系列文章：
一 准备
创建项目并添加Maven依赖
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.lucene/lucene-core -->
<!-- Lucene核心库 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-core</artifactId>
<version>7.2.1</version>
</dependency>
<!-- Lucene解析库 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-queryparser</artifactId>
<version>7.2.1</version>
</dependency>
<!-- Lucene附加的分析库 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
<version>7.2.1</version>
</dependency>
<!-- 高亮显示 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-highlighter</artifactId>
<version>7.2.1</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.lucene/lucene-analyzers-smartcn -->
<!-- 中文分词 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-analyzers-smartcn</artifactId>
<version>7.2.0</version>
</dependency>
</dependencies>
二 对特定单词查询/模糊查询和查询表达式
写索引
import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.nio.file.Paths;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.TextField;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
public class Indexer {
private IndexWriter writer; // 写索引实例
/**
* 构造方法 实例化IndexWriter
* @param indexDir
* @throws Exception
*/
public Indexer(String indexDir)throws Exception{
Directory dir=FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));
Analyzer analyzer=new StandardAnalyzer(); // 标准分词器
IndexWriterConfig iwc=new IndexWriterConfig(analyzer);
writer=new IndexWriter(dir, iwc);
}
/**
* 关闭写索引
* @throws Exception
*/
public void close()throws Exception{
writer.close();
}
/**
* 索引指定目录的所有文件
* @param dataDir
* @throws Exception
*/
public int index(String dataDir)throws Exception{
File []files=new File(dataDir).listFiles();
for(File f:files){
indexFile(f);
}
return writer.numDocs();
}
/**
* 索引指定文件
* @param f
*/
private void indexFile(File f) throws Exception{
System.out.println("索引文件："+f.getCanonicalPath());
Document doc=getDocument(f);
writer.addDocument(doc);
}
/**
* 获取文档，文档里再设置每个字段
* @param f
*/
private Document getDocument(File f)throws Exception {
Document doc=new Document();
doc.add(new TextField("contents",new FileReader(f)));
doc.add(new TextField("fileName", f.getName(),Field.Store.YES));
doc.add(new TextField("fullPath",f.getCanonicalPath(),Field.Store.YES));
return doc;
}
public static void main(String[] args) {
String indexDir="D:\\lucene\\searchindex";
String dataDir="D:\\lucene\\data";
Indexer indexer=null;
int numIndexed=0;
long start=System.currentTimeMillis();
try {
indexer = new Indexer(indexDir);
numIndexed=indexer.index(dataDir);
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}finally{
try {
indexer.close();
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
long end=System.currentTimeMillis();
System.out.println("索引："+numIndexed+" 个文件 花费了"+(end-start)+" 毫秒");
}
}读取索引
import java.nio.file.Paths;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.TermQuery;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
public class SearchTest {
private Directory dir;
private IndexReader reader;
private IndexSearcher is;
@Before
public void setUp() throws Exception {
dir=FSDirectory.open(Paths.get("D:\\lucene\\searchindex"));
reader=DirectoryReader.open(dir);
is=new IndexSearcher(reader);
}
@After
public void tearDown() throws Exception {
reader.close();
}
}对特定单词查询和模糊查询
/**
* 对特定单词查询及模糊查询
*
* @throws Exception
*/
@Test
public void testTermQuery() throws Exception {
String searchField = "contents";
// 所给出的必须是单词，不然差不到
String q = "authorship";
// 一个Term表示来自文本的一个单词。
Term t = new Term(searchField, q);
// 为Term构造查询。
Query query = new TermQuery(t);
/**
* 1.需要根据条件查询
*
* 2.最大可编辑数，取值范围0，1，2
* 允许我的查询条件的值，可以错误几个字符
*
*/
Query query2 = new FuzzyQuery(new Term(searchField,"authorshioo"),1);
TopDocs hits = is.search(query, 10);
// hits.totalHits：查询的总命中次数。即在几个文档中查到给定单词
System.out.println("匹配 '" + q + "'，总共查询到" + hits.totalHits + "个文档");
for (ScoreDoc scoreDoc : hits.scoreDocs) {
Document doc = is.doc(scoreDoc.doc);
System.out.println(doc.get("fullPath"));
}
TopDocs hits2 = is.search(query2, 10);
// hits.totalHits：查询的总命中次数。即在几个文档中查到给定单词
System.out.println("匹配 '" + "authorshioo"+ "'，总共查询到" + hits2.totalHits + "个文档");
for (ScoreDoc scoreDoc : hits2.scoreDocs) {
Document doc = is.doc(scoreDoc.doc);
System.out.println(doc.get("fullPath"));
}
}
我们上面查询了单词“authorship”以及模糊查询了单词"authorshioo"，结果如下：
可以看到只在LICENSE.txt文档下找到该单词。
那么模糊查询为什么查不到单词"authorshioo"呢？
这是因为我们在这里允许可以错误几个字符为1个，但是我们单词"authorshioo"错误字符个数为2个，所以就查不到。
Query query2 = new FuzzyQuery(new Term(searchField,"authorshioo"),1); 解析表达式的使用
/**
* 解析查询表达式
*
* @throws Exception
*/
@Test
public void testQueryParser() throws Exception {
// 标准分词器
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
String searchField = "contents";
String q = "atomic a atomicReader";
String q2 = "AtomicReader and AtomicReaderContext";
// 建立查询解析器
//searchField:要查询的字段；
//analyzer:标准分词器实例
QueryParser parser = new QueryParser(searchField, analyzer);
Query query = parser.parse(q);
//返回查询到的前10项（查到100个相关内容的话也只会返回10个）
TopDocs hits = is.search(query, 10);
System.out.println("匹配 " + q + "查询到" + hits.totalHits + "个记录");
for (ScoreDoc scoreDoc : hits.scoreDocs) {
Document doc = is.doc(scoreDoc.doc);
System.out.println(doc.get("fullPath"));
}
QueryParser parser2 = new QueryParser(searchField, analyzer);
Query query2 = parser2.parse(q2);
//返回查询到的前10项（查到100个相关内容的话也只会返回10个）
TopDocs hits2 = is.search(query2, 10);
System.out.println("匹配 " + q2 + "查询到" + hits2.totalHits + "个记录");
for (ScoreDoc scoreDoc : hits2.scoreDocs) {
Document doc = is.doc(scoreDoc.doc);
System.out.println(doc.get("fullPath"));
}
}我们上面分别查询了：“atomic a atomicReader”和“AtomicReader and AtomicReaderContext”，通过查询结果可以看出即使稍微改变查询内容，也还是可以查询到和我们给出的表达式相关的文档。
三 中文查询及高亮
写索引
import java.nio.file.Paths;
import org.apache.lucene.analysis.cn.smart.SmartChineseAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.StringField;
import org.apache.lucene.document.TextField;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
public class Indexer {
private String[] ids={"1","2","3"};
private String citys[]={"青岛","南京","上海"};
private String descs[]={
"青岛是一个漂亮的城市。",
"南京是一个文化的城市。",
"上海是一个繁华的城市。"
};
private Directory dir;
/**
*实例化indexerWriter
* @return
* @throws Exception
*/
private IndexWriter getWriter()throws Exception{
//中文分词器
SmartChineseAnalyzer analyzer=new SmartChineseAnalyzer();
IndexWriterConfig iwc=new IndexWriterConfig(analyzer);
IndexWriter writer=new IndexWriter(dir, iwc);
return writer;
}
/**
* 获取indexDir
* @param indexDir
* @throws Exception
*/
private void index(String indexDir)throws Exception{
dir=FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));
IndexWriter writer=getWriter();
for(int i=0;i<ids.length;i++){
Document doc=new Document();
doc.add(new StringField("id", ids[i], Field.Store.YES));
doc.add(new StringField("city",citys[i],Field.Store.YES));
doc.add(new TextField("desc", descs[i], Field.Store.YES));
writer.addDocument(doc);
}
writer.close();
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
new Indexer().index("D:\\lucene\\dataindex2");
System.out.println("Success Indexer");
}
} 中文查询及高亮显示
import java.io.StringReader;
import java.nio.file.Paths;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.cn.smart.SmartChineseAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.search.highlight.Fragmenter;
import org.apache.lucene.search.highlight.Highlighter;
import org.apache.lucene.search.highlight.QueryScorer;
import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleHTMLFormatter;
import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleSpanFragmenter;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
/**
*
* 通过索引字段来读取文档
* @author LXY
*
*/
public class SearchTest {
public static void search(String indexDir, String par) throws Exception{
//得到读取索引文件的路径
Directory dir = FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));
//通过dir得到的路径下的所有的文件
IndexReader reader = DirectoryReader.open(dir);
//建立索引查询器
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
//中文分词器
SmartChineseAnalyzer analyzer=new SmartChineseAnalyzer();
//建立查询解析器
/**
* 第一个参数是要查询的字段；
* 第二个参数是分析器Analyzer
* */
QueryParser parser = new QueryParser("desc", analyzer);
//根据传进来的par查找
Query query = parser.parse(par);
//计算索引开始时间
long start = System.currentTimeMillis();
//开始查询
/**
* 第一个参数是通过传过来的参数来查找得到的query；
* 第二个参数是要出查询的行数
* */
TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);
//索引结束时间
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("匹配"+par+",总共花费了"+(end-start)+"毫秒,共查到"+topDocs.totalHits+"条记录。");
//高亮显示start
//算分
QueryScorer scorer=new QueryScorer(query);
//显示得分高的片段
Fragmenter fragmenter=new SimpleSpanFragmenter(scorer);
//设置标签内部关键字的颜色
//第一个参数：标签的前半部分；第二个参数：标签的后半部分。
SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter=new SimpleHTMLFormatter("<b><font color='red'>","</font></b>");
//第一个参数是对查到的结果进行实例化；第二个是片段得分（显示得分高的片段，即摘要）
Highlighter highlighter=new Highlighter(simpleHTMLFormatter, scorer);
//设置片段
highlighter.setTextFragmenter(fragmenter);
//高亮显示end
//遍历topDocs
/**
* ScoreDoc:是代表一个结果的相关度得分与文档编号等信息的对象。
* scoreDocs:代表文件的数组
* @throws Exception
* */
for(ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs){
//获取文档
Document document = searcher.doc(scoreDoc.doc);
//输出全路径
System.out.println(document.get("city"));
System.out.println(document.get("desc"));
String desc = document.get("desc");
if(desc!=null){
//把全部得分高的摘要给显示出来
//第一个参数是对哪个参数进行设置；第二个是以流的方式读入
TokenStream tokenStream=analyzer.tokenStream("desc", new StringReader(desc));
//获取最高的片段
System.out.println(highlighter.getBestFragment(tokenStream, desc));
}
}
reader.close();
}
//开始测试
public static void main(String[] args) {
//索引指定的路径
String indexDir = "D:\\lucene\\dataindex2";
//查询的字段
String par = "南京";
try {
search(indexDir,par);
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
} 结果会把我们查询的“南京”单词给高亮显示，这在我们平时搜索中很常见了。
我们平时搜索中的高亮就像下图：
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Lucene我想暂时先更新到这里，仅仅这三篇文章想掌握Lucene是远远不够的。另外我这里三篇文章都用的最新的jar包，Lucene更新太快，5系列后的版本和之前的有些地方还是有挺大差距的，就比如为文档域设置权值的setBoost方法6.6以后已经被废除了等等。因为时间有限，所以我就草草的看了一下Lucene的官方文档，大多数内容还是看java1234网站的这个视频来学习的，然后在版本和部分代码上做了改进。截止2018/4/1，上述代码所用的jar包皆为最新。
最后推荐一下自己觉得还不错的Lucene学习网站/博客：
Github:Apache Lucene and Solr
