Lucene5学习之Facet(续)

     默认Facet是统计落入某一组域值的总数的，然后按照总数从大到小排序，判定规则是域值是否相同，其实还可以根据域值是否在某个范围内来判定是否落入某一个分组。这里说的范围就是通过Range定义的，比如：

Java代码  

1.        /**1小时之前的毫秒数*/  
2. final LongRange PAST_HOUR = new LongRange("Past hour", this.nowSec - 3600L,  
3.         true, this.nowSec, true);  
4. /**6小时之前的毫秒数*/  
5. final LongRange PAST_SIX_HOURS = new LongRange("Past six hours",  
6.         this.nowSec - 21600L, true, this.nowSec, true);  
7. /**24小时之前的毫秒数*/  
8. final LongRange PAST_DAY = new LongRange("Past day", this.nowSec - 86400L,  
9.         true, this.nowSec, true);  

    这里定义了3个数字范围，比如1个小时之前的毫秒数至当前时间毫秒数之间的范围，剩余两个类似，然后就可以根据定义的范围来创建Facet：

Java代码  

1.         //定义3个Facet: 统计   
2. //[过去一小时之前-->当前时间]  [过去6小时之前-->当前时间]  [过去24小时之前-->当前时间]  
3. Facets facets = new LongRangeFacetCounts("timestamp", fc,  
4.     new LongRange[] { this.PAST_HOUR, this.PAST_SIX_HOURS,this.PAST_DAY });  

   这样就能根据自定义范围去统计了，只要当前域的域值落在这个范围内，则这个facet分组内计数加1.完整示例代码如下：

Java代码  

1. package com.yida.framework.lucene5.facet;  
2.   
3. import java.io.IOException;  
4.   
5. import org.apache.lucene.analysis.core.WhitespaceAnalyzer;  
6. import org.apache.lucene.document.Document;  
7. import org.apache.lucene.document.Field;  
8. import org.apache.lucene.document.LongField;  
9. import org.apache.lucene.document.NumericDocValuesField;  
10. import org.apache.lucene.facet.DrillDownQuery;  
11. import org.apache.lucene.facet.FacetResult;  
12. import org.apache.lucene.facet.Facets;  
13. import org.apache.lucene.facet.FacetsCollector;  
14. import org.apache.lucene.facet.FacetsConfig;  
15. import org.apache.lucene.facet.range.LongRange;  
16. import org.apache.lucene.facet.range.LongRangeFacetCounts;  
17. import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;  
18. import org.apache.lucene.index.IndexWriter;  
19. import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;  
20. import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;  
21. import org.apache.lucene.search.MatchAllDocsQuery;  
22. import org.apache.lucene.search.NumericRangeQuery;  
23. import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;  
24. import org.apache.lucene.search.TopDocs;  
25. import org.apache.lucene.store.Directory;  
26. import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;  
27.   
28. public class RangeFacetsExample {  
29.     private final Directory indexDir = new RAMDirectory();  
30.     private IndexSearcher searcher;  
31.     /**当前时间的毫秒数*/  
32.     private final long nowSec = System.currentTimeMillis();  
33.   
34.     /**1小时之前的毫秒数*/  
35.     final LongRange PAST_HOUR = new LongRange("Past hour", this.nowSec - 3600L,  
36.             true, this.nowSec, true);  
37.     /**6小时之前的毫秒数*/  
38.     final LongRange PAST_SIX_HOURS = new LongRange("Past six hours",  
39.             this.nowSec - 21600L, true, this.nowSec, true);  
40.     /**24小时之前的毫秒数*/  
41.     final LongRange PAST_DAY = new LongRange("Past day", this.nowSec - 86400L,  
42.             true, this.nowSec, true);  
43.   
44.     /** 
45.      * 创建测试索引 
46.      * @throws IOException 
47.      */  
48.     public void index() throws IOException {  
49.         IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(this.indexDir,  
50.                 new IndexWriterConfig(new WhitespaceAnalyzer())  
51.                         .setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE));  
52.   
53.         /** 
54.          * 每次按[1000*i]这个斜率递减创建一个索引 
55.          */  
56.         for (int i = 0; i < 100; i++) {  
57.             Document doc = new Document();  
58.             long then = this.nowSec - i * 1000;  
59.   
60.             doc.add(new NumericDocValuesField("timestamp", then));  
61.   
62.             doc.add(new LongField("timestamp", then, Field.Store.YES));  
63.             indexWriter.addDocument(doc);  
64.         }  
65.           
66.         this.searcher = new IndexSearcher(DirectoryReader.open(indexWriter,  
67.                 true));  
68.         indexWriter.close();  
69.     }  
70.   
71.     /** 
72.      * 获取FacetConfig配置对象 
73.      * @return 
74.      */  
75.     private FacetsConfig getConfig() {  
76.         return new FacetsConfig();  
77.     }  
78.   
79.     public FacetResult search() throws IOException {  
80.         /**创建Facet结果收集器*/  
81.         FacetsCollector fc = new FacetsCollector();  
82.         TopDocs topDocs = FacetsCollector.search(this.searcher, new MatchAllDocsQuery(), 20, fc);  
83.         ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;  
84.         for(ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {  
85.             int docId = scoreDoc.doc;  
86.             Document doc = searcher.doc(docId);  
87.             System.out.println(scoreDoc.doc + "\t" + doc.get("timestamp"));  
88.         }  
89.         //定义3个Facet: 统计   
90.         //[过去一小时之前-->当前时间]  [过去6小时之前-->当前时间]  [过去24小时之前-->当前时间]  
91.         Facets facets = new LongRangeFacetCounts("timestamp", fc,  
92.                 new LongRange[] { this.PAST_HOUR, this.PAST_SIX_HOURS,  
93.                         this.PAST_DAY });  
94.           
95.         return facets.getTopChildren(10, "timestamp", new String[0]);  
96.     }  
97.   
98.     /** 
99.      * 使用DrillDownQuery进行Facet统计 
100.      * @param range 
101.      * @return 
102.      * @throws IOException 
103.      */  
104.     public TopDocs drillDown(LongRange range) throws IOException {  
105.         DrillDownQuery q = new DrillDownQuery(getConfig());  
106.   
107.         q.add("timestamp", NumericRangeQuery.newLongRange("timestamp",  
108.                 Long.valueOf(range.min), Long.valueOf(range.max),  
109.                 range.minInclusive, range.maxInclusive));  
110.   
111.         return this.searcher.search(q, 10);  
112.     }  
113.   
114.     public void close() throws IOException {  
115.         this.searcher.getIndexReader().close();  
116.         this.indexDir.close();  
117.     }  
118.   
119.     public static void main(String[] args) throws Exception {  
120.         RangeFacetsExample example = new RangeFacetsExample();  
121.         example.index();  
122.   
123.         System.out.println("Facet counting example:");  
124.         System.out.println("-----------------------");  
125.         System.out.println(example.search());  
126.   
127.         System.out.println("\n");  
128.           
129.         //只统计6个小时之前的Facet  
130.         System.out  
131.                 .println("Facet drill-down example (timestamp/Past six hours):");  
132.         System.out.println("---------------------------------------------");  
133.         TopDocs hits = example.drillDown(example.PAST_SIX_HOURS);  
134.         System.out.println(hits.totalHits + " totalHits");  
135.   
136.         example.close();  
137.     }  
138. }  

   我们在通过FacetsCollector.search进行搜索时，其实是可以传入排序器的，这时我们在创建索引时就需要使用SortedSetDocValuesFacetField，这样FacetsCollector.search返回的TopDocs就是经过排序的了,这一点需要注意。具体示例代码如下：

Java代码  

1. package com.yida.framework.lucene5.facet;  
2. import java.io.IOException;  
3. import java.util.ArrayList;  
4. import java.util.List;  
5.   
6. import org.apache.lucene.analysis.core.WhitespaceAnalyzer;  
7. import org.apache.lucene.document.Document;  
8. import org.apache.lucene.facet.DrillDownQuery;  
9. import org.apache.lucene.facet.FacetResult;  
10. import org.apache.lucene.facet.Facets;  
11. import org.apache.lucene.facet.FacetsCollector;  
12. import org.apache.lucene.facet.FacetsConfig;  
13. import org.apache.lucene.facet.sortedset.DefaultSortedSetDocValuesReaderState;  
14. import org.apache.lucene.facet.sortedset.SortedSetDocValuesFacetCounts;  
15. import org.apache.lucene.facet.sortedset.SortedSetDocValuesFacetField;  
16. import org.apache.lucene.facet.sortedset.SortedSetDocValuesReaderState;  
17. import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;  
18. import org.apache.lucene.index.IndexWriter;  
19. import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;  
20. import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;  
21. import org.apache.lucene.search.MatchAllDocsQuery;  
22. import org.apache.lucene.search.Sort;  
23. import org.apache.lucene.search.SortField;  
24. import org.apache.lucene.search.SortField.Type;  
25. import org.apache.lucene.search.TopDocs;  
26. import org.apache.lucene.store.Directory;  
27. import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;  
28. public class SimpleSortedSetFacetsExample {  
29.     private final Directory indexDir = new RAMDirectory();  
30.     private final FacetsConfig config = new FacetsConfig();  
31.   
32.     private void index() throws IOException {  
33.         IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(this.indexDir,  
34.                 new IndexWriterConfig(new WhitespaceAnalyzer())  
35.                         .setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE));  
36.   
37.         Document doc = new Document();  
38.         doc.add(new SortedSetDocValuesFacetField("Author", "Bob"));  
39.         doc.add(new SortedSetDocValuesFacetField("Publish Year", "2010"));  
40.         indexWriter.addDocument(this.config.build(doc));  
41.   
42.         doc = new Document();  
43.         doc.add(new SortedSetDocValuesFacetField("Author", "Lisa"));  
44.         doc.add(new SortedSetDocValuesFacetField("Publish Year", "2010"));  
45.         indexWriter.addDocument(this.config.build(doc));  
46.   
47.         doc = new Document();  
48.         doc.add(new SortedSetDocValuesFacetField("Author", "Lisa"));  
49.         doc.add(new SortedSetDocValuesFacetField("Publish Year", "2012"));  
50.         indexWriter.addDocument(this.config.build(doc));  
51.   
52.         doc = new Document();  
53.         doc.add(new SortedSetDocValuesFacetField("Author", "Susan"));  
54.         doc.add(new SortedSetDocValuesFacetField("Publish Year", "2012"));  
55.         indexWriter.addDocument(this.config.build(doc));  
56.   
57.         doc = new Document();  
58.         doc.add(new SortedSetDocValuesFacetField("Author", "Frank"));  
59.         doc.add(new SortedSetDocValuesFacetField("Publish Year", "1999"));  
60.         indexWriter.addDocument(this.config.build(doc));  
61.   
62.         indexWriter.close();  
63.     }  
64.   
65.     private List  search()  throws IOException {  
66.         DirectoryReader indexReader = DirectoryReader.open(this.indexDir);  
67.         IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(indexReader);  
68.         SortedSetDocValuesReaderState state = new DefaultSortedSetDocValuesReaderState(  
69.                 indexReader);  
70.   
71.         FacetsCollector fc = new FacetsCollector();  
72.           
73.         Sort sort = new Sort(new SortField("Author", Type.INT, false));  
74.         //FacetsCollector.search(searcher, new MatchAllDocsQuery(), 10, fc);  
75.         TopDocs topDocs = FacetsCollector.search(searcher,new MatchAllDocsQuery(),null,10,sort,true,false,fc);  
76.   
77.         Facets facets = new SortedSetDocValuesFacetCounts(state, fc);  
78.   
79.         List  results =  new ArrayList ();  
80.         results.add(facets.getTopChildren(10, "Author", new String[0]));  
81.         results.add(facets.getTopChildren(10, "Publish Year", new String[0]));  
82.         indexReader.close();  
83.   
84.         return results;  
85.     }  
86.   
87.     private FacetResult drillDown() throws IOException {  
88.         DirectoryReader indexReader = DirectoryReader.open(this.indexDir);  
89.         IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(indexReader);  
90.         SortedSetDocValuesReaderState state = new DefaultSortedSetDocValuesReaderState(  
91.                 indexReader);  
92.   
93.         DrillDownQuery q = new DrillDownQuery(this.config);  
94.         q.add("Publish Year", new String[] { "2010" });  
95.         FacetsCollector fc = new FacetsCollector();  
96.         FacetsCollector.search(searcher, q, 10, fc);  
97.   
98.         Facets facets = new SortedSetDocValuesFacetCounts(state, fc);  
99.         FacetResult result = facets.getTopChildren(10, "Author", new String[0]);  
100.         indexReader.close();  
101.   
102.         return result;  
103.     }  
104.   
105.     public List  runSearch()  throws IOException {  
106.         index();  
107.         return search();  
108.     }  
109.   
110.     public FacetResult runDrillDown() throws IOException {  
111.         index();  
112.         return drillDown();  
113.     }  
114.   
115.     public static void main(String[] args) throws Exception {  
116.         System.out.println("Facet counting example:");  
117.         System.out.println("-----------------------");  
118.         SimpleSortedSetFacetsExample example = new SimpleSortedSetFacetsExample();  
119.         List  results = example.runSearch();  
120.         System.out.println("Author: " + results.get(0));  
121.         System.out.println("Publish Year: " + results.get(0));  
122.   
123.         System.out.println("\n");  
124.         System.out.println("Facet drill-down example (Publish Year/2010):");  
125.         System.out.println("---------------------------------------------");  
126.         System.out.println("Author: " + example.runDrillDown());  
127.     }  
128. }  

    前面我们在定义Facet时，即可以不指定域名，比如：

Java代码  

1. Facets facets = new FastTaxonomyFacetCounts(taxoReader, this.config, fc);  

    这时默认会根据我们定义的FacetField去决定定义几个Facet进行统计，你可以指定只对指定域定义Facet，这样就可以值返回你关心的Facet统计数据，比如：

Java代码  

1. Facets author = new FastTaxonomyFacetCounts("author", taxoReader,  
2.                 this.config, fc);  

    具体完整示例代码如下：

Java代码  

1. package com.yida.framework.lucene5.facet;  
2.   
3. import java.io.IOException;  
4. import java.util.ArrayList;  
5. import java.util.List;  
6.   
7. import org.apache.lucene.analysis.core.WhitespaceAnalyzer;  
8. import org.apache.lucene.document.Document;  
9. import org.apache.lucene.facet.FacetField;  
10. import org.apache.lucene.facet.FacetResult;  
11. import org.apache.lucene.facet.Facets;  
12. import org.apache.lucene.facet.FacetsCollector;  
13. import org.apache.lucene.facet.FacetsConfig;  
14. import org.apache.lucene.facet.taxonomy.FastTaxonomyFacetCounts;  
15. import org.apache.lucene.facet.taxonomy.TaxonomyReader;  
16. import org.apache.lucene.facet.taxonomy.directory.DirectoryTaxonomyReader;  
17. import org.apache.lucene.facet.taxonomy.directory.DirectoryTaxonomyWriter;  
18. import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;  
19. import org.apache.lucene.index.IndexWriter;  
20. import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;  
21. import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;  
22. import org.apache.lucene.search.MatchAllDocsQuery;  
23. import org.apache.lucene.store.Directory;  
24. import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;  
25. /** 
26.  * 根据指定域加载特定Facet Count 
27.  * @author Lanxiaowei 
28.  * 
29.  */  
30. public class MultiCategoryListsFacetsExample {  
31.     private final Directory indexDir = new RAMDirectory();  
32.     private final Directory taxoDir = new RAMDirectory();  
33.     private final FacetsConfig config = new FacetsConfig();  
34.   
35.     public MultiCategoryListsFacetsExample() {  
36.         //定义  域别名  
37.         this.config.setIndexFieldName("Author", "author");  
38.         this.config.setIndexFieldName("Publish Date", "pubdate");  
39.           
40.         // 设置Publish Date为多值域  
41.         this.config.setHierarchical("Publish Date", true);  
42.     }  
43.   
44.     /** 
45.      * 创建测试索引 
46.      * @throws IOException 
47.      */  
48.     private void index() throws IOException {  
49.         IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(this.indexDir,  
50.                 new IndexWriterConfig(new WhitespaceAnalyzer())  
51.                         .setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE));  
52.   
53.         DirectoryTaxonomyWriter taxoWriter = new DirectoryTaxonomyWriter(  
54.                 this.taxoDir);  
55.   
56.         Document doc = new Document();  
57.         doc.add(new FacetField("Author", new String[] { "Bob" }));  
58.         doc.add(new FacetField("Publish Date", new String[] { "2010", "10",  
59.                 "15" }));  
60.         indexWriter.addDocument(this.config.build(taxoWriter, doc));  
61.   
62.         doc = new Document();  
63.         doc.add(new FacetField("Author", new String[] { "Lisa" }));  
64.         doc.add(new FacetField("Publish Date", new String[] { "2010", "10",  
65.                 "20" }));  
66.         indexWriter.addDocument(this.config.build(taxoWriter, doc));  
67.   
68.         doc = new Document();  
69.         doc.add(new FacetField("Author", new String[] { "Lisa" }));  
70.         doc.add(new FacetField("Publish Date",  
71.                 new String[] { "2012", "1", "1" }));  
72.         indexWriter.addDocument(this.config.build(taxoWriter, doc));  
73.   
74.         doc = new Document();  
75.         doc.add(new FacetField("Author", new String[] { "Susan" }));  
76.         doc.add(new FacetField("Publish Date",  
77.                 new String[] { "2012", "1", "7" }));  
78.         indexWriter.addDocument(this.config.build(taxoWriter, doc));  
79.   
80.         doc = new Document();  
81.         doc.add(new FacetField("Author", new String[] { "Frank" }));  
82.         doc.add(new FacetField("Publish Date",  
83.                 new String[] { "1999", "5", "5" }));  
84.         indexWriter.addDocument(this.config.build(taxoWriter, doc));  
85.   
86.         indexWriter.close();  
87.         taxoWriter.close();  
88.     }  
89.   
90.     private List  search()  throws IOException {  
91.         DirectoryReader indexReader = DirectoryReader.open(this.indexDir);  
92.         IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(indexReader);  
93.         TaxonomyReader taxoReader = new DirectoryTaxonomyReader(this.taxoDir);  
94.   
95.         FacetsCollector fc = new FacetsCollector();  
96.   
97.         FacetsCollector.search(searcher, new MatchAllDocsQuery(), 10, fc);  
98.   
99.         List  results =  new ArrayList ();  
100.   
101.         //定义author域的Facet,  
102.         //FastTaxonomyFacetCounts第一个构造参数指定域名称，  
103.         //则只统计指定域的Facet总数，不指定域名称，则默认会统计所有FacetField域的总数  
104.         //这就跟SQL中的select * from...和 select name from ...差不多  
105.         Facets author = new FastTaxonomyFacetCounts("author", taxoReader,  
106.                 this.config, fc);  
107.         results.add(author.getTopChildren(10, "Author", new String[0]));  
108.   
109.         //定义pubdate域的Facet  
110.         Facets pubDate = new FastTaxonomyFacetCounts("pubdate", taxoReader,  
111.                 this.config, fc);  
112.         results.add(pubDate.getTopChildren(10, "Publish Date", new String[0]));  
113.   
114.         indexReader.close();  
115.         taxoReader.close();  
116.   
117.         return results;  
118.     }  
119.   
120.     public List  runSearch()  throws IOException {  
121.         index();  
122.         return search();  
123.     }  
124.   
125.     public static void main(String[] args) throws Exception {  
126.         System.out  
127.                 .println("Facet counting over multiple category lists example:");  
128.         System.out.println("-----------------------");  
129.         List  results =  new MultiCategoryListsFacetsExample().runSearch();  
130.         System.out.println("Author: " + results.get(0));  
131.         System.out.println("Publish Date: " + results.get(1));  
132.     }  
133. }  

    上面说的Facet数字统计方式都是按照出现次数计算总和，其实lucene还提供了js表达式方式自定义Facet数据统计，比如： 

Java代码  

1. /**当前索引文档评分乘以popularity域值的平方根 作为 Facet的统计值，默认是统计命中索引文档总数*/  
2. Expression expr = JavascriptCompiler.compile("_score * sqrt(popularity)");  

    即表示每个域的域值相同的落入一组，但此时每一组的数字总计不再是计算总个数，而是按照指定的js表达式去计算然后求和，比如上述表达式即表示当前索引文档评分乘以popularity域值的平方根 作为 Facet的统计值，_score是内置变量代指当前索引文档的评分，sqrt是内置函数表示开平方根，lucene expression表达式是通过JavascriptCompiler进行编译的，而JavascriptCompiler是借助大名鼎鼎的开源语法分析器antlr实现的，与antlr类似的还有JFlex,自己google了解去，关于语法分析这个话题就超出本篇主题了。下面说说lucene expression都支持哪些函数和操作符：

     大意就是它是基于JavaScript语法的特定数字表达式，它支持：

     1,Integer,float数字，十六进制和八进制字符

     2.支持常用的数学操作符，加减乘除取模等

     3.支持位运算符

     4.支持布尔运算符

     5.支持比较运算符

     6.支持常用的数学函数，比如abs取绝对值,log对数，max取最大值,sqrt开平方根等

     7.支持三角函数，比如sin,cos等等

     8.支持地理函数，如haversin公式即求地球上任意两个点之间的距离，具体请自己去Google haversin公式

     9.辅助函数，貌似跟第6条重复，搞什么飞机，我只是翻译下而已，跟我没关系

     10.支持任意的外部变量，这一条有点费解，还好我在源码里找到了相关说明

     查阅org.apache.lucene.expressions.js包下面的package.html，看到里面有这样一句提示：

       打开Bindings类源码，没看到什么有用的信息，然后我无意在JavascriptCompiler类源码中找到如下一段说明，让我茅塞顿开：

Html代码  

1. /**  
2.  * An expression compiler for javascript expressions.  
3.  * <p>  
4.  * Example:  
5.  * <pre class="prettyprint">  
6.  *   Expression foo = JavascriptCompiler.compile("((0.3*popularity)/10.0)+(0.7*score)");  
7.  *  pre>  
8.  * <p>  
9.  * See the {@link org.apache.lucene.expressions.js package documentation} for   
10.  * the supported syntax and default functions.  
11.  * <p>  
12.  * You can compile with an alternate set of functions via {@link #compile(String, Map, ClassLoader)}.  
13.  * For example:  
14.  * <pre class="prettyprint">  
15.  *   Map   functions =  new HashMap<>();  
16.  *   // add all the default functions  
17.  *   functions.putAll(JavascriptCompiler.DEFAULT_FUNCTIONS);  
18.  *   // add cbrt()  
19.  *   functions.put("cbrt", Math.class.getMethod("cbrt", double.class));  
20.  *   // call compile with customized function map  
21.  *   Expression foo = JavascriptCompiler.compile("cbrt(score)+ln(popularity)",   
22.  *                                               functions,   
23.  *                                               getClass().getClassLoader());  
24.  *  pre>  
25.  *   
26.  * @lucene.experimental  
27.  */  

    重点在这里：

Java代码  

1. Map  functions =  new HashMap ();  
2.  // add all the default functions  
3. functions.putAll(JavascriptCompiler.DEFAULT_FUNCTIONS);  
4. // add cbrt()  
5. functions.put("cbrt", Math.class.getMethod("cbrt", double.class));  
6. // call compile with customized function map  
7. Expression foo = JavascriptCompiler.compile("cbrt(score)+ln(popularity)",   
8.                                              functions,   
9.                                              getClass().getClassLoader());  

    通过示例代码，不难理解，意思就是我们可以把我们Java里类的某个方法通过JavascriptCompilter进行编译，就能像直接调用js内置函数一样，毕竟js内置函数是有限的，但内置的js函数不能满足你的要求，你就可以把java里自定义方法进行编译在js里执行。示例的代码就是把Math类里的cbrt方法(求一个double数值的立方根)编译为js内置函数，然后你就可以像使用js内置函数一样使用java里任意类的方法了。下面是一个使用lucene expressions完成Facet统计的完整示例：

Java代码  

1. package com.yida.framework.lucene5.facet;  
2.   
3. import java.io.IOException;  
4. import java.text.ParseException;  
5.   
6. import org.apache.lucene.analysis.core.WhitespaceAnalyzer;  
7. import org.apache.lucene.document.Document;  
8. import org.apache.lucene.document.Field;  
9. import org.apache.lucene.document.NumericDocValuesField;  
10. import org.apache.lucene.document.TextField;  
11. import org.apache.lucene.expressions.Expression;  
12. import org.apache.lucene.expressions.SimpleBindings;  
13. import org.apache.lucene.expressions.js.JavascriptCompiler;  
14. import org.apache.lucene.facet.FacetField;  
15. import org.apache.lucene.facet.FacetResult;  
16. import org.apache.lucene.facet.Facets;  
17. import org.apache.lucene.facet.FacetsCollector;  
18. import org.apache.lucene.facet.FacetsConfig;  
19. import org.apache.lucene.facet.taxonomy.TaxonomyFacetSumValueSource;  
20. import org.apache.lucene.facet.taxonomy.TaxonomyReader;  
21. import org.apache.lucene.facet.taxonomy.directory.DirectoryTaxonomyReader;  
22. import org.apache.lucene.facet.taxonomy.directory.DirectoryTaxonomyWriter;  
23. import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;  
24. import org.apache.lucene.index.IndexWriter;  
25. import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;  
26. import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;  
27. import org.apache.lucene.search.MatchAllDocsQuery;  
28. import org.apache.lucene.search.SortField;  
29. import org.apache.lucene.store.Directory;  
30. import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;  
31.   
32. public class ExpressionAggregationFacetsExample {  
33.     private final Directory indexDir = new RAMDirectory();  
34.     private final Directory taxoDir = new RAMDirectory();  
35.     private final FacetsConfig config = new FacetsConfig();  
36.   
37.     private void index() throws IOException {  
38.         IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(this.indexDir,  
39.                 new IndexWriterConfig(new WhitespaceAnalyzer())  
40.                         .setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE));  
41.   
42.         DirectoryTaxonomyWriter taxoWriter = new DirectoryTaxonomyWriter(  
43.                 this.taxoDir);  
44.   
45.         Document doc = new Document();  
46.         doc.add(new TextField("c", "foo bar", Field.Store.NO));  
47.         doc.add(new NumericDocValuesField("popularity", 5L));  
48.         doc.add(new FacetField("A", new String[] { "B" }));  
49.         indexWriter.addDocument(this.config.build(taxoWriter, doc));  
50.   
51.         doc = new Document();  
52.         doc.add(new TextField("c", "foo foo bar", Field.Store.NO));  
53.         doc.add(new NumericDocValuesField("popularity", 3L));  
54.         doc.add(new FacetField("A", new String[] { "C" }));  
55.         indexWriter.addDocument(this.config.build(taxoWriter, doc));  
56.           
57.         doc = new Document();  
58.         doc.add(new TextField("c", "foo foo bar", Field.Store.NO));  
59.         doc.add(new NumericDocValuesField("popularity", 8L));  
60.         doc.add(new FacetField("A", new String[] { "B" }));  
61.         indexWriter.addDocument(this.config.build(taxoWriter, doc));  
62.   
63.         indexWriter.close();  
64.         taxoWriter.close();  
65.     }  
66.   
67.     private FacetResult search() throws IOException, ParseException {  
68.         DirectoryReader indexReader = DirectoryReader.open(this.indexDir);  
69.         IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(indexReader);  
70.         TaxonomyReader taxoReader = new DirectoryTaxonomyReader(this.taxoDir);  
71.   
72.         /**当前索引文档评分乘以popularity域值的平方根 作为 Facet的统计值，默认是统计命中索引文档总数*/  
73.         Expression expr = JavascriptCompiler.compile("_score * sqrt(popularity)");  
74.         SimpleBindings bindings = new SimpleBindings();  
75.         bindings.add(new SortField("_score", SortField.Type.SCORE));  
76.         bindings.add(new SortField("popularity", SortField.Type.LONG));  
77.   
78.         FacetsCollector fc = new FacetsCollector(true);  
79.   
80.         FacetsCollector.search(searcher, new MatchAllDocsQuery(), 10, fc);  
81.   
82.         //以Expression表达式的计算值定义一个Facet  
83.         Facets facets = new TaxonomyFacetSumValueSource(taxoReader,  
84.                 this.config, fc, expr.getValueSource(bindings));  
85.         FacetResult result = facets.getTopChildren(10, "A", new String[0]);  
86.   
87.         indexReader.close();  
88.         taxoReader.close();  
89.   
90.         return result;  
91.     }  
92.   
93.     public FacetResult runSearch() throws IOException, ParseException {  
94.         index();  
95.         return search();  
96.     }  
97.   
98.     public static void main(String[] args) throws Exception {  
99.         System.out.println("Facet counting example:");  
100.         System.out.println("-----------------------");  
101.         FacetResult result = new ExpressionAggregationFacetsExample()  
102.                 .runSearch();  
103.         System.out.println(result);  
104.     }  
105. }  

    前面说到的Lucene Expression是通过一个表达式来计算统计值然后求和，我们也可以使用AssociationFacetField域来关联一个任意值，然后根据这个值来求和统计，类似这样：

Java代码  

1. //3 --> lucene[不再是统计lucene这个域值的出现总次数，而是统计IntAssociationFacetField的第一个构造参数assoc总和]  
2. doc.add(new IntAssociationFacetField(3, "tags", new String[] { "lucene" }));  
3. doc.add(new FloatAssociationFacetField(0.87F, "genre", new String[] { "computing" }));  

   其实创建一个AssociationFacetField等价于创建了一个StringField和一个BinaryDocValuesField(创建这个域是为了辅助统计Facet Count) ,有关AssociationFacetField的完整示例代码如下：

Java代码  

1. package com.yida.framework.lucene5.facet;  
2.   
3. import java.io.IOException;  
4. import java.util.ArrayList;  
5. import java.util.List;  
6.   
7. import org.apache.lucene.analysis.core.WhitespaceAnalyzer;  
8. import org.apache.lucene.document.Document;  
9. import org.apache.lucene.facet.DrillDownQuery;  
10. import org.apache.lucene.facet.FacetResult;  
11. import org.apache.lucene.facet.Facets;  
12. import org.apache.lucene.facet.FacetsCollector;  
13. import org.apache.lucene.facet.FacetsConfig;  
14. import org.apache.lucene.facet.taxonomy.FloatAssociationFacetField;  
15. import org.apache.lucene.facet.taxonomy.IntAssociationFacetField;  
16. import org.apache.lucene.facet.taxonomy.TaxonomyFacetSumFloatAssociations;  
17. import org.apache.lucene.facet.taxonomy.TaxonomyFacetSumIntAssociations;  
18. import org.apache.lucene.facet.taxonomy.TaxonomyReader;  
19. import org.apache.lucene.facet.taxonomy.directory.DirectoryTaxonomyReader;  
20. import org.apache.lucene.facet.taxonomy.directory.DirectoryTaxonomyWriter;  
21. import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;  
22. import org.apache.lucene.index.IndexWriter;  
23. import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;  
24. import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;  
25. import org.apache.lucene.search.MatchAllDocsQuery;  
26. import org.apache.lucene.store.Directory;  
27. import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;  
28.   
29. public class AssociationsFacetsExample {  
30.     private final Directory indexDir = new RAMDirectory();  
31.       private final Directory taxoDir = new RAMDirectory();  
32.       private final FacetsConfig config;  
33.   
34.       public AssociationsFacetsExample()  
35.       {  
36.         this.config = new FacetsConfig();  
37.         this.config.setMultiValued("tags", true);  
38.         this.config.setIndexFieldName("tags", "$tags");  
39.         this.config.setMultiValued("genre", true);  
40.         this.config.setIndexFieldName("genre", "$genre");  
41.       }  
42.   
43.       private void index() throws IOException  
44.       {  
45.         IndexWriterConfig iwc = new IndexWriterConfig(new WhitespaceAnalyzer()).setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE);  
46.         IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(this.indexDir, iwc);  
47.   
48.         DirectoryTaxonomyWriter taxoWriter = new DirectoryTaxonomyWriter(this.taxoDir);  
49.   
50.         Document doc = new Document();  
51.   
52.         //3 --> lucene[不再是统计lucene这个域值的出现总次数，而是统计IntAssociationFacetField的第一个构造参数assoc总和]  
53.         doc.add(new IntAssociationFacetField(3, "tags", new String[] { "lucene" }));  
54.   
55.         doc.add(new FloatAssociationFacetField(0.87F, "genre", new String[] { "computing" }));  
56.         indexWriter.addDocument(this.config.build(taxoWriter, doc));  
57.   
58.         doc = new Document();  
59.   
60.         //1 --> lucene  
61.         doc.add(new IntAssociationFacetField(1, "tags", new String[] { "lucene" }));  
62.   
63.         doc.add(new IntAssociationFacetField(2, "tags", new String[] { "solr" }));  
64.   
65.         doc.add(new FloatAssociationFacetField(0.75F, "genre", new String[] { "computing" }));  
66.   
67.         doc.add(new FloatAssociationFacetField(0.34F, "genre", new String[] { "software" }));  
68.         indexWriter.addDocument(this.config.build(taxoWriter, doc));  
69.   
70.         indexWriter.close();  
71.         taxoWriter.close();  
72.       }  
73.   
74.       private List  sumAssociations()  throws IOException  
75.       {  
76.         DirectoryReader indexReader = DirectoryReader.open(this.indexDir);  
77.         IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(indexReader);  
78.         TaxonomyReader taxoReader = new DirectoryTaxonomyReader(this.taxoDir);  
79.   
80.         FacetsCollector fc = new FacetsCollector();  
81.   
82.         FacetsCollector.search(searcher, new MatchAllDocsQuery(), 10, fc);  
83.   
84.         //定义了两个Facet  
85.         Facets tags = new TaxonomyFacetSumIntAssociations("$tags", taxoReader, this.config, fc);  
86.         Facets genre = new TaxonomyFacetSumFloatAssociations("$genre", taxoReader, this.config, fc);  
87.   
88.         List  results =  new ArrayList ();  
89.         results.add(tags.getTopChildren(10, "tags", new String[0]));  
90.         results.add(genre.getTopChildren(10, "genre", new String[0]));  
91.   
92.         indexReader.close();  
93.         taxoReader.close();  
94.   
95.         return results;  
96.       }  
97.   
98.       private FacetResult drillDown() throws IOException  
99.       {  
100.         DirectoryReader indexReader = DirectoryReader.open(this.indexDir);  
101.         IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(indexReader);  
102.         TaxonomyReader taxoReader = new DirectoryTaxonomyReader(this.taxoDir);  
103.   
104.         DrillDownQuery q = new DrillDownQuery(this.config);  
105.   
106.         q.add("tags", new String[] { "solr" });  
107.         FacetsCollector fc = new FacetsCollector();  
108.         FacetsCollector.search(searcher, q, 10, fc);  
109.   
110.         Facets facets = new TaxonomyFacetSumFloatAssociations("$genre", taxoReader, this.config, fc);  
111.         FacetResult result = facets.getTopChildren(10, "$genre", new String[0]);  
112.   
113.         indexReader.close();  
114.         taxoReader.close();  
115.   
116.         return result;  
117.       }  
118.   
119.       public List  runSumAssociations()  throws IOException  
120.       {  
121.         index();  
122.         return sumAssociations();  
123.       }  
124.   
125.       public FacetResult runDrillDown() throws IOException  
126.       {  
127.         index();  
128.         return drillDown();  
129.       }  
130.   
131.       public static void main(String[] args) throws Exception  
132.       {  
133.         System.out.println("Sum associations example:");  
134.         System.out.println("-------------------------");  
135.         List  results =  new AssociationsFacetsExample().runSumAssociations();  
136.         System.out.println("tags: " + results.get(0));  
137.         System.out.println("genre: " + results.get(1));  
138.       }  
139. }  

      Facet就说这么多了，一些细节方面大家请看demo代码里面的注释，如果我哪里没说到的而你又感觉很迷惑无法理解的，请提出来，大家一起交流学习。如果我有哪里说的不够准确，也希望大家能够积极指正多多批评。 Demo源码请看底下的附件！！！