说一个最简单的Lucene搜索引擎例子详解编程语言

Lucene的使用，简单来说可以划分为两种类型，一是建立索引，二是搜索内容。

一、建立索引的五个基础类 Document, Field, IndexWriter, Analyzer, Directory 

1、Document类：用来描述文档，这里的文档可以指一个HTML页面，一封电子邮件，或者是一个文本文件。一个 Document 对象由多个Field对象组成的。可以把一个Document对象想象成数据库中的一个记录，而每个Field对象就是记录的一个字段。

2、Field类：用来描述一个文档的某个属性，比如一封电子邮件的标题和内容可以用两个Field对象分别描述。

3、Analyzer类：用来对文档内容进行分词处理，Analyzer 类是一个抽象类，它有多个实现，针对不同的语言和应用需要选择适合的Analyzer，Analyzer会把分词后的内容交给IndexWriter来建立索引。

4、IndexWriter类：用来创建索引的一个核心类，作用是把一个个的Document对象加到索引中来。

5、Directory 类：表示索引文件存储位置的抽象类。有两个常用的子类：

* FSDirectory — 在实际文件系统中存储索引的 Directory 实现。该类对于大型索引非常有用。

* RAMDirectory — 在内存中存储所有索引的实现。该类适用于较小的索引，可以完整加载到内存中，在应用程序终止之后销毁。由于索引保存在内存中，所以速度相对较快。

二、搜索内容的四个基础类：Searche、Term、Query和TopDocs    

1、Searcher 是一个抽象基类，包含各种超负荷搜索方法。IndexSearcher 是一个常用的子类，允许在给定的目录中存储搜索索引。Search 方法返回一个根据计算分数排序的文档集合。Lucene 为每个匹配给定查询的文档计算分数。IndexSearcher 是线程安全的；一个实例可以供多个线程并发使用。

2、Term 是搜索的基本单位。它由两部分组成：单词文本和出现该文本的字段的名称。Term 对象也涉及索引编制，但是可以在 Lucene 内部创建。

3、Query 和子类

Query 是一个用于查询的抽象基类。搜索指定单词或词组涉及到在项中包装它们，将项添加到查询对象，将查询对象传递到 IndexSearcher 的搜索方法。

Lucene 包含各种类型的具体查询实现，比如 TermQuery、BooleanQuery、PhraseQuery、PrefixQuery、RangeQuery、 MultiTermQuery、FilteredQuery、SpanQuery 等。以下部分讨论 Lucene 查询 API 的主查询类。

4、TopDocs    封装搜索结果以及 ScoreDoc 的总数

一个最简单的Lucene例子，展示Lucene中重要的几个类IndexWriter、Directory、Analyzer、Document、Field、IndexSearcher、Term、Query、TermQuery、TopDocs的简单用法。

package org.apache.lucene.demo;

import Java.io.IOException;

import org.apache.lucene.analysis.SimpleAnalyzer;

import org.apache.lucene.document.Document;

import org.apache.lucene.document.Field;

import org.apache.lucene.index.IndexWriter;

import org.apache.lucene.index.Term;

import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;

import org.apache.lucene.search.Query;

import org.apache.lucene.search.TermQuery;

import org.apache.lucene.search.TopDocs;

import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;

public class LuceneTest {

public static void main(String[] args) throws IOException {

   RAMDirectory directory = new RAMDirectory();

   IndexWriter writer =

     new IndexWriter(directory, new SimpleAnalyzer(), true, IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);

   Document doc = new Document();

   doc.add(new Field(“partnum”, “Q36”, Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));  

   doc.add(new Field(“description”, “Illidium Space Modulator”, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));

   writer.addDocument(doc);

   writer.close();

   IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(directory);

   Query query = new TermQuery(new Term(“partnum”, “Q36”));  

   TopDocs rs = searcher.search(query, null, 10);

   System.out.println(rs.totalHits);

   Document firstHit = searcher.doc(rs.scoreDocs[0].doc);

   System.out.println(firstHit.getField(“partnum”).name());

}

}