作者： 永恒の_☆ 地址： http://blog.csdn.net/chenghui0317/article/details/10824789
一、 前言
前面简单介绍了如何使用Lucene删除索引和修改索引的操作，这样子避免了索引文件的累加会产生脏数据或者数据重复 ，地址：http://blog.csdn.net/chenghui0317/article/details/10366255
在项目实战中，这还不能完全解决一些比较棘手的问题，比如：
1、前面只提供了一种打开索引文件的方式 和 一种 实现全文检索的方式，检索方式的单一性不能根据检索条件权衡筛选最优检索方式；
2、并且在检索的时候还有一点排序上的瑕疵，最优匹配的document对象并没有显示在最上面， 以及 无法实现对索引结果的操作。
接下来介绍几中检索索引的方式，比如多字段搜索、多条件搜索、模糊搜索、前缀搜索、使用过滤器过滤查询等等，使用了这些方式之后，可以更好的理解Lucene的执行原理和检索方式的多样化。 其中的好处还需要慢慢去理解和体会。
二、使用Lucene实战
1、通过QueryParser绑定单个字段来检索索引记录
这是一种最为简单的查询方式，首先封装好QueryParser这个查询转换器，然后根据关键字封装查询对象，这个做好之后交给IndexSearch就可以返回结果了。
具体代码如下：
package com.lucene.test;import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.queryParser.MultiFieldQueryParser;
import org.apache.lucene.queryParser.ParseException;
import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.BooleanClause;
import org.apache.lucene.search.BooleanQuery;
import org.apache.lucene.search.Filter;
import org.apache.lucene.search.FilteredQuery;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.PrefixQuery;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.QueryWrapperFilter;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.Sort;
import org.apache.lucene.search.SortField;
import org.apache.lucene.search.TermQuery;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.search.WildcardQuery;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.SimpleFSDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;
import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;import com.lucene.entity.Article;/*** Lucene 检索各种索引的实现方式总结* @author Administrator**/
public class LuceneSearchDemo {public static final String INDEX_DIR_PATH = "indexDir";/* 创建简单中文分析器 创建索引使用的分词器必须和查询时候使用的分词器一样，否则查询不到想要的结果 */private Analyzer analyzer = null;// 索引保存目录private File indexFile = null;//目录对象，因为操作索引文件都要用到它，所以定义为全局变量private Directory directory = null;//索引搜索对象private IndexSearcher indexSearcher;/*** 初始化方法* @throws IOException */public void init() throws IOException{analyzer = new IKAnalyzer(true);indexFile = new File(INDEX_DIR_PATH);directory = new SimpleFSDirectory(indexFile);indexSearcher = new IndexSearcher(directory);System.out.println("*****************初始化成功**********************");}/*** 根据传递的结果集 封装成集合后显示出来* @param scoreDocs* @throws IOException * @throws CorruptIndexException */public void showResult(ScoreDoc[] scoreDocs) throws CorruptIndexException, IOException{List<Article> articles = new ArrayList<Article>();for (int i = 0; i < scoreDocs.length; i++) {int doc = scoreDocs[i].doc;//索引idDocument document = indexSearcher.doc(doc);Article article = new Article();if (document.get("id") == null) {System.out.println("id为空");} else {article.setId(Integer.parseInt(document.get("id")));article.setTitle(document.get("title"));article.setContent(document.get("content"));articles.add(article);} }if(articles.size()!=0){for (Article article : articles) {System.out.println(article);}}else{System.out.println("没有查到记录。");}}/*** 通过QueryParser绑定单个字段来检索索引记录* @param keyword* @throws ParseException * @throws IOException * @throws CorruptIndexException */public void searchByQueryParser(String keyword) throws ParseException, CorruptIndexException, IOException{System.out.println("*****************通过QueryParser来检索索引记录**********************");QueryParser queryParser = new QueryParser(Version.LUCENE_36, "title", analyzer);Query query = queryParser.parse(keyword);// public TopFieldDocs search(Query query, int n, Sort sort)// 参数分别表示 Query查询对象，返回的查询数目，排序对象TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10, new Sort());showResult(topDocs.scoreDocs);}public static void main(String[] args) {LuceneSearchDemo luceneInstance = new LuceneSearchDemo();try {luceneInstance.init();luceneInstance.searchByQueryParser("沪K");} catch (CorruptIndexException e) {e.printStackTrace();} catch (ParseException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
}
控制台输出显示都是满足检索条件的结果。
需要注意的是：
<1> 添加索引时用的什么分词器，那么检索的时候也必须使用这个分词器，否则查询不到任何记录。因为插入索引的时候是按照分词器规则插入的，所以检索的时候会以这种规则为匹配方式；
<2> 由于次查询方式是使用的标题为查询条件，所以内容中出现的任何字符不会作为匹配元素。如果要使用多字段作为查询条件那么就要使用MultiQueryParser绑定多个字段封装Query查询对象了。
2、通过MultiQueryParser绑定多个字段来检索索引记录
这种实现方式较QueryParser 的区别在于，构造方法中的第二个参数由原先的String变成了String[] ，这就表示可以使用多字段的数组了。具体代码如下：
/*** 通过MultiQueryParser绑定多个字段来检索索引记录* @param keyword* @throws ParseException * @throws IOException * @throws CorruptIndexException */public void searchByMultiFieldQueryParser(String keyword) throws ParseException, CorruptIndexException, IOException{System.out.println("*****************通过MultiQueryParser绑定多个字段来检索索引记录**********************");QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_36, new String[]{"title", "content"}, analyzer); Query query = queryParser.parse(keyword);Sort sort = new Sort(); //不传参数则按照最优匹配来排序//Sort sort = new Sort(new SortField("title", SortField.STRING, false)); //最后一个参数很关键，默认是降序的，如果要指定为升序改为true即可。TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10, sort);showResult(topDocs.scoreDocs);}
这次使用的是多字段检索，所以两个字段都会去匹配，根据上面结果，最优匹配的第一条记录并没有第二条出现的多，可能是这样：
因为是多字段匹配，那么两个字段都要匹配到，上面传递的"沪K"关键字都要在title和content中出现才算最优匹配。所以出现了上面结果。
如果要使用排序可以使用Sort的有参数构造方法，
里面传递SortField的实例，参数个数无上限，需要说明的是它的构造方法
public SortField(String field, int type, boolean reverse)
第一个是字段名，第二个是字段的类型，第三个是排序的升降序，true表示升序，false表示降序，如果不指定默认是false
现在使用title作为排序字段降序排列，具体效果如下：
上图显示的结果是根据title降序排列的。
需要说明的是：
<1>实际开发如果是全文检索就不建议使用排序，因为排序会导致最优匹配的结果错乱，但是如果是使用单个字段查询的话 倒是没有问题。
3、通过Term绑定字段检索索引记录
这种实现方式主要是通过Term组合查询，具体代码如下： /*** 通过term组合检索索引记录* @param keyword* @throws IOException*/public void searchByTerm(String keyword) throws IOException{System.out.println("*****************通过term组合检索索引记录**********************");//Term term = new Term("title", keyword);Term term = new Term("content", keyword);//MultiTermQueryQuery query = new TermQuery(term);TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);showResult(topDocs.scoreDocs);}实践证明：
这种查询方式有点怪，关键字只能是常用的词组，比如“上海”，“中文” 等等，不是常用的词组则什么都不会显示，比如：“文和”，“京津沪”等等。
另外 根据前面的经验单个Term绑定单个字段，那么MultiTermQuery就可以绑定多个字段查询了。
使用常用词组作为关键字的查询效果如下：
综合所有的因素考虑：既然用起来不方便所以要慎用。
4、通过wildcard使用通配符组合检索索引记录
这种实现方式主要是可以像sql语句一样使用通配符来查询想要的结果，具体代码如下：
/*** 通过wildcard使用通配符组合检索索引记录* @param keyword* @throws IOException*/public void searchByWildcard(String keyword) throws IOException{System.out.println("*****************通过wildcard使用通配符组合检索索引记录**********************");//Term term = new Term("title", "*" + keyword + "*");//Term term = new Term("content", "*" + keyword + "*");Term term = new Term("content", "*" + keyword + "?");Query query = new WildcardQuery(term);TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);showResult(topDocs.scoreDocs);} <1> *代表0个或多个字符,?代表0个或一个字符 ；
<2> 这种查询方式根据通配符针对中文有效, 对英文和数字完全没有效果，任何英文和数字都不行；
<3> 该检索方式对空格不敏感，就是说 如果最后一个字符为空格，然后匹配的时候空格不会作为匹配内容。
接下来使用“中文”作为关键字运行的效果如下所示：
其实这种实现方式非常非常的好，但是就是不支持英文和数字，就太不友好了。
5、通过prefix作为前缀组合检索索引记录
/*** 通过prefix作为前缀组合检索索引记录* @param keyword* @throws IOException*/public void searchByPrefix(String keyword) throws IOException{System.out.println("*****************通过prefix作为前缀组合检索索引记录**********************");//Term term = new Term("title", keyword);Term term = new Term("content", keyword);Query query = new PrefixQuery(term);TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);showResult(topDocs.scoreDocs);} <1>如果使用的分词器是SimpleAnalyzer，那么会严格按照把关键字作为前缀去检索，但是如果使用的分词器是IKAanlayzer，那么会模糊匹配查询
<2>同样该方式针对中文有效, 对英文和数字完全没有效果，任何英文和数字都不行；
接下来使用“中文”关键字作为检索条件，运行之后的效果如下：
通过前面使用了WildcardQuery通配符的配置之后，现在这种查询方式显得有点多余的感觉。
6、通过filter过滤条件组合检索索引记录
使用这种过滤器先封装查询对象，然后过滤满足条件的结果显示出来，并且这种过滤方式支持多条件，具体代码如下：
/*** 通过filter过滤条件组合检索索引记录* @param keywords* @throws IOException*/public void searchByFilter(String[] keywords) throws IOException{System.out.println("*****************通过filter过滤条件组合检索索引记录**********************");List<Filter> filterList = new ArrayList<Filter>();Term term = new Term("content", "*" + keywords[0] + "*");Query query = new WildcardQuery(term);//添加过滤器QueryWrapperFilter filter = new QueryWrapperFilter(new WildcardQuery(new Term("content","*" + keywords[1] + "*")));filterList.add(filter);filter = new QueryWrapperFilter(new WildcardQuery(new Term("content","*" + keywords[2] + "*")));filterList.add(filter);for (Filter f : filterList) {query = new FilteredQuery(query, f); //这里面不断的构造query，传递过滤器封装最终的Query查询对象}TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);showResult(topDocs.scoreDocs);}如果想看看Query里面到底存放的是什么可以直接输出Query，在这个例子中传递参数 new String[]{"分词","组合","左边"} ，输出的query分别是：
content:*分词*
filtered(content:*分词*)->QueryWrapperFilter(content:*组合*)
filtered(filtered(content:*分词*)->QueryWrapperFilter(content:*组合*))->QueryWrapperFilter(content:*左边*)
接下来运行该方法的效果如下所示：
由此可见，所有的过滤条件都满足了才会被匹配到结果集中显示。
7、通过boolean检索索引记录
这种实现方式主要是讲多个query查询对象进行筛选，这里包括三种方式：
<1>取出他们共同的部分，即条件都满足的才会匹配；
<2>取出他们不同的部分，即条件必须不满足的才会匹配；
<3>取出他们所有部分，即满足任何一个条件即可的就可以匹配。
具体实现代码如下：
/*** 通过boolean检索索引记录* @param keyword* @throws IOException*/public void searchByBoolean(String[] keywords) throws IOException{System.out.println("*****************通过boolean检索索引记录**********************");Query query1 = new WildcardQuery(new Term("content","*" + keywords[0] + "*"));Query query2 = new WildcardQuery(new Term("content","*" + keywords[1] + "*"));BooleanQuery query = new BooleanQuery();query.add(query1, BooleanClause.Occur.MUST);query.add(query2, BooleanClause.Occur.MUST);//query.add(query2, BooleanClause.Occur.MUST_NOT);//query.add(query2, BooleanClause.Occur.SHOULD);System.out.println(query);TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);showResult(topDocs.scoreDocs); }接下来，传递参数 new String[]{"分词","一个"} 运行一下，具体效果如下所示：
其实，booleanQuery的效果和filterQuery效果差不多，都是将所有的Query返回的交集记录整合在一起记录，也就是条件都要满足才行。这里的前提是使用BooleanClause.Occur.MUST这个“必须满足的”参数；
如果是使用 BooleanClause.Occur.SHOULD 返回的是所有的Query返回的并集集合在一起的记录而使用 BooleanClause.Occur.MUST_NOT表示 必须没有，这里的查询条件中必须不能出现在最终返回的结果中。
那么，Lucene提供的几种常用的检索方式就介绍完了，最终这些检索方式好不好用还取决于自己去尝试之后，慢慢体会才能体会和领悟。
