这篇文章主要为大家展示了“Lucene如何实现索引和查询”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Lucene如何实现索引和查询”这篇文章吧。
0引言
随着万维网的发展和大数据时代的到来，每天都有大量的数字化信息在生产、存储、传递和转化，如何从大量的信息中以一定的方式找到满足自己需求的信息，使之有序化并加以利用成为一大难题。全文检索技术是现如今最普遍的信息查询应用，生活中利用搜索引擎，在博客论坛中查找信息，这些搜索的核心原理就是本文要实现的全文检索技术。随着文档信息数字化的实现，将信息有效存储并及时准确的提取是每一个公司、企业和单位要做好的基础。针对英文的全文检索已经有很多成熟的理论和方法，开放源代码的全文检索引擎Lucene 是Apache 软件基金会Jakarta 项目组的一个子项目，它的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，方便在目标系统中实现全文检索的功能。Lucene不支持中文，但是目前已有很多开源的中文分词器可以对中文内容进行索引，本文在研究Lucene核心原理的基础上，分别实现了对中英文网页的爬取和检索。
1 Lucene介绍
1.1 lucene简介
Lucene是一个用Java写的全文检索引擎工具包，实现构造了索引和搜索两大核心功能，并且两者相互独立，这使得开发人员可以方便扩展，Lucene提供了丰富的API , 可以与存储在索引中的信息方便的交互。需要说明的是它并不是一个完整的全文检索应用, 而是为应用程序提供索引和搜索功能。即若想让Lucene 真正起作用, 还需在其基础上做一些必要的二次开发。
Lucene的结构设计与数据库的设计较为相似，但Lucene的索引与数据库有着极大的不同。数据库和Lucene建立索引都是为了查找方便，但是数据库仅仅针对部分字段进行建立，且需要把数据转化为格式化信息，并予以保存。而全文检索是将全部信息按照一定方式进行索引。两种检索的不同和相似如表1-1所示。
表1-1：数据库检索与Lucene检索对比
比较项 | Lucene检索 | 数据库检索 |
数据检索 | 从Lucene的索引文件中检出 | 由数据库索引检索记录 |
索引结构 | Document（文档） | Record（记录） |
查询结果 | Hit：满足关系的文档组成 | 查询结果集：包含关键字的记录组成 |
全文检索 | 支持 | 不支持 |
模糊查询 | 支持 | 不支持 |
结果排序 | 设置权重，进行相关性排序 | 不能排序 |
1.2 lucene总体结构
Lucene软件包的发布形式是一个JAR文件，版本更新较快且版本差距较大，本文使用的是5.3.1的版本，主要使用的子包如表1-2所示。
表1-2：子包和功能
包名 | 功能 |
Org .apache.lucene .analysis | 分词 |
Org .apache.lucene .document | 对索引管理的文档 |
Org .apache.lucene .index | 索引操作，包括增加、删除等 |
Org .apache.lucene .queryParser | 查询器，构造检索表达式 |
Org .apache.lucene .search | 检索管理 |
Org .apache.lucene .store | 数据存储管理 |
Org .apache.lucene .util | 公共类 |
1.3 lucene架构设计
Lucene功能非常强大，但从根本上来说，主要包括两块：一是从文本内容切分词后索引入库；二是根据查询条件返回结果，即建立索引和进行查询两部分。
如图1-1所示，本文抛出外部接口以及信息来源，重点对网页爬取的文本内容进行索引和查询 。
图1-1：Lucene的架构设计
2 JDK的安装和环境变量的配置
1.jdk的下载：
在oracle官网下载符合系统版本的压缩包，网址如下。点击安装，根据提示进行安装，在安装过程中会提示是否安装jre，点击是。
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
2.设置环境变量：
（1）右键计算机=》属性=》高级系统设置=》环境变量=》系统变量=》新建=》JAVA_HOME:安装路径
（2）Path中新增=》%JAVA_HOME%\bin
3.测试是否成功：
开始=》运行=》CMD 回车 在弹出的 DOS 窗口内
输入：java -version 会出现版本信息，
输入： javac出现 javac 的用法信息
出现如图2-1所示为成功。
图2-1：cmd命令框测试java配置
3 编写Java代码实现对网页内容的获取
因为Lucene针对不同语言要使用不同的分词器，英文使用标准分词器，中文选择使用smartcn分词器。在获取网页的时候，先获取网页存为html文件，在html中由于标签 的干扰，会对检索效果产生影响，因此需要对html标签进行剔除，并将文本内容转为txt文件进行保存。中英文除了分词器不同，其他基本一致，因此之后的代码和实验结果演 示会选择任一。本文选取五十篇中文故事和英文故事的网页为例。
具体代码设计如下图：Url2Html.java将输入网址的网页转存为html文件,Html2Txt.java文件实现html文档标签的去除，转存为txt文档。具体代码如图3-1和3-2。
public void way(String filePath,String url) throws Exception{
File dest = new File(filePath);//建立文件
InputStream is;//接收字节输入流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(dest);//字节输出流
URL wangzhi = new URL(url);//设定网址URL
is = wangzhi.openStream();
BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(is);//为字节输入流加缓冲
BufferedOutputStream bos = new BufferedOutputStream(fos);//为字节输出流加缓冲
/*
* 对字节进行读取
*/
int length;
byte[] bytes = new byte[1024*20];
while((length = bis.read(bytes, 0, bytes.length)) != -1){
fos.write(bytes, 0, length);
}
/*
* 关闭缓冲流和输入输出流
*/
bos.close();
fos.close();
bis.close();
is.close();
}public String getBody(String val){
String zyf = val.replaceAll("</?[^>]+>", ""); //剔出<html>的标签
return zyf;
}
public void writeTxt(String Str,String writePath) {
File writename = new File(writePath);
try {
writename.createNewFile();
BufferedWriter out = new BufferedWriter(new FileWriter(writename));
out.write(Str);
out.flush();
out.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}以童话故事《笨狼上学》的网页为例，文档路径设为”E:\work \lucene \test \data \html”和”E:\work\lucene\test\data\txt”，在每一次读取网页的时候需要设定的两个参数为文件命名filename和获取目标网址url。新建一个main函数，实现对两个方法的调用。具体实现如图3-3所示：
public static void main(String[] args) {
String filename = "jingdizhi";//文件名字
String url = "http://www.51test.net/show/8072125.html";//需要爬取的网页url
String filePath = "E:\\work\\lucene\\test\\data\\html\\"+filename+".html";//写出html的文件路径+文件名
String writePath = "E:\\work\\lucene\\test\\data\\txt\\"+filename+".txt";//写出txt的文件路径+文件名
Url2Html url2html = new Url2Html();
try {
url2html.way(filePath,url);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
Html2Txt html2txt = new Html2Txt();
String read=html2txt.readfile(filePath);//读取html文件
String txt = html2txt.getBody(read);//去除html标签
System.out.println(txt);
try {
html2txt.writeTxt(txt,writePath);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}执行程序后，分别在两个文件夹中建立”笨狼上学.html”和”笨狼上学.txt”。
4 建立索引
索引和查询的基本原理如下：
建立索引：搜索引擎的索引其实就是实现“单词-文档矩阵”的具体数据结构。也是进行全文检索的第一步，lucene提供IndexWriter类进行索引的管理，主要包括add()、delete()、update()。还有对权值的设定，通过不同索引权值的设定，可以在搜索的时候根据相关性大小进行返回。
进行搜索：原本的直接搜索是针对文档进行顺序检索，在建立索引之后，可以通过对索引的查找以找到索引词在文档中出现的位置，然后返回索引项所对的文档中的位置和词。Lucene提供IndexSearcher类进行对文档的检索，检索形式主要分为两类，第一类是Term，针对单个词项的检索；第二类是Parser，可以自定义构造检索表达式，有较多的检索形式，具体的方法会在之后进行实现的演示。
4.1 实验环境
本PC机采用windows 10x64系统，8G内存，256G固态硬盘。开发环境为Myeclipse 10，jdk版本为1.8。在实验过程中，因为部分语法的转变，若干Class采用1.6版本实现。
4.2 建立索引
建立索引库就是往索引库添加一条条索引记录，Lucene为添加一条索引记录提供了接口，添加索引。
主要用到了“写索引器”、“文档”、“域”这3 个类。要建立索引，首先要构造一个Document 文档对象，确定Document的各个域，这类似于关系型数据库中表结构的建立，Document相当于表中的一个记录行，域相当于一行中的列，在Lucene 中针对不同域的属性和数据输出的需求，对域还可以选择不同的索引/存储字段规则，在本实验中，文件名fileName、文件路径fullPath和文本内容content作为Document 的域。
IndexWriter 负责接收新加入的文档，并写入索引库中。在创建“写索引器”IndexWriter 时需要指定所使用的语言分析器。建立索引分为两个类别，第一：不加权索引；第二：加权索引。
public Indexer(String indexDir)throws Exception{
Directory dir=FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));
Analyzer analyzer=new StandardAnalyzer(); // 标准分词器
//SmartChineseAnalyzer analyzer = new SmartChineseAnalyzer();
IndexWriterConfig iwc=new IndexWriterConfig(analyzer);
writer=new IndexWriter(dir, iwc);
}设置索引字段，Store表示是否对索引内容存储：fileName和fullPath占用内存较少可以进行存储，以方便查询返回。
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(),Store.YES));
doc.add(new TextField("fullPath",f.getCanonicalPath(),Store.YES));//路径索引
return doc;
}执行主代码后结果如图：设计在索引某个文件的时候返回文件“索引文件：+文件路径”，且计算输出索引全部文件花费的时间。
4.3 对索引的删除和修改
一般对数据库的操作包括CRUD（增加、删除、更改、查询），增加就是对索引项的选择和建立，查询作为较为核心的功能会在之后展开论述，这里主要记录一下在删除、更新索引时用到的方法。
删除分为两种类型，包括普通的删除和彻底删除，因为索引的删除影响到整个数据库，而且对于大型的系统而言，删除索引意味着对系统的底层进行更改，耗时耗力而且无法返回，前面索引的时候看到建立索引后生成若干小文件，当进行查找的时候会将各个文件进行合并然后查找。普通删除仅仅是对之前建立的索引做个简单的标记，致使无法进行查找返回。彻底删除则是对索引进行销毁，无法撤销。以删除索引项“id”为1的索引为例：
普通的删除(在合并前删除)：
writer.deleteDocuments(new Term("id","1"));
writer.commit();彻底的删除（在合并后删除）：
writer.deleteDocuments(new Term("id","1"));
writer.forceMergeDeletes(); // 强制删除
writer.commit();对索引的修改原理比较简单，就是在原有索引的基础上实现覆盖，实现代码跟上文的增加索引一样，在此不多做阐述。
4.4 对索引的加权
Lucene默认按照相关度排序，Lucene对Field提供了一个可以设置的Boosting参数，这个参数用来表示记录的重要性，在满足搜索条件是，会优先考虑重要性高的记录，返回结果靠前，如果记录较多，权值低的记录会排到首页之后，因此，对索引的加权操作是影响返回结果满意度的重要因素，在实际设计信息系统的时候，应该有严格的权值计算公式，方便对Field权值的更改，更好的满足用户的需求。
例如搜索引擎将点击率高，链入链出的网页给定较高的权重，在返回的时候排到第一页。实现代码如图4-1所示，不加权和加权结果对比如图4-2所示。
TextField field = new TextField("fullPath", f.getCanonicalPath(), Store.YES);
if("A GREAT GRIEF.txt".equals(f.getName())){
field.setBoost(2.0f);//对文件名为secondry story.txt的fullPath路径加权；
} //默认权重为1.0，改为1.2即增加权重。
doc.add(field);图4-1：索引加权
图4-2：加权之前
图4-2：加权之后
由图4-2结果可以看出，不加权时，按照字典顺序排列返回，因此first在secondry之前，在对secondry命名的文件路径加权后，返回的时候顺序发生变化，实现对权重的测试。
5 进行查询
Lucene 的检索接口主要由QueryParser、IndexSearcher、Hits这3 个类构成，QueryParser 是查询解析器，负责解析用户提交的查询关键字，在新建一个解析器时需要指定要解析的域和使用什么语言分析器，这里使用的语言分析器必须与索引库建立时使用的解析器相同，否则查询结果不正确。IndexSearcher是索引搜索器，在实例化IndexSearcher时需要指定索引库所在的目录，IndexSearcher有一个search 方法执行索引的检索，这个方法接受Query 作为参数，返回Hits，Hists 是一系列排好序的查询结果的集合，集合的元素是Document。通过Document的get 方法可以得到与这个文档对应文件的信息，比如：文件名、文件路径、文件内容等。
5.1 基本查询
如图查询主要有两种方式，但是推荐使用第一种构造QueryParser表达式，它可以有灵活的组合方式，包括布尔逻辑表达、模糊匹配等，但是第二种Term只能针对词汇查询。
1.构造QueryParser查询式：
QueryParser parser=new QueryParser("fullPath", analyzer);
Query query=parser.parse(q);2.对特定项的查询：
Term t = new Term("fileName", q);
Query query = new TermQuery(t);查询结果如图5-1所示：以查询文件名fileName包含“大”为例。
图5-1：“大”查询结果
5.2 模糊查询
在构造QueryParser时，通过对词项q的修改可以实现精确匹配和模糊匹配。模糊匹配通过在“q”之后加“~”进行修改。如图5-2所示：
图5-2：模糊匹配
5.3 限定条件查询
布尔逻辑查询和模糊查询只需要对查询词q进行更改，而限定条件查询需要对query表达式进行设定，主要分为以下几类：
分别为指定项范围搜索、指定数字范围、指定字符串开头和多条件查询，分别列出应用的查询，true参数指的：是否包含上限和下限在内。
指定项范围：
TermRangeQuery query=new TermRangeQuery("desc", new BytesRef("b".getBytes()), new BytesRef("c".getBytes()), true, true);指定数字范围：
NumericRangeQuery<Integer> query=NumericRangeQuery.newIntRange("id", 1, 2, true, true);指定字符串开头：
PrefixQuery query=new PrefixQuery(new Term("city","a"));多条件查询：
NumericRangeQuery<Integer>query1=NumericRangeQuery.newIntRange("id", 1, 2, true, true);
PrefixQuery query2=new PrefixQuery(new Term("city","a"));
BooleanQuery.Builder booleanQuery=new BooleanQuery.Builder();
booleanQuery.add(query1,BooleanClause.Occur.MUST);
booleanQuery.add(query2,BooleanClause.Occur.MUST);5.4 高亮查询
在百度、谷歌等搜索引擎中，进行查询时，返回的网页包含查询关键字的时候会显示为红色，且进行摘要显示，即对包含关键字的部分内容进行截取并返回。高亮查询即为实现对关键字的样式更改，本实验在myeclipse中进行，返回结果并不会有样式的改变，只会对返回内容的关键字添加html标签，如果显示到网页即产生样式的变化。
高亮的设置代码如图5-3所示，结果如图5-4所示，会对南京匹配词添加<b>和<font>标签，显示到网页上为加粗和变红。
QueryScorer scorer=new QueryScorer(query);
Fragmenter fragmenter=new SimpleSpanFragmenter(scorer);
SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter=new SimpleHTMLFormatter("<b><font color='red'>","</font></b>");
Highlighter highlighter=new Highlighter(simpleHTMLFormatter, scorer);
highlighter.setTextFragmenter(fragmenter);图5-3：高亮设置
图5-4：高亮显示结果
6 实验过程中遇到的问题和不足
Lucene版本更新较快，在jdk版本、eclipse版本和lucene版本之间需要一个良好的衔接，否则会造成很多的不兼容，在调试版本以及jdk1.6和jdk1.8的选择上出现很多困难，比如网页抓取中的append方法在1.8版本已经删除，不能使用。但是对文档路劲的读取FSDirectory.open()则需要jdk1.8才支持。
本实验的不足之处主要表现在：
代码的灵活性较低，在爬取网页的时候需要手工进行，且需要对中文和英文分别进行，应该完善代码使得对网页的语言有个判定，然后自动选择执行不同的分词器。
代码的复用性较低，没有较为合理的分类和方法的构建，为了简便，基本在几个核心代码中进行注释和标记而实现效果，有待改进。
代码的可移植性较低，对网页的爬取使用的是jdk1.6的版本，Lucene的实现使用的是jdk1.8的版本，在导出到其他机器上，需要对环境稍加修改和配置，无法实现一键式操作。
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