简述：
前面从新回顾学习了Solr，正好也借此机会顺便学习一下Lucene。
一、什么是Lucene?
全文检索的一个实现方式，也是非结构化数据查询的方法。应用场景：在数据量大，数据结构不固定的时候，采用Lucene，比如百度、Google等搜索引擎，网站的站内搜索，电商平台的商品检索等。
二、Lucene实现全文检索的流程
1、原始文档
原始文档是指要索引和搜索的内容。原始内容包括互联网上的网页、数据库中的数据、磁盘上的文件等。
2、创建文档对象
在构建索引之前，需要将原始内容构建成文档（Document），文档中包含一个一个的域（Field）,域中存储内容。每个Document可以有多个Field，不同的Document可以有不同的Field，同一个Document可以有相同的Field（域名和域值都相同）。
3、分析文档
将原始内容创建为包含域（Field）的文档（document），需要再对域中的内容进行分析，分析的过程是经过对原始文档提取单词、将字母转为小写、去除标点符号、去除停用词等过程生成最终的语汇单元，可以将语汇单元理解为一个一个的单词。比如我是中国人，经过分析变成：我 是 中国人三个部分。每个语汇单元叫做一个Term,不同的域中拆分出来相同的单词是不同的Term。Term分为两部分一部分是文档的域名，另一部分是单词的内容。
4、创建索引
对所有的语汇单元进行索引，索引的目的就是为了搜索。通过索引找文档，这种索引的结构叫做倒排索引结构：倒排索引结构是根据索引找到文档，如下图：
倒排索引结构也叫反向索引结构，包括索引和文档两部分，索引即词汇表，它的规模较小，而文档集合较大。
5、查询索引
查询之前需要先创建查询对象，查询对象中可以指定查询要搜索的Field文档域、查询关键字等，查询对象会生成具体的查询语法，例如：语法 “fileName:lucene”表示要搜索Field域的内容为“lucene”的文档。然后就是在索引上查找域为fileName，并且关键字为Lucene的term，并根据term找到文档id列表。最后将文档内容渲染给用户。可以提供高亮显示。
三、入门Demo
1、使用的包
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-core</artifactId>
<version></version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
<version></version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-queryparser</artifactId>
<version></version>
</dependency>
2、Demo需求
实现一个文件的搜索功能，通过关键字搜索文件，凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都需要找出来。还可以根据中文词语进行查询，并且需要支持多个条件查询。本案例中的原始内容就是磁盘上的文件，如下图：
3、创建索引
@Test
public void createIndex() throws Exception {
// 1、创建一个Director对象，指定索引库保存的位置。
// 把索引库保存在内存中
// Directory directory = new RAMDirectory();
// 把索引库保存在磁盘
Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\Lucene\\index").toPath());
// 2、基于Directory对象创建一个IndexWriter对象
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, new IndexWriterConfig());
// 3、读取磁盘上的文件，对应每个文件创建一个文档对象。
File dir = new File("D:\\Lucene\\searchsource");
File[] files = dir.listFiles();
for (File f : files) {
// 取文件名
String fileName = f.getName();
// 文件的路径
String filePath = f.getPath();
// 文件的内容
String fileContent = FileUtils.readFileToString(f, "utf-8");
// 文件的大小
long fileSize = FileUtils.sizeOf(f);
// 创建Field
// 参数1：域的名称，参数2：域的内容，参数3：是否存储
Field fieldName = new TextField("name", fileName, Field.Store.YES);
Field fieldPath = new StoredField("path", filePath);
Field fieldContent = new TextField("content", fileContent, Field.Store.YES);
Field fieldSizeValue = new LongPoint("size", fileSize);
Field fieldSizeStore = new StoredField("size", fileSize);
// 创建文档对象
Document document = new Document();
// 向文档对象中添加域
document.add(fieldName);
document.add(fieldPath);
document.add(fieldContent);
// document.add(fieldSize);
document.add(fieldSizeValue);
document.add(fieldSizeStore);
// 5、把文档对象写入索引库
indexWriter.addDocument(document);
}
// 6、关闭indexwriter对象
indexWriter.close();
}
运行之后可以看到index文件里面生成了很多索引
可以使用Luke工具查看索引文件
4、查询索引库
@Test
public void searchIndex() throws Exception {
// 1、创建一个Director对象，指定索引库的位置
Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\Lucene\\index").toPath());
// 2、创建一个IndexReader对象
IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
// 3、创建一个IndexSearcher对象，构造方法中的参数indexReader对象。
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
// 4、创建一个Query对象，TermQuery
Query query = new TermQuery(new Term("name", "spring"));
// 5、执行查询，得到一个TopDocs对象
// 参数1：查询对象 参数2：查询结果返回的最大记录数
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, );
// 6、取查询结果的总记录数
System.out.println("查询总记录数：" + topDocs.totalHits);
// 7、取文档列表
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
// 8、打印文档中的内容
for (ScoreDoc doc : scoreDocs) {
// 取文档id
int docId = doc.doc;
// 根据id取文档对象
Document document = indexSearcher.doc(docId);
System.out.println(document.get("name"));
System.out.println(document.get("path"));
System.out.println(document.get("size"));
// System.out.println(document.get("content"));
System.out.println("******************************");
}
// 9、关闭IndexReader对象
indexReader.close();
}
5、自定义分词器（IK分词器）
之前在创建索引的时候没有使用分词器，其实是使用了默认的标准分词器
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, new IndexWriterConfig());
但是这种分词器对中文处理的很不好，所以这里选择使用IK分词器。网上找到的maven坐标导入报错，所以就找了一个jar手动导入
自定义分词器词汇
把配置文件和扩展词典和停用词词典添加到classpath下 。注意：hotword.dic和stopword.dic文件的格式为UTF-8，注意是无BOM 的UTF-8 编码。也就是说禁止使用windows记事本编辑扩展词典文件使用EditPlus.exe保存为无BOM 的UTF-8 编码格式，如下图：
测试IK分词器
@Test
public void testTokenStream() throws Exception {
// 1）创建一个Analyzer对象，StandardAnalyzer对象
// 标准分词器
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();// 2）使用分析器对象的tokenStream方法获得一个TokenStream对象
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("","我就是想测试一下Lucene的中文分词器而已，没有别的意思了");
// 3）向TokenStream对象中设置一个引用，相当于数一个指针
CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
// 4）调用TokenStream对象的rest方法。如果不调用抛异常
tokenStream.reset();
// 5）使用while循环遍历TokenStream对象
while (tokenStream.incrementToken()) {
System.out.println(charTermAttribute.toString());
}
// 6）关闭TokenStream对象
tokenStream.close();
}
结论：在这里可以看到标准分词器对中文并不友好
@Test
public void testTokenStream() throws Exception {
// 1）创建一个Analyzer对象，StandardAnalyzer对象
//IK分词器
Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
// 2）使用分析器对象的tokenStream方法获得一个TokenStream对象
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("","我就是想测试一下Lucene的中文分词器而已，没有别的意思了");
// 3）向TokenStream对象中设置一个引用，相当于数一个指针
CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
// 4）调用TokenStream对象的rest方法。如果不调用抛异常
tokenStream.reset();
// 5）使用while循环遍历TokenStream对象
while (tokenStream.incrementToken()) {
System.out.println(charTermAttribute.toString());
}
// 6）关闭TokenStream对象
tokenStream.close();
}
结论：可以看到IK中文分词器效果明显比标准分词器好。
如何使用IK分词器
在创建索引的第二步里面加上IK分词器就可以使用了
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer()));
5、索引库的维护
Field（域）有很多类型。下面就介绍Field（域的属性）
结论：根据不同的类型使用不同的域
新增索引
@Test
public void addDocument() throws Exception {
// 创建一个IndexWriter对象，需要使用IKAnalyzer作为分析器
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(FSDirectory.open(new File("D:\\Lucene\\index").toPath()),
new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer()));
// 创建一个Document对象
Document document = new Document();
// 向document对象中添加域
document.add(new TextField("name", "新增加的域", Field.Store.YES));
document.add(new TextField("content", "新家域的内容", Field.Store.NO));
document.add(new StoredField("path", "D:/temp/helo"));
// 把文档写入索引库
indexWriter.addDocument(document);
// 关闭索引库
indexWriter.close();
}
可以看到文档域变成了16个
删除索引
@Test
public void deleteAllDocument() throws Exception {
// 创建一个IndexWriter对象，需要使用IKAnalyzer作为分析器
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(FSDirectory.open(new File("D:\\Lucene\\index").toPath()),
new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer()));
//删除全部索引
indexWriter.deleteAll();//关闭索引库
indexWriter.close();
}
这样就会删除全部，当然也可以根据条件删除。我们先把之前增加的索引全部再增加一次。然后查询文档中有包含spring的有几个。
@Test
public void deleteAllDocument() throws Exception {
// 创建一个IndexWriter对象，需要使用IKAnalyzer作为分析器
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(FSDirectory.open(new File("D:\\Lucene\\index").toPath()),
new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer()));
//根据条件删除
indexWriter.deleteDocuments(new Term("name", "spring"));
//关闭索引库
indexWriter.close();
}
原始文档有15个，删除2个包含spring的
修改索引
在Lucene中修改的原理是先删除在新增。步骤：先删除全部索引，再增加全部索引。然后替换包换spring的
@Test
public void updateDocument() throws Exception {
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(FSDirectory.open(new File("D:\\Lucene\\index").toPath()),
new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer()));
//创建一个新的文档对象
Document document = new Document();
//向文档对象中添加域
document.add(new TextField("name", "测试索引修改", Field.Store.YES));//更新操作
indexWriter.updateDocument(new Term("name", "spring"), document);
//关闭索引库
indexWriter.close();
}
这时候在查询包含spring的文档
然后查询包含测试的文档
从这个结论就可以看出，更新就是先删除，然后在增加。、
本文中所需要的jar包和资料：链接：https://pan.baidu.com/s/1UU0e5_fnh8bZ1y85U4Ibqw 提取码：bxdp
目前主要就是学到这里。后面如果用到或者再学习到了。在继续补充。这个案例只是搭建一个简单Demo。里面难免会有错误的地方。欢迎指正