2.4.1 和 Java 技術(shù)開發(fā)的樣例應(yīng)用程序中挑選了一些代碼片段。示例應(yīng)用程序?yàn)榇鎯?chǔ)在屬性文件中一組電子郵件文檔編制索引,并展示了如何使用 Lucene 的查詢 API 搜索索引。該示例還讓您熟悉基本的索引操作。


    為數(shù)據(jù)編制索引

    Lucene 允許您為任何文本格式的數(shù)據(jù)編制索引。Lucene 可以用于幾乎任何數(shù)據(jù)源以及從中提取的文本信息。您可以使用 Lucene 編制索引并搜索 HTML 文檔、Microsoft® Word 文檔、PDF 文件中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)。編制數(shù)據(jù)索引的第一步是讓數(shù)據(jù)變成一個(gè)簡單的文本格式。您可以使用定制解析器和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

    編制索引的過程

    編制索引 是將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有利于快速搜索的格式。這類似于書本后面的索引:為您指出主題在書中出現(xiàn)的位置。

    Lucene 將輸入數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在名為逆序 索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中, 該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以索引文件集的形式存儲(chǔ)在文件系統(tǒng)或內(nèi)存中。大部分 Web 搜索引擎都使用逆序索引。它允許用戶執(zhí)行快速關(guān)鍵字查詢,查找匹配給定查詢的文檔。在將文本數(shù)據(jù)添加到索引前,由分析程序(使用分析過程)進(jìn)行處理。

    分析

    分析 是將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為搜索基本單位(稱為項(xiàng)(term))的過程。在分析過程中,文本數(shù)據(jù)將經(jīng)歷多項(xiàng)操作:提取單詞、移除通用單詞、忽略標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、將單詞變?yōu)樵~根形式、將單詞變成小寫等等。分析過程發(fā)生在編制索引和查詢解析之前。分析將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)記,這些標(biāo)記將作為項(xiàng)添加到 Lucene 索引中。

    Lucene 有多種內(nèi)置分析程序,比如 SimpleAnalyzer、StandardAnalyzer、StopAnalyzer、SnowballAnalyzer 等。它們?cè)跇?biāo)記文本和應(yīng)用過濾器的方式上有所區(qū)別。因?yàn)榉治鲈诰幹扑饕耙瞥龁卧~,它減少了索引的大小,但是不利用精確的查詢過程。您可以使用 Lucene 提供的基本構(gòu)建塊創(chuàng)建定制分析程序,以自己的方式控制分析過程。表 1 展示了一些內(nèi)置分析程序及其處理數(shù)據(jù)的方式。


    表 1. Lucene 的內(nèi)置分析程序
    分析程序 對(duì)文本數(shù)據(jù)的操作
    WhitespaceAnalyzer 分解空白處的標(biāo)記
    SimpleAnalyzer 分解非字母字符的文本,并將文本轉(zhuǎn)為小寫形式
    StopAnalyzer 移除虛字(stop word)—— 對(duì)檢索無用的字,并將文本轉(zhuǎn)為小寫形式
    StandardAnalyzer 根據(jù)一種復(fù)雜語法(識(shí)別電子郵件地址、縮寫、中文、日文、韓文字符、字母數(shù)字等等)標(biāo)記文本
    將文本轉(zhuǎn)為小寫形式
    移除虛字

    核心索引編制類

    Directory
    表示索引文件存儲(chǔ)位置的抽象類。有兩個(gè)常用的子類:
    • FSDirectory — 在實(shí)際文件系統(tǒng)中存儲(chǔ)索引的 Directory 實(shí)現(xiàn)。該類對(duì)于大型索引非常有用。
    • RAMDirectory — 在內(nèi)存中存儲(chǔ)所有索引的實(shí)現(xiàn)。該類適用于較小的索引,可以完整加載到內(nèi)存中,在應(yīng)用程序終止之后銷毀。由于索引保存在內(nèi)存中,所以速度相對(duì)較快。
    Analyzer
    正如上文所述,分析程序負(fù)責(zé)處理文本數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為標(biāo)記存儲(chǔ)在索引中。在編制索引前,IndexWriter 接收用于標(biāo)記數(shù)據(jù)的分析程序。要為文本編制索引,您應(yīng)該使用適用于該文本語言的分析程序。

    默認(rèn)分析程序適用于英語。在 Lucene 沙盒中還有其他分析程序,包括用于中文、日文和韓文的分析程序。

    IndexDeletionPolicy
    該接口用來實(shí)現(xiàn)從索引目錄中定制刪除過時(shí)提交的策略。默認(rèn)刪除策略是 KeepOnlyLastCommitDeletionPolicy,該策略僅保留最近的提交,并在完成一些提交之后立即移除所有之前的提交。
    IndexWriter
    創(chuàng)建或維護(hù)索引的類。它的構(gòu)造函數(shù)接收布爾值,確定是否創(chuàng)建新索引,或者打開現(xiàn)有索引。它提供在索引中添加、刪除和更新文檔的方法。

    對(duì)索引所做的更改最初緩存在內(nèi)存中,并周期性轉(zhuǎn)儲(chǔ)到索引目錄。IndexWriter 公開了幾個(gè)控制如何在內(nèi)存中緩存索引并寫入磁盤的字段。對(duì)索引的更改對(duì)于 IndexReader 不可見,除非調(diào)用 IndexWriter 的提交或關(guān)閉方法。IndexWriter 創(chuàng)建一個(gè)目錄鎖定文件,以通過同步索引更新保護(hù)索引不受破壞。IndexWriter 允許用戶指定可選索引刪除策略。


    列表 1. 使用 Lucene IndexWriter
                //Create instance of Directory where index files will be stored
                Directory fsDirectory =  FSDirectory.getDirectory(indexDirectory);
                /* Create instance of analyzer, which will be used to tokenize
                the input data */
                Analyzer standardAnalyzer = new StandardAnalyzer();
                //Create a new index
                boolean create = true;
                //Create the instance of deletion policy
                IndexDeletionPolicy deletionPolicy = new KeepOnlyLastCommitDeletionPolicy();
                indexWriter =new IndexWriter(fsDirectory,standardAnalyzer,create,
                deletionPolicy,IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);
                

    將數(shù)據(jù)添加到索引

    將文本數(shù)據(jù)添加到索引涉及到兩個(gè)類。

    Field 表示搜索中查詢或檢索的數(shù)據(jù)片。Field 類封裝一個(gè)字段名稱及其值。Lucene 提供了一些選項(xiàng)來指定字段是否需要編制索引或分析,以及值是否需要存儲(chǔ)。這些選項(xiàng)可以在創(chuàng)建字段實(shí)例時(shí)傳遞。下表展示了 Field 元數(shù)據(jù)選項(xiàng)的詳細(xì)信息。


    表 2. Field 元數(shù)據(jù)選項(xiàng)的詳細(xì)信息
    選項(xiàng) 描述
    Field.Store.Yes 用于存儲(chǔ)字段值。適用于顯示搜索結(jié)果的字段 — 例如,文件路徑和 URL。
    Field.Store.No 沒有存儲(chǔ)字段值 — 例如,電子郵件消息正文。
    Field.Index.No 適用于未搜索的字段 — 僅用于存儲(chǔ)字段,比如文件路徑。
    Field.Index.ANALYZED 用于字段索引和分析 — 例如,電子郵件消息正文和標(biāo)題。
    Field.Index.NOT_ANALYZED 用于編制索引但不分析的字段。它在整體中保留字段的原值 — 例如,日期和個(gè)人名稱。

    Document 是一個(gè)字段集合。Lucene 也支持推進(jìn)文檔和字段,這在給某些索引數(shù)據(jù)賦予重要性時(shí)非常有用。給文本文件編制索引包括將文本數(shù)據(jù)封裝在字段中、創(chuàng)建文檔、填充字段,使用 IndexWriter 向索引添加文檔。

    列表 2 展示向索引添加數(shù)據(jù)的示例。


    列表 2. 向索引添加數(shù)據(jù)
                /*Step 1. Prepare the data for indexing. Extract the data. */
                String sender = properties.getProperty("sender");
                String date = properties.getProperty("date");
                String subject = properties.getProperty("subject");
                String message = properties.getProperty("message");
                String emaildoc = file.getAbsolutePath();
                /* Step 2. Wrap the data in the Fields and add them to a Document */
                Field senderField =
                new Field("sender",sender,Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED);
                Field emaildatefield =
                new Field("date",date,Field.Store.NO,Field.Index.NOT_ANALYZED);
                Field subjectField =
                new Field("subject",subject,Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED);
                Field messagefield =
                new Field("message",message,Field.Store.NO,Field.Index.ANALYZED);
                Field emailDocField =
                new Field("emailDoc",emaildoc,Field.Store.YES,
                Field.Index.NO);
                Document doc = new Document();
                // Add these fields to a Lucene Document
                doc.add(senderField);
                doc.add(emaildatefield);
                doc.add(subjectField);
                doc.add(messagefield);
                doc.add(emailDocField);
                //Step 3: Add this document to Lucene Index.
                indexWriter.addDocument(doc);
                


    搜索索引數(shù)據(jù)

    搜索是在索引中查找單詞并查找包含這些單詞的文檔的過程。使用 Lucene 的搜索 API 構(gòu)建的搜索功能非常簡單明了。本小節(jié)討論 Lucene 搜索 API 的主要類。

    Searcher

    Searcher 是一個(gè)抽象基類,包含各種超負(fù)荷搜索方法。IndexSearcher 是一個(gè)常用的子類,允許在給定的目錄中存儲(chǔ)搜索索引。Search 方法返回一個(gè)根據(jù)計(jì)算分?jǐn)?shù)排序的文檔集合。Lucene 為每個(gè)匹配給定查詢的文檔計(jì)算分?jǐn)?shù)。IndexSearcher 是線程安全的;一個(gè)實(shí)例可以供多個(gè)線程并發(fā)使用。

    Term

    Term 是搜索的基本單位。它由兩部分組成:單詞文本和出現(xiàn)該文本的字段的名稱。Term 對(duì)象也涉及索引編制,但是可以在 Lucene 內(nèi)部創(chuàng)建。

    Query 和子類

    Query 是一個(gè)用于查詢的抽象基類。搜索指定單詞或詞組涉及到在項(xiàng)中包裝它們,將項(xiàng)添加到查詢對(duì)象,將查詢對(duì)象傳遞到 IndexSearcher 的搜索方法。

    Lucene 包含各種類型的具體查詢實(shí)現(xiàn),比如 TermQuery、BooleanQuery、PhraseQuery、PrefixQuery、RangeQuery、MultiTermQuery、FilteredQuery、SpanQuery 等。以下部分討論 Lucene 查詢 API 的主查詢類。

    TermQuery
    搜索索引最基本的查詢類型。可以使用單個(gè)項(xiàng)構(gòu)建 TermQuery。項(xiàng)值應(yīng)該區(qū)分大小寫,但也并非全是如此。注意,傳遞的搜索項(xiàng)應(yīng)該與文檔分析得到的項(xiàng)一致,因?yàn)榉治龀绦蛟跇?gòu)建索引之前對(duì)原文本執(zhí)行許多操作。

    例如,考慮電子郵件標(biāo)題 “Job openings for Java Professionals at Bangalore”。假設(shè)您使用 StandardAnalyzer 編制索引。現(xiàn)在如果我們使用 TermQuery 搜索 “Java”,它不會(huì)返回任何內(nèi)容,因?yàn)楸疚谋緫?yīng)該已經(jīng)規(guī)范化,并通過 StandardAnalyzer 轉(zhuǎn)成小寫。如果搜索小寫單詞 “java”,它將返回所有標(biāo)題字段中包含該單詞的郵件。


    列表 3. 使用 TermQuery 搜索
                //Search mails having the word "java" in the subject field
                Searcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexDirectory);
                Term term = new Term("subject","java");
                Query termQuery = new TermQuery(term);
                TopDocs topDocs = indexSearcher.search(termQuery,10);
                

    RangeQuery
    您可以使用 RangeQuery 在某個(gè)范圍內(nèi)搜索。索引中的所有項(xiàng)都以字典順序排列。Lucene 的 RangeQuery 允許用戶在某個(gè)范圍內(nèi)搜索項(xiàng)。該范圍可以使用起始項(xiàng)和最終項(xiàng)(包含兩端或不包含兩端均可)指定。
    列表 4. 在某個(gè)范圍內(nèi)搜索
                /* RangeQuery example:Search mails from 01/06/2009 to 6/06/2009
                both inclusive */
                Term begin = new Term("date","20090601");
                Term end = new Term("date","20090606");
                Query query = new RangeQuery(begin, end, true);
                

    PrefixQuery
    您可以使用 PrefixQuery 通過前綴單詞進(jìn)行搜索,該方法用于構(gòu)建一個(gè)查詢,該查詢查找包含以指定單詞前綴開始的詞匯的文檔。
    列表 5. 使用 PrefixQuery 搜索
                //Search mails having sender field prefixed by the word 'job'
                PrefixQuery prefixQuery = new PrefixQuery(new Term("sender","job"));
                PrefixQuery query = new PrefixQuery(new Term("sender","job"));
                

    BooleanQuery
    您可以使用 BooleanQuery 組合任何數(shù)量的查詢對(duì)象,構(gòu)建強(qiáng)大的查詢。它使用 query 和一個(gè)關(guān)聯(lián)查詢的子句,指示查詢是應(yīng)該發(fā)生、必須發(fā)生還是不得發(fā)生。在 BooleanQuery 中,子句的最大數(shù)量默認(rèn)限制為 1,024。您可以調(diào)用 setMaxClauseCount 方法設(shè)置最大子句數(shù)。
    列表 6. 使用 BooleanQuery 進(jìn)行搜索
                // Search mails have both 'java' and 'bangalore' in the subject field
                Query query1 = new TermQuery(new Term("subject","java"));
                Query query2 = new TermQuery(new Term("subject","bangalore"));
                BooleanQuery query = new BooleanQuery();
                query.add(query1,BooleanClause.Occur.MUST);
                query.add(query2,BooleanClause.Occur.MUST);
                

    PhraseQuery
    您可以使用 PhraseQuery 進(jìn)行短語搜索。PhraseQuery 匹配包含特定單詞序列的文檔。PhraseQuery 使用索引中存儲(chǔ)的項(xiàng)的位置信息。考慮匹配的項(xiàng)之間的距離稱為 slop。默認(rèn)情況下,slop 的值為零,這可以通過調(diào)用 setSlop 方法進(jìn)行設(shè)置。PhraseQuery 還支持多個(gè)項(xiàng)短語。
    列表 7. 使用 PhraseQuery 進(jìn)行搜索
                /* PhraseQuery example: Search mails that have phrase 'job opening j2ee'
                in the subject field.*/
                PhraseQuery query = new PhraseQuery();
                query.setSlop(1);
                query.add(new Term("subject","job"));
                query.add(new Term("subject","opening"));
                query.add(new Term("subject","j2ee"));
                

    WildcardQuery
    WildcardQuery 實(shí)現(xiàn)通配符搜索查詢,這允許您搜索 arch*(可以查找包含 architect、architecture 等)之類的單詞。使用兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)通配符:
    • * 表示零個(gè)以上
    • ? 表示一個(gè)以上
    如果使用以通配符查詢開始的模式進(jìn)行搜索,則可能會(huì)引起性能的降低,因?yàn)檫@需要查詢索引中的所有項(xiàng)以查找匹配文檔。
    列表 8. 使用 WildcardQuery 進(jìn)行搜索
                //Search for 'arch*' to find e-mail messages that have word 'architect' in the subject
                field./
                Query query = new WildcardQuery(new Term("subject","arch*"));
                

    FuzzyQuery
    您可以使用 FuzzyQuery 搜索類似項(xiàng),該類匹配類似于指定單詞的單詞。類似度測量基于 Levenshtein(編輯距離)算法進(jìn)行。在列表 9 中,FuzzyQuery 用于查找與拼錯(cuò)的單詞 “admnistrtor” 最接近的項(xiàng),盡管這個(gè)錯(cuò)誤單詞沒有索引。
    列表 9. 使用 FuzzyQuery 進(jìn)行搜索
                /* Search for emails that have word similar to 'admnistrtor' in the
                subject field. Note we have misspelled admnistrtor here.*/
                Query query = new FuzzyQuery(new Term("subject", "admnistrtor"));
                

    QueryParser
    QueryParser 對(duì)于解析人工輸入的查詢字符非常有用。您可以使用它將用戶輸入的查詢表達(dá)式解析為 Lucene 查詢對(duì)象,這些對(duì)象可以傳遞到 IndexSearcher 的搜索方法。它可以解析豐富的查詢表達(dá)式。 QueryParser 內(nèi)部將人們輸入的查詢字符串轉(zhuǎn)換為一個(gè)具體的查詢子類。您需要使用反斜杠(\)將 *? 等特殊字符進(jìn)行轉(zhuǎn)義。您可以使用運(yùn)算符 ANDORNOT 構(gòu)建文本布爾值查詢。
    列表 10. 搜索人工輸入的查詢表達(dá)式
    QueryParser queryParser = new QueryParser("subject",new StandardAnalyzer());
                // Search for emails that contain the words 'job openings' and '.net' and 'pune'
                Query query = queryParser.parse("job openings AND .net AND pune");
                


    顯示搜索結(jié)果

    IndexSearcher 返回一組對(duì)分級(jí)搜索結(jié)果(如匹配給定查詢的文檔)的引用。您可以使用 IndexSearcher 的搜索方法確定需要檢索的最優(yōu)先搜索結(jié)果數(shù)量。可以在此基礎(chǔ)上構(gòu)建定制分頁。您可以添加定制 Web 應(yīng)用程序或桌面應(yīng)用程序來顯示搜索結(jié)果。檢索搜索結(jié)果涉及的主要類包括 ScoreDocTopDocs

    ScoreDoc
    搜索結(jié)果中包含一個(gè)指向文檔的簡單指針。這可以封裝文檔索引中文檔的位置以及 Lucene 計(jì)算的分?jǐn)?shù)。
    TopDocs
    封裝搜索結(jié)果以及 ScoreDoc 的總數(shù)。

    以下代碼片段展示了如何檢索搜索結(jié)果中包含的文檔。


    列表 11. 展示搜索結(jié)果
    /* First parameter is the query to be executed and
                second parameter indicates the no of search results to fetch */
                TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query,20);
                System.out.println("Total hits "+topDocs.totalHits);
                // Get an array of references to matched documents
                ScoreDoc[] scoreDosArray = topDocs.scoreDocs;
                for(ScoreDoc scoredoc: scoreDosArray){
                //Retrieve the matched document and show relevant details
                Document doc = indexSearcher.doc(scoredoc.doc);
                System.out.println("\nSender: "+doc.getField("sender").stringValue());
                System.out.println("Subject: "+doc.getField("subject").stringValue());
                System.out.println("Email file location: "
                +doc.getField("emailDoc").stringValue());
                }
                

    基本的索引操作

    基本的索引操作包括移除和提升文檔。

    從索引中移除文檔

    應(yīng)用程序常常需要使用最新的數(shù)據(jù)更新索引并移除較舊的數(shù)據(jù)。例如,在 Web 搜索引擎中,索引需要定期更新,因?yàn)榭偸切枰砑有戮W(wǎng)頁,移除不存在的網(wǎng)頁。Lucene 提供了 IndexReader 接口允許您對(duì)索引執(zhí)行這些操作。

    IndexReader 是一個(gè)提供各種方法訪問索引的抽象類。Lucene 內(nèi)部引用文檔時(shí)使用文檔編號(hào),該編號(hào)可以在向索引添加或從中移除文檔時(shí)更改。文檔編號(hào)用于訪問索引中的文檔。IndexReader 不得用于更新目錄中的索引,因?yàn)橐呀?jīng)打開了 IndexWriterIndexReader 在打開時(shí)總是搜索索引的快照。對(duì)索引的任何更改都可以看到,直到再次打開 IndexReader。使用 Lucene 重新打開它們的 IndexReader 可以看到最新的索引更新。


    列表 12. 從索引中刪除文檔
    // Delete all the mails from the index received in May 2009.
                IndexReader indexReader = IndexReader.open(indexDirectory);
                indexReader.deleteDocuments(new Term("month","05"));
                //close associate index files and save deletions to disk
                indexReader.close();
                

    提升文檔和字段

    有時(shí)您需要給某些索引數(shù)據(jù)更高的重要級(jí)別。您可以通過設(shè)置文檔或字段的提升因子實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。默認(rèn)情況下,所有文檔和字段的默認(rèn)提升因子都是 1.0。


    列表 13. 提升字段
    if(subject.toLowerCase().indexOf("pune") != -1){
                // Display search results that contain pune in their subject first by setting boost factor
                subjectField.setBoost(2.2F);
                }
                //Display search results that contain 'job' in their sender email address
                if(sender.toLowerCase().indexOf("job")!=-1){
                luceneDocument.setBoost(2.1F);
                }
                


    擴(kuò)展搜索

    Lucene 提供一個(gè)稱為排序 的高級(jí)功能。您可以根據(jù)指示文檔在索引中相對(duì)位置的字段對(duì)搜索結(jié)果進(jìn)行排序。用于排序的字段必須編制索引但不得標(biāo)記。搜索字段中可以放入 4 種可能的項(xiàng)值:整數(shù)值、long 值、浮點(diǎn)值和字符串。

    還可以通過索引順序排序搜索結(jié)果。Lucene 通過降低相關(guān)度(比如默認(rèn)的計(jì)算分?jǐn)?shù))對(duì)結(jié)果排序。排序的順序是可以更改的。


    列表 14. 排序搜索結(jié)果
    /* Search mails having the word 'job' in subject and return results
                sorted by sender's email in descending order.
                */
                SortField sortField = new SortField("sender", true);
                Sort sortBySender = new Sort(sortField);
                WildcardQuery query = new WildcardQuery(new Term("subject","job*"));
                TopFieldDocs topFieldDocs =
                indexSearcher.search(query,null,20,sortBySender);
                //Sorting by index order
                topFieldDocs = indexSearcher.search(query,null,20,Sort.INDEXORDER);
                

    Filtering 是限制搜索空間,只允許某個(gè)文檔子集作為搜索范圍的過程。您可以使用該功能實(shí)現(xiàn)對(duì)搜索結(jié)果進(jìn)行再次搜索,或者在搜索結(jié)果上實(shí)現(xiàn)安全性。Lucene 帶有各種內(nèi)置的過濾器,比如 BooleanFilter、CachingWrapperFilter、ChainedFilter、DuplicateFilter、PrefixFilter、QueryWrapperFilter、RangeFilter、RemoteCachingWrapperFilter、SpanFilter 等。Filter 可以傳遞到 IndexSearcher 的搜索方法,以過濾匹配篩選標(biāo)準(zhǔn)的篩選文檔。


    列表 15. 篩選搜索結(jié)果
    /*Filter the results to show only mails that have sender field
                prefixed with 'jobs' */
                Term prefix = new Term("sender","jobs");
                Filter prefixFilter = new PrefixFilter(prefix);
                WildcardQuery query = new WildcardQuery(new Term("subject","job*"));
                indexSearcher.search(query,prefixFilter,20);
                


    結(jié)束語

    Lucene 是來自 Apache 的一個(gè)非常流行的開源搜索庫, 它為應(yīng)用程序提供了強(qiáng)大的索引編制和搜索功能。它提供了一個(gè)簡單易用的 API,只需要稍微了解索引編制和搜索的原理即可使用。在本文中,您學(xué)習(xí)了 Lucene 架構(gòu)及其核心 API。

    Lucene 為許多知名網(wǎng)站和組織提供了各種強(qiáng)大的搜索功能。它還兼容許多其他編程語言。Lucene 有一個(gè)活躍的大型技術(shù)用戶社區(qū)。如果您需要一些易用、可擴(kuò)展以及高性能的開源搜索庫,Apache Lucene 是一個(gè)極佳的選擇。


    http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-apache-lucenesearch/
    主站蜘蛛池模板: 免费的一级片网站| 亚洲av日韩综合一区久热| 国产福利免费观看| 久久99热精品免费观看动漫| 色偷偷噜噜噜亚洲男人| 亚洲人成高清在线播放| 亚洲AV无码日韩AV无码导航| 亚洲国产成人久久笫一页| 99久久免费精品国产72精品九九| 久久精品免费观看| 人成电影网在线观看免费| 亚洲一区二区观看播放| 亚洲日本国产精华液| 亚洲国产精品不卡在线电影| 久久精品国产亚洲7777| 国产精品无码素人福利免费| 日韩精品福利片午夜免费观着| 99爱视频99爱在线观看免费| 中文字幕无码一区二区免费| 一个人免费观看日本www视频 | 国产乱妇高清无乱码免费| 亚洲中文字幕乱码一区| 亚洲美女免费视频| 亚洲av不卡一区二区三区| 国产亚洲精品资源在线26u| 亚洲午夜国产片在线观看| 免费一级毛片在线播放| 好爽好紧好大的免费视频国产| 国产v精品成人免费视频400条| ww在线观视频免费观看| 1区2区3区产品乱码免费| 亚洲免费视频播放| 日本阿v免费费视频完整版| 亚洲免费一级视频| 嫖丰满老熟妇AAAA片免费看| 中文字幕免费在线看线人 | 亚洲五月激情综合图片区| 亚洲av无码乱码国产精品| 国产偷v国产偷v亚洲高清| 亚洲成AV人片在线观看| 国产国拍亚洲精品mv在线观看|