lucene4.7分页技术怎么使用

本篇内容介绍了“lucene4.7分页技术怎么使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

在介绍分页之前，我们先来看看上面的那个需求，不用分页的解决办法， 
其实在lucene里面，每一个索引都会对应一个不重复的docid，而这一点跟Oralce数据库的伪列rownum一样，恰恰正是由于这个docid的存在，所以让lucene在海量数据检索时从而拥有更好的性能，我们都知道Oracle数据库在分页时，使用的就是伪列进行分页，那么我的lucene也是一样，既然有一个docid的存在，那么上面的需求就很简单了。 

方法一:依次根据每个docid获取文档然后写入txt中，这样的以来，就避免了内存不足的缺点，但是这样单条读取的话，速度上可能会慢一点,但能满足需求无可厚非。伪代码如下

    try{
        directory=FSDirectory.open(new File(indexReadPath));//打开索引文件夹
        IndexReader  reader=DirectoryReader.open(directory);//读取目录
        IndexSearcher search=new IndexSearcher(reader);//初始化查询组件
        for(int i=0;i<reader.numDocs();i++){//numDocs可能很大
         Document doc=search.doc(i);//依次获取每个docid对应的Document
        //可以在此部，做个批量操作,加快写入速度
        }  
        
         reader.close();//关闭资源
         directory.close();//关闭连接
        
        }catch(Exception e){
            e.printStackTrace();
        }

Lucene的分页，总的来说有两种形式，总结如下图表格。（如果存在不合适之处，欢迎指正！）

从上图我们可以分析出，ScoreDocs适合在数据量不是很大的场景下进行分页，而SearchAfter则都适合，所以，我们要根据自己的业务需求，合理的选出适合自己的分页方式。 

在我们了解这2中分页技术的优缺点之后，我们再来探讨下上面那个读2亿数据存入txt文本里，在这里，SocreDocs不适合这种场景，当然如果你内存足够大的话，可以尝试下，通用分页分批读取的方式，可以提升我们的写入效率，效果是比单条单条读取的速度是要快很多的。虽然ScoresDocs的分页方式在本需求上不适合，但是作为示例，下面散仙给出使用ScoreDocs进行分页的代码：

    try{
        directory=FSDirectory.open(new File(indexReadPath));//打开索引文件夹
        IndexReader  reader=DirectoryReader.open(directory);//读取目录
        IndexSearcher search=new IndexSearcher(reader);//初始化查询组件
        
 
         TopDocs all=search.search(new MatchAllDocsQuery(), 50000);
         int offset=0;//起始位置
         int pageSize=30;//分页的条数
         int total=30;//结束条数
         int z=0;
         while(z<=50){//总分页数
         System.out.println("==============================");
         pageScoreDocs(offset,total,search, all.scoreDocs);//调用分页打印
         offset=(z*pageSize+pageSize);//下一页的位置增量
         z++;//分页数+1；
             total=offset+pageSize;//下一次的结束分页量
         }
         reader.close();//关闭资源
         directory.close();//关闭连接
        
        }catch(Exception e){
            e.printStackTrace();
        }

public void pageScoreDocs(int offset,int total,IndexSearcher searcher,ScoreDoc[] doc) throws Exception{
        //System.out.println("offset:"+offset+"===>"+total);
        for(int i=offset;i<total;i++){
            //System.out.println("i"+i+"==>"+doc.length);
            if(i>doc.length-1){//当分页的长度数大于总数就停止
                
                break;
            }else{
        
               Document dosc=searcher.doc(doc[i].doc);
               System.out.println(dosc.get("name"));
           
            }
        }

最后我们来看下使用SearcherAfter进行分页的方式,代码如下:

    try{
        directory=FSDirectory.open(new File(indexReadPath));//打开索引文件夹
        IndexReader  reader=DirectoryReader.open(directory);//读取目录
        IndexSearcher search=new IndexSearcher(reader);//初始化查询组件
        
         int pageStart=0;
         ScoreDoc lastBottom=null;//相当于pageSize
         while(pageStart<10){//这个只有是paged.scoreDocs.length的倍数加一才有可能翻页操作
             TopDocs paged=null;
             paged=search.searchAfter(lastBottom, new MatchAllDocsQuery(),null,30);//查询首次的30条
             if(paged.scoreDocs.length==0){
                 break;//如果下一页的命中数为0的情况下，循环自动结束
             }
             page(search,paged);//分页操作，此步是传到方法里对数据做处理的
             
             pageStart+=paged.scoreDocs.length;//下一次分页总在上一次分页的基础上
             lastBottom=paged.scoreDocs[paged.scoreDocs.length-1];//上一次的总量-1，成为下一次的lastBottom
         }
         reader.close();//关闭资源
         directory.close();//关闭连接
        
        }catch(Exception e){
            e.printStackTrace();
        }

“lucene4.7分页技术怎么使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！