Java Lucene 搜索入门实例源码下载

【实例简介】

lucene执行的两个主要步骤如下

1、建立索引的执行过程 
     在建立索引时，先要把文档存到索引库中，还要更新词汇表。
操作步骤如下：
（1）、把数据对象转换成相应的Document，其中的属性转为Field；
（2）、调用工具IndexWriter的addDocument(doc)，把Document添加到索引库中；
（3）、Lucene做的操作：
       把文档存到索引库中，并自动指定一个内部编号，用来唯一标识这个条数据；内部编号类似与这条数据的地址，在索引库内部的数据进行调整后，这个编号就可能会改变，同时词汇表中的引用的编号也会做相应的改变，以保 证正确。
      更新词汇表。把文本中的词找出来放到词汇表中，简历与文档的对应关系。要把那些词放到词汇表中呢？这就用到一个叫Analyzer（分词器）的工具。他的作用是把一段文本中的词按照规则取出所包含的所有词。对应的是Analyzer类，这是一个抽象类，切分词的具体规则是由其子类实现。
 
在把对象的属性转化为 Field时，相关代码为：
   doc.add(new Field(“title”,article.getTitle(), Store.YES, Index.Analyzed))
其中第三个参数的意思为
Store.NO 不存储属性的值；
Store.YES 存储属性的值
 
第四个参数
Index.NO 不建立索引
Index.ANALYZED 分词后建立索引
Index.NOT_ANALYZED 不分词，把整个内容作为一个词建立索引
 
Store是影响搜索出的结构是否有指定属性的原始内容。
Index是影响是否可以从这个属性中查询，或者是查询时可以查其中的某些词，还是要把整个内容作为一个词进行查询。
 
2、从索引库中搜索的执行过程（QueryParse、TopDocs、ScoreDoc）
在进行搜索时，先在词汇表中查找，得到符合条件的文档编号列表。再根据文档编号真正的取数据（Document）
操作步骤如下：
（1）、把要查询字符串转为Query对象。这就像在Hiberante总是用HQL查询时，也要先调用Session.createQuery(hql)转成Hibernate的Query对象一样。把查询字符串转换成Query是使用QueryParser，或者使用MultiFieldQueryParser。查询字符串也要先经过Analyzer（分词器）。要求检索时使用Analyzer要与监理索引使用的Analzyer要一致，否则可能搜索不出正确的结果。
（2）、调用IndexSearcher.search()，进行查询，得到结果。此方法返回未TopDocs，是包含结果的多个信息的一个对象。其中有totalHits代表记录数，ScoreDoc的数组。ScoreDoc是代表一个结果的相关度得分与文档编号等信息的对象。
（3）、取出要用到的数据列表。调用IndexSearcher.doc(scoreDoc.doc)以取出指定编号对应的Document数据，在分页时要用到：一次只取一页的数据。

【实例截图】

【核心代码】

public class IndexWriterDemo {  
    /** 
     * 将即将检索的资源写入索引库 
     * @param writer 
     * @throws Exception 
     */  
    public void buildDocs(IndexWriter writer)throws Exception {  
        writer.deleteAll();//清空索引库里已存在的文档（document）  
        List<User> list = DataUtil.getUsers();//得到数据资源  
        System.out.println("buildDocs()->总人数为 :" list.size());  
        for(User user :list){  
            Document doc = new Document();//创建索引库的文档  
            doc.add(new Field("id",String.valueOf(user.getId()),Store.YES,Index.NO));  
            doc.add(new Field("name",user.getName(),Store.YES,Index.ANALYZED));  
            doc.add(new Field("age",String.valueOf(user.getAge()),Store.YES,Index.ANALYZED));  
            doc.add(new Field("sex",user.getSex(),Store.YES,Index.ANALYZED));  
            doc.add(new Field("birthday",String.valueOf(user.getBirthday()),Store.YES,Index.ANALYZED));  
            writer.addDocument(doc);//将文档写入索引库  
        }  
        int count =writer.numDocs();  
        writer.forceMerge(100);//合并索引库文件  
        writer.close();  
        System.out.println("buildDocs()->存入索引库的数量：" count);  
    }  
  
    /** 
     * 从索引库中搜索你要查询的数据 
     * @param searcher 
     * @throws IOException 
     */  
    public void searcherDocs(IndexSearcher searcher) throws IOException{  
        Term term =new Term("sex", "man");//查询条件，意思是我要查找性别为“man”的人  
        TermQuery query =new TermQuery(term);  
        TopDocs docs =searcher.search(query, 100);//查找  
        System.out.println("searcherDoc()->男生人数：" docs.totalHits);  
        for(ScoreDoc doc:docs.scoreDocs){//获取查找的文档的属性数据  
            int docID=doc.doc;  
            Document document =searcher.doc(docID);  
            String str="ID:" document.get("id") ",姓名：" document.get("name") "，性别：" document.get("sex");  
            System.out.println("人员信息:" str);  
        }  
    }  
  }