【Lucene】Apache Lucene全文检索引擎架构之入门实战1

    Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言，Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。——《百度百科》

　这篇博文主要从两个方面出发，首先介绍一下Lucene中的全文搜索原理，其次通过程序示例来展现如何使用Lucene。关于全文搜索原理部分我上网搜索了一下，也看了好几篇文章，最后在写这篇文章的时候部分参考了其中两篇（地址我放在文章的末尾），感谢原文作者。

1. 全文检索

　　何为全文检索？举个例子，比如现在要在一个文件中查找某个字符串，最直接的想法就是从头开始检索，查到了就OK，这种对于小数据量的文件来说，很实用，但是对于大数据量的文件来说，就有点呵呵了。或者说找包含某个字符串的文件，也是这样，如果在一个拥有几十个G的硬盘中找那效率可想而知，是很低的。 
　　文件中的数据是属于非结构化数据，也就是说它是没有什么结构可言的，要解决上面提到的效率问题，首先我们得即将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。这就叫全文搜索。即先建立索引，再对索引进行搜索的过程。 
　　那么lucene中是如何建立索引的呢？假设现在有两个文档，内容如下：

文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou, I live in Guangzhou too. 
文章2的内容为：He once lived in Shanghai.

首先第一步是将文档传给分词组件（Tokenizer），分词组件会将文档分成一个个单词，并去除标点符号和停词。所谓的停词指的是没有特别意义的词，比如英文中的a，the，too等。经过分词后，得到词元(Token) 。如下：

文章1经过分词后的结果：[Tom] [lives] [Guangzhou] [I] [live] [Guangzhou] 
文章2经过分词后的结果：[He] [lives] [Shanghai]

然后将词元传给语言处理组件(Linguistic Processor)，对于英语，语言处理组件一般会将字母变为小写，将单词缩减为词根形式，如”lives”到”live”等，将单词转变为词根形式，如”drove”到”drive”等。然后得到词（Term）。如下：

文章1经过处理后的结果：[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou] 
文章2经过处理后的结果：[he] [live] [shanghai]

最后将得到的词传给索引组件（Indexer），索引组件经过处理，得到下面的索引结构：

关键词	文章号[出现频率]	出现位置
guangzhou	1[2]	3，6
he	2[1]	1
i	1[1]	4
live	1[2],2[1]	2，5，2
shanghai	2[1]	3
tom	1[1]	1

　以上就是lucene索引结构中最核心的部分。它的关键字是按字符顺序排列的，因此lucene可以用二元搜索算法快速定位关键词。实现时lucene将上面三列分别作为词典文件（Term Dictionary）、频率文件（frequencies）和位置文件（positions）保存。其中词典文件不仅保存有每个关键词，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。 
　　搜索的过程是先对词典二元查找、找到该词，通过指向频率文件的指针读出所有文章号，然后返回结果，然后就可以在具体的文章中根据出现位置找到该词了。所以lucene在第一次建立索引的时候可能会比较慢，但是以后就不需要每次都建立索引了，就快了。当然了，这是针对英文的检索，针对中文的规则会有不同，后面我再看看相关资料。

2. 示例代码

　　根据上文的分析，全文检索有两个步骤，先建立索引，再检索。所以为了测试这个过程，我写了两个java类，一个是测试建立索引的，另一个是测试检索的。首先建立个maven工程，pom.xml如下：

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>org.shanheyongmu.cn</groupId>
  <artifactId>Lucene</artifactId>
  <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  <packaging>war</packaging>
  
  
  <dependencies>
  
      <!-- lucene核心包 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.lucene</groupId>
        <artifactId>lucene-core</artifactId>
        <version>5.3.1</version>
    </dependency>
    <!-- lucene查询解析包 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.lucene</groupId>
        <artifactId>lucene-queryparser</artifactId>
        <version>5.3.1</version>
    </dependency>
    <!-- lucene解析器包 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.lucene</groupId>
        <artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
        <version>5.3.1</version>
    </dependency>
  
  </dependencies>
</project>

在写程序之前，首先得去弄一些文件，我随便找了一些英文的文档（中文的后面再研究），放到了D:lucenedata目录中，如下：

文档里面都是密密麻麻的英文，我就不截图了。 
接下来开始写建立索引的java程序：

package org.shanheyongmu.cn;
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;

/**
 * 
 * @description  建立索引的类
 * @author zzy
 * @date 2016年9月21日
 */
public class Indexer {
    
    private IndexWriter writer;//写索引实例
    
    //构造方法，实例化IndexWriter
    public Indexer(String indexDir) throws Exception{
        Directory dir=FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));
        Analyzer analyzer=new StandardAnalyzer();//标准分词器,会自动去掉空格，is a the等单词
        IndexWriterConfig config=new IndexWriterConfig(analyzer);//将标准分词器配到写索引的配置中
        writer=new IndexWriter(dir, config);//实例化写索引对象

    }
    
    //关闭写索引
    public void close() throws Exception{
        writer.close();
    }
    
    //索引指定目录下的所有文件
    public int indexAll(String dataDir) throws Exception{
        File[] files=new File(dataDir).listFiles();//获取该路径下的所有文件
        for(File file:files){
            indexFile(file);//调用下面的indexFile方法，对每个文件进行索引
        }
        return writer.numDocs();//返回索引的文件数
    }
    //索引指定的文件
    private void indexFile(File file) throws Exception {
        System.out.println("索引文件的路径:"+file.getCanonicalPath());
        Document doc=getDocument(file);//获取该文件的document
        writer.addDocument(doc);//调用下面的getDocument方法，将doc添加到索引中
        
    }
   //获取文档,文档里再设置每个字段，就类似于数据库中的一行记录
    private Document getDocument(File file) throws Exception {
        Document doc=new Document();
        //添加字段
        doc.add(new TextField("contents",new FileReader(file)));//添加内容
        doc.add(new TextField("fileName", file.getName(),Field.Store.YES));//添加文件名，并把这个字段存到索引文件里
        doc.add(new TextField("fullPath", file.getCanonicalPath(),Field.Store.YES));//添加文件路径
        return doc;
    }
    
    public static void main(String[] args){
        
        String indexDir="D:\lucene";//将索引保存到的路径
        String dataDir="D:\lucene\data";//需要索引的文件数据存放的目录
        Indexer indexer=null;
        int indexedNum=0;
        long startTime=System.currentTimeMillis();//记录索引开始时间
        
        try{
            indexer=new Indexer(indexDir);
            indexedNum=indexer.indexAll(dataDir);
            
        }catch(Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally{
            try {
                indexer.close();
            } catch (Exception e) {
                
                e.printStackTrace();
            }
        }
        long endTime=System.currentTimeMillis();//记录索引结束时间
        System.out.println("索引共耗时"+(endTime-startTime)+"毫秒");
        System.out.println("共索引了"+indexedNum+"个文件");
    }
}

我是按照建立索引的过程来写的程序，在注释中已经解释的很清楚了，这里就不再赘述了。然后运行一下main方法看一下结果，如下： 

共索引了3个文件，耗时375毫秒，还是蛮快的，而且索引文件的路径也是对的，然后可以看一下D:lucene会生成一些文件，这些

就是生成的索引。 当你继续执行一次 建立索引 又会生成共6个文件

现在有了索引了，我们可以检索想要查询的字符了，我随便打开了一个文件，在里面找了个比较丑的字符串“clothes-that-inexpensive”来作为检索的对象。在检索之前先看一下检索的java代码：

package org.shanheyongmu.cn;

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.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.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;

public class Searcher {
    
    public static void search(String indexDir,String q) throws Exception{
        Directory dir=FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));//获取要查询的路径，也就是索引所在的位置
        IndexReader reader=DirectoryReader.open(dir);
        IndexSearcher searcher=new IndexSearcher(reader);
        Analyzer analyzer=new StandardAnalyzer();//标准分词器，会自动去掉空格啊,is a too等单词
        QueryParser parser=new QueryParser("contents", analyzer);//查询解析器器
        Query query=parser.parse(q);//通过解析要查询的String,获取查询对象
        
        long startTime=System.currentTimeMillis();//记录索引开始时间
        TopDocs docs=searcher.search(query, 10);//开始查询，查询前10条数据  将记录在docs中
        long endTime=System.currentTimeMillis();//记录索引结束时间
        System.out.println("匹配到"+q+"共耗时"+(endTime-startTime)+"毫秒");
        System.out.println("查询到"+docs.totalHits+"条记录");
        
        for(ScoreDoc scoreDoc:docs.scoreDocs){//取出每条查询结果
            Document doc=searcher.doc(scoreDoc.doc);//scoreDoc.doc相当于docID,根据这个docID来获取文档
            System.out.println(doc.get("fullPath"));//fullPath是刚刚建立索引的时候我们定义的一个字段
        }
        reader.close();
    }
    public static void main(String[] args){
        String indexDir="D:\lucene";
        String q="clothes-that-inexpensive";//查询这个字符串
        try{
            search(indexDir, q);
        }catch(Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Lucene已经正确的帮我们检索到了，然后我把中间的“-”去掉，它也能帮我们检索到，但是我把前面的字符都去掉，只留下“pensive”就检索不到了，这也能说明Lucene中建立索引是以单词来划分的，但是这个问题是可以解决的，我会在后续的文章中写到。

本篇参考csdn eson