完成需求：使用Lucene完成对数据库中图书信息的索引和搜索功能。
1. 环境准备及工程搭建
1.1 环境准备
mysql5.5+java8+lucene4.10.3（目前最新7.0.1，这里够用就好）
需要注意：lucene从4.8版本以后，必须使用jdk1.7及以上。
1.2 工程搭建
- Mysql驱动包
- Analysis的包
- Core包
- QueryParser包
- Junit包（非必须）
2. 索引
2.1 采集数据
Book.java（省略get&set方法）
public class Book {
// 图书ID
private Integer id;
// 图书名称
private String name;
// 图书价格
private Float price;
// 图书图片
private String pic;
// 图书描述
private String description;
······
·····
}
BookDaoImpl.java（实现数据库连接和查询）
public class BookDaoImpl implements BookDao {
@Override
public List<Book> queryBooks() {
// 数据库链接
Connection connection = null// 预编译statement
PreparedStatement preparedStatement = null;
// 结果集
ResultSet resultSet = null;
// 图书列表
List<Book> list = new ArrayList<Book>();
try {
// 加载数据库驱动
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
// 连接数据库
connection = DriverManager.getConnection(
"jdbc:mysql://localhost:3306/solr", "root", "123");
// SQL语句
String sql = "SELECT * FROM book";
// 创建preparedStatement
preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);
// 获取结果集
resultSet = preparedStatement.executeQuery();
// 结果集解析
while (resultSet.next()) {
Book book = new Book();
book.setId(resultSet.getInt("id"));
book.setName(resultSet.getString("name"));
book.setPrice(resultSet.getFloat("price"));
book.setPic(resultSet.getString("pic"));
book.setDescription(resultSet.getString("description"));
list.add(book);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return list;
}
}
2.2 创建索引
创建索引流程
IndexWriter是索引过程的核心组件，通过IndexWriter可以创建新索引、更新索引、删除索引操作。IndexWriter需要通过Directory对索引进行存储操作。
Directory描述了索引的存储位置，底层封装了I/O操作，负责对索引进行存储。它是一个抽象类，它的子类常用的包括FSDirectory（在文件系统存储索引）、RAMDirectory（在内存存储索引）。
@Test
public void createIndex() throws Exception{
//采集数据
BookDao dao = new BookDaoImpl();
List<Book> list = dao.queryBooks(); //将采集到的数据封装到Document对象中
List<Document> docList = new ArrayList<>();
Document document;
for (Book book : list) {
document = new Document();
// store:如果是yes，则说明存储到文档域中
// 图书ID
Field id = new TextField("id", book.getId().toString(), Store.YES);
// 图书名称
Field name = new TextField("name", book.getName(), Store.YES);
// 图书价格
Field price = new TextField("price", book.getPrice().toString(), Store.YES);
// 图书图片地址
Field pic = new TextField("pic", book.getPic(), Store.YES);
// 图书描述
Field description = new TextField("description", book.getDescription(), Store.YES); // 将field域设置到Document对象中
document.add(id);
document.add(name);
document.add(price);
document.add(pic);
document.add(description); docList.add(document);
} // a)创建分词器，标准分词器（分析文档，对文档中的Field域进行分词）
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(); // b)创建IndexWriterConfig对象
IndexWriterConfig cfg = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_4_10_3, analyzer);
// c)创建索引库目录，指定索引库的地址
File indexFile = new File("D:\\DBIndex\\");
Directory directory = FSDirectory.open(indexFile);
// d)创建IndexWriter对象
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, cfg); // e)通过IndexWriter对象将Document写入到索引库中
for (Document doc : docList) {
writer.addDocument(doc);
}
// f)关闭writer
writer.close();
}
2.3 分词
2.3.1 Lucene中分词主要分为两个步骤：分词、过滤
分词：将field域中的内容一个个的分词。
过滤：将分好的词进行过滤，比如去掉标点符号、大写转小写、词的型还原（复数转单数、过去式转成现在式）、停用词过滤
停用词：单独应用没有特殊意义的词。比如的、啊、等，英文中的this is a the等等。
例：要分词的内容
Lucene is a Java full-text search engine.
经过分词后：
lucene java full text search engine
2.3.2 参考org.apache.lucene.analysis.standard.standardAnalyzer的部分源码了解分词过程
@Override
protected TokenStreamComponents createComponents(final String fieldName, final Reader reader) {
final StandardTokenizer src = new StandardTokenizer(getVersion(), reader);
src.setMaxTokenLength(maxTokenLength);
TokenStream tok = new StandardFilter(getVersion(), src);
tok = new LowerCaseFilter(getVersion(), tok);
tok = new StopFilter(getVersion(), tok, stopwords);
return new TokenStreamComponents(src, tok) {
@Override
protected void setReader(final Reader reader) throws IOException {
src.setMaxTokenLength(StandardAnalyzer.this.maxTokenLength);
super.setReader(reader);
}
};
}
2.3.3 语汇单元的生成过程
从一个Reader字符流开始，创建一个基于Reader的Tokenizer分词器，经过三个TokenFilter生成语汇单元Token。
同一个域中相同的语汇单元（Token）对应同一个Term（词），它记录了语汇单元的内容及所在域的域名等，还包括来该token出现的频率及位置。
- 不同的域中拆分出来的相同的单词对应不同的term。
- 相同的域中拆分出来的相同的单词对应相同的term。
例如：图书信息里面，图书名称中的java和图书描述中的java对应不同的term
2.4 使用luke工具查看索引
Luke作为Lucene工具包中的一个工具（http://www.getopt.org/luke/），可以通过界面来进行索引文件的查询、修改。
打开Luke方法：
- 命令运行：cmd运行：java -jar lukeall-4.10.3.jar
- 手动执行：双击lukeall-4.10.3.jar
创建索引后，打开Luke，Path选为索引库的地址，确定即能查看到索引
luke应用
2.5 搜索流程
同数据库的sql一样，lucene全文检索也有固定的语法。 最基本的有比如：AND, OR, NOT 等（需要大写）
举个例子，用户想找一个description中包括java关键字和lucene关键字的文档。
它对应的查询语句：description:java AND lucene
2.5.1 使用luke搜索的例子
2.5.2 代码实现
@Test
public void indexSearch() throws Exception {
// 创建query对象
// 使用QueryParser搜索时，需要指定分词器，搜索时的分词器要和索引时的分词器一致
// 第一个参数：默认搜索的域的名称
QueryParser parser = new QueryParser("description", new StandardAnalyzer()); // 通过queryparser来创建query对象
// 参数：输入的lucene的查询语句(关键字一定要大写)
Query query = parser.parse("description:java AND lucene"); // 创建IndexSearcher
// 指定索引库的地址
File indexFile = new File("D:\\DBIndex\\");
Directory directory = FSDirectory.open(indexFile);
IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); // 通过searcher来搜索索引库
// 第二个参数：指定需要显示的顶部记录的N条
TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10); // 根据查询条件匹配出的记录总数
int count = topDocs.totalHits;
System.out.println("匹配出的记录总数:" + count);
// 根据查询条件匹配出的记录
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs; for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
// 获取文档的ID
int docId = scoreDoc.doc; // 通过ID获取文档
Document doc = searcher.doc(docId);
System.out.println("商品ID：" + doc.get("id"));
System.out.println("商品名称：" + doc.get("name"));
System.out.println("商品价格：" + doc.get("price"));
System.out.println("商品图片地址：" + doc.get("pic"));
System.out.println("==========================");
// System.out.println("商品描述：" + doc.get("description"));
}
// 关闭资源
reader.close();
}