本文主要是介绍Lucene4.3开发之第七步之合体后期(七)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
[b][color=cyan][size=x-large]转载请注明原创地址:[url]http://qindongliang1922.iteye.com/blog/1942030[/url]
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[b][color=green][size=x-large]今天散仙要写的是关于Lucene里面Collector这个东西，暂且称它为收集器吧，先来看下Lucene内置Collector类的继承图。
[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0089/3667/f21da706-2882-3eee-bfda-9debf9190edf.jpg[/img]
我们先来回顾下，一个基本的搜索流程是怎么完成的
1，得到一个索引目录Directory(可能基于内存的或者磁盘的)。
2，得到一个DirectoryReader。
3，实例化查询组件IndexSearcher。
4，检索得到TopDoc查询结果集
5,遍历ScoresDocs处理结果
我们看下这个检索的流程，大概可以分这5步，前1,2,3算是准备工作，后面的2步是我们经常需要进行数据处理的地方，那么我们Collector到底工作在哪一步呢？，其实Collector真正的起作用是在3-4步之间的。
那么Collector的作用是干什么的？为什么需要使用Collector？
在这之前先分析下TopDocs这个类，这个类的工作原理，其实在后台使用的也是一个收集器，收收集我们检索的结果，通过TopDocsCollector这个基类下面的2个子类收集器，来收集一次我们检索的命中数据。
所以collector的作用就是收集某些我们需要定制化的结果集，某些情况下使用collector可以可以极大的提升我们程序的性能，通过collector可以让我们对每一个匹配上的文档做一些特有的定制化操作，当然前提是在我们需要使用的情况下。
下面我们来看下collector基类的几个方法
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[b]
[color=blue][size=x-large]
[table]
|方法|说明
|collect()|检索时，每匹配上一个文档，都会调用此方法
|acceptsDocsOutOfOrder()|测试本collector是否能处理无序到达的docid
|setScorer(Scorer scorer) |处理检索结果的评分
|setNextReader(AtomicReaderContext context) |检索时，在多个索引段结构之间切换的方法
[/table]
[/size][/color]
[/b]
[b][color=indigo][size=x-large]下面我们来看下自定义的一个collector来实现ScoreDoc类的功能,代码如下.[/size][/color][/b]
package com.piaoxuexianjing;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.lucene.index.AtomicReaderContext;
import org.apache.lucene.search.Collector;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.Scorer;
/**
* @author 三劫散仙
* @version 1.0
*
* 自定义收集器
* 实现评分收集
* **/
public class MyScoreCollector extends Collector {
//private HashMap<String, String> documents=new HashMap<String, String>();
List<ScoreDoc> docs=new ArrayList<ScoreDoc>();
private Scorer scorer;//scorer类
private int docBase;//全局相对段基数
@Override
public boolean acceptsDocsOutOfOrder() {
// TODO Auto-generated method stub
//返回true是允许无次序的ID
//返回false必须是有次序的
return true;
}
@Override
public void collect(int arg0) throws IOException {
/**
* 匹配上一个文档
* 就记录其docid与打分情况
*
* */
docs.add(new ScoreDoc(arg0+docBase,scorer.score()));//
}
// BinaryDocValues names;//字符类型的内置存储
// BinaryDocValues bookNames;//字符类型的内置存储
// BinaryDocValues ids;//字符类型的内置存储
// BinaryDocValues prices;//字符类型的内置存储
// FieldCache.Doubles d ; //数值类型的内置存储
// FieldCache.Ints ints;//数值类型的内置存储
@Override
public void setNextReader(AtomicReaderContext arg0) throws IOException {
this.docBase=arg0.docBase;//记录每个索引段结构的相对位置
}
@Override
public void setScorer(Scorer arg0) throws IOException {
// TODO Auto-generated method stub
this.scorer=arg0;//记录改匹配的打分情况
}
}
[b][size=x-large][color=green]测试类的核心代码[/color][/size][/b]
//自定义收集器
MyScoreCollector scoreCollector=new MyScoreCollector();
searcher.search(new MatchAllDocsQuery(), scoreCollector);
/**
* 自定义的收集类，实现效果===>ScoreDocs类
* **/
List<ScoreDoc> s=scoreCollector.docs;
for(ScoreDoc sc:s){
System.out.println(sc.doc+"===="+sc.score);
}[b][size=x-large]输出结果如下[/size][/b]
0====1.0
1====1.0
2====1.0
3====1.0
4====1.0
5====1.0
6====1.0
7====1.0
[b][size=x-large]至此，我们就利用自定义的collector完成了一个简单的收集评分功能，当然我们可以根据自己的业务，来实现各种各样的collector，灵活运用！[/size][/b]
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