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Lucene.Net 介绍

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[摘要]Lucene是一个全文搜索框架,而不是应用产品。因此它并不像www.baidu.com 或者google Desktop那么拿来就能用,它只是提供了一种工具让你能实现这些产品。本文主要对Lucene.Net进行详细介绍!

1 lucene简介
1.1 什么是lucenepowered by 25175.net
Lucene是一个全文搜索框架,而不是应用产品。因此它并不像www.baidu.com 或者google Desktop那么拿来就能用,它只是提供了一种工具让你能实现这些产品。

1.2 lucene能做什么
要 回答这个问题,先要了解lucene的本质。实际上lucene的功能很单一,说到底,就是你给它若干个字符串,然后它为你提供一个全文搜索服务,告诉你 你要搜索的关键词出现在哪里。知道了这个本质,你就可以发挥想象做任何符合这个条件的事情了。你可以把站内新闻都索引了,做个资料库;你可以把一个数据库 表的若干个字段索引起来,那就不用再担心因为“%like%”而锁表了;你也可以写个自己的搜索引擎……

1.3 你该不该选择lucene
下面给出一些测试数据,如果你觉得可以接受,那么可以选择。
测试一:250万记录,300M左右文本,生成索引380M左右,800线程下平均处理时间300ms。
测试二:37000记录,索引数据库中的两个varchar字段,索引文件2.6M,800线程下平均处理时间1.5ms。

2 lucene的工作方式
lucene提供的服务实际包含两部分:一入一出。所谓入是写入,即将你提供的源(本质是字符串)写入索引或者将其从索引中删除;所谓出是读出,即向用户提供全文搜索服务,让用户可以通过关键词定位源。

2.1写入流程
源字符串首先经过analyzer处理,包括:分词,分成一个个单词;去除stopword(可选)。
将源中需要的信息加入document.各个Field中,并把需要索引的Field索引起来,把需要存储的Field存储起来。
将索引写入存储器,存储器可以是内存或磁盘。

2.2读出流程
用户提供搜索关键词,经过analyzer处理。
对处理后的关键词搜索索引找出对应的document.
用户根据需要从找到的document.提取需要的Field。

3 一些需要知道的概念
lucene用到一些概念,了解它们的含义,有利于下面的讲解。

3.1 analyzer
Analyzer 是分析器,它的作用是把一个字符串按某种规则划分成一个个词语,并去除其中的无效词语,这里说的无效词语是指英文中的 “of”、 “the”,中文中的“的”、“地”等词语,这些词语在文章中大量出现,但是本身不包含什么关键信息,去掉有利于缩小索引文件、提高效率、提高命中率。
分词的规则千变万化,但目的只有一个:按语义划分。这点在英文中比较容易实现,因为英文本身就是以单词为单位的,已经用空格分开;而中文则必须以某种方法将连成一片的句子划分成一个个词语。具体划分方法下面再详细介绍,这里只需了解分析器的概念即可。

3.2 document.br /> 用户提供的源是一条条记录,它们可以是文本文件、字符串或者数据库表的一条记录等等。一条记录经过索引之后,就是以一个document.形式存储在索引文件中的。用户进行搜索,也是以document.表的形式返回。

3.3 field
一个document.以包含多个信息域,例如一篇文章可以包含“标题”、“正文”、“最后修改时间”等信息域,这些信息域就是通过Field在document.存储的。
Field有两个属性可选:存储和索引。通过存储属性你可以控制是否对这个Field进行存储;通过索引属性你可以控制是否对该Field进行索引。这看起来似乎有些废话,事实上对这两个属性的正确组合很重要,下面举例说明:
还 是以刚才的文章为例子,我们需要对标题和正文进行全文搜索,所以我们要把索引属性设置为真,同时我们希望能直接从搜索结果中提取文章标题,所以我们把标题 域的存储属性设置为真,但是由于正文域太大了,我们为了缩小索引文件大小,将正文域的存储属性设置为假,当需要时再直接读取文件;我们只是希望能从搜索解 果中提取最后修改时间,不需要对它进行搜索,所以我们把最后修改时间域的存储属性设置为真,索引属性设置为假。上面的三个域涵盖了两个属性的三种组合,还 有一种全为假的没有用到,事实上Field不允许你那么设置,因为既不存储又不索引的域是没有意义的。

3.4 term
term是搜索的最小单位,它表示文档的一个词语,term由两部分组成:它表示的词语和这个词语所出现的field。

3.5 tocken
tocken是term的一次出现,它包含trem文本和相应的起止偏移,以及一个类型字符串。一句话中可以出现多次相同的词语,它们都用同一个term表示,但是用不同的tocken,每个tocken标记该词语出现的地方。

3.6 segment
添加索引时并不是每个document.马上添加到同一个索引文件,它们首先被写入到不同的小文件,然后再合并成一个大索引文件,这里每个小文件都是一个segment。

4 lucene的结构
lucene包括core和sandbox两部分,其中core是lucene稳定的核心部分,sandbox包含了一些附加功能,例如highlighter、各种分析器。
Lucene core有七个包:analysis,document.index,queryParser,search,store,util。
4.1 analysis
Analysis包含一些内建的分析器,例如按空白字符分词的WhitespaceAnalyzer,添加了stopwrod过滤的StopAnalyzer,最常用的StandardAnalyzer。
4.2 document.br /> document.含文档的数据结构,例如document.定义了存储文档的数据结构,Field类定义了document.一个域。
4.3 index
Index 包含了索引的读写类,例如对索引文件的segment进行写、合并、优化的IndexWriter类和对索引进行读取和删除操作的 IndexReader类,这里要注意的是不要被IndexReader这个名字误导,以为它是索引文件的读取类,实际上删除索引也是由它完成, IndexWriter只关心如何将索引写入一个个segment,并将它们合并优化;IndexReader则关注索引文件中各个文档的组织形式。
4.4 queryParser
QueryParser 包含了解析查询语句的类,lucene的查询语句和sql语句有点类似,有各种保留字,按照一定的语法可以组成各种查询。 Lucene有很多种Query类,它们都继承自Query,执行各种特殊的查询,QueryParser的作用就是解析查询语句,按顺序调用各种 Query类查找出结果。
4.5 search
Search包含了从索引中搜索结果的各种类,例如刚才说的各种Query类,包括TermQuery、BooleanQuery等就在这个包里。
4.6 store
Store包含了索引的存储类,例如Directory定义了索引文件的存储结构,FSDirectory为存储在文件中的索引,RAMDirectory为存储在内存中的索引,MmapDirectory为使用内存映射的索引。
4.7 util
Util包含一些公共工具类,例如时间和字符串之间的转换工具。
5 如何建索引
5.1 最简单的能完成索引的代码片断

IndexWriter writer = new IndexWriter(“/data/index/”, new StandardAnalyzer(), true);
document.doc = new document.);
doc.add(new Field("title", "lucene introduction", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
doc.add(new Field("content", "lucene works well", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
writer.adddocument.doc);
writer.optimize();
writer.close();

下面我们分析一下这段代码。
首先我们创建了一个writer,并指定存放索引的目录为“/data/index”,使用的分析器为StandardAnalyzer,第三个参数说明如果已经有索引文件在索引目录下,我们将覆盖它们。
然后我们新建一个document.
我们向document.加一个field,名字是“title”,内容是“lucene introduction”,对它进行存储并索引。
再添加一个名字是“content”的field,内容是“lucene works well”,也是存储并索引。
然后我们将这个文档添加到索引中,如果有多个文档,可以重复上面的操作,创建document.添加。
添加完所有document.我们对索引进行优化,优化主要是将多个segment合并到一个,有利于提高索引速度。
随后将writer关闭,这点很重要。

对,创建索引就这么简单!
当然你可能修改上面的代码获得更具个性化的服务。

5.2 将索引直接写在内存
你需要首先创建一个RAMDirectory,并将其传给writer,代码如下:

Directory dir = new RAMDirectory();
IndexWriter writer = new IndexWriter(dir, new StandardAnalyzer(), true);
document.doc = new document.);
doc.add(new Field("title", "lucene introduction", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
doc.add(new Field("content", "lucene works well", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
writer.adddocument.doc);
writer.optimize();
writer.close();

5.3 索引文本文件
如果你想把纯文本文件索引起来,而不想自己将它们读入字符串创建field,你可以用下面的代码创建field:

Field field = new Field("content", new FileReader(file));

这里的file就是该文本文件。该构造函数实际上是读去文件内容,并对其进行索引,但不存储。

6 如何维护索引
索引的维护操作都是由IndexReader类提供。

6.1 如何删除索引
lucene提供了两种从索引中删除document.方法,一种是

void deletedocument.int docNum)

这种方法是根据document.索引中的编号来删除,每个document.进索引后都会有个唯一编号,所以根据编号删除是一种精确删除,但是这个编号是索引的内部结构,一般我们不会知道某个文件的编号到底是几,所以用处不大。另一种是

void deletedocument.(Term term)

这种方法实际上是首先根据参数term执行一个搜索操作,然后把搜索到的结果批量删除了。我们可以通过这个方法提供一个严格的查询条件,达到删除指定document.目的。
下面给出一个例子:

Directory dir = FSDirectory.getDirectory(PATH, false);
IndexReader reader = IndexReader.open(dir);
Term term = new Term(field, key);
reader.deletedocument.(term);
reader.close();

6.2 如何更新索引
lucene并没有提供专门的索引更新方法,我们需要先将相应的document.除,然后再将新的document.入索引。例如:

Directory dir = FSDirectory.getDirectory(PATH, false);
IndexReader reader = IndexReader.open(dir);
Term term = new Term(“title”, “lucene introduction”);
reader.deletedocument.(term);
reader.close();

IndexWriter writer = new IndexWriter(dir, new StandardAnalyzer(), true);
document.doc = new document.);
doc.add(new Field("title", "lucene introduction", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
doc.add(new Field("content", "lucene is funny", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
writer.adddocument.doc);
writer.optimize();
writer.close();

7 如何搜索

  lucene 的搜索相当强大,它提供了很多辅助查询类,每个类都继承自Query类,各自完成一种特殊的查询,你可以像搭积木一样将它们任意组合使用,完成一些复杂操 作;另外lucene还提供了Sort类对结果进行排序,提供了Filter类对查询条件进行限制。你或许会不自觉地拿它跟SQL语句进行比 较:“lucene能执行and、or、order by、where、like ‘%xx%’操作吗?”回答是:“当然没问题!”

7.1 各种各样的Query
下面我们看看lucene到底允许我们进行哪些查询操作:

7.1.1 TermQuery
首先介绍最基本的查询,如果你想执行一个这样的查询:“在content域中包含‘lucene’的document.rdquo;,那么你可以用TermQuery:

Term t = new Term("content", " lucene";
Query query = new TermQuery(t);

7.1.2 BooleanQuery
如果你想这么查询:“在content域中包含java或perl的document.rdquo;,那么你可以建立两个TermQuery并把它们用BooleanQuery连接起来:

TermQuery termQuery1 = new TermQuery(new Term("content", "java");
TermQuery termQuery 2 = new TermQuery(new Term("content", "perl");
BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery();
booleanQuery.add(termQuery 1, BooleanClause.Occur.SHOULD);
booleanQuery.add(termQuery 2, BooleanClause.Occur.SHOULD);

7.1.3 WildcardQuery
如果你想对某单词进行通配符查询,你可以用WildcardQuery,通配符包括’?’匹配一个任意字符和’*’匹配零个或多个任意字符,例如你搜索’use*’,你可能找到’useful’或者’useless’:

Query query = new WildcardQuery(new Term("content", "use*");

7.1.4 PhraseQuery
你可能对中日关系比较感兴趣,想查找‘中’和‘日’挨得比较近(5个字的距离内)的文章,超过这个距离的不予考虑,你可以:

PhraseQuery query = new PhraseQuery();
query.setSlop(5);
query.add(new Term("content ", “中”));
query.add(new Term(“content”, “日”));

那么它可能搜到“中日合作……”、“中方和日方……”,但是搜不到“中国某高层领导说日本欠扁”。

7.1.5 PrefixQuery
如果你想搜以‘中’开头的词语,你可以用PrefixQuery:

PrefixQuery query = new PrefixQuery(new Term("content ", "中");

7.1.6 FuzzyQuery
FuzzyQuery用来搜索相似的term,使用Levenshtein算法。假设你想搜索跟‘wuzza’相似的词语,你可以:

Query query = new FuzzyQuery(new Term("content", "wuzza");

你可能得到‘fuzzy’和‘wuzzy’。

7.1.7 RangeQuery
另一个常用的Query是RangeQuery,你也许想搜索时间域从20060101到20060130之间的document.你可以用RangeQuery:

RangeQuery query = new RangeQuery(new Term(“time”, “20060101”), new Term(“time”, “20060130”), true);

最后的true表示用闭合区间。

7.2 QueryParser
看 了这么多Query,你可能会问:“不会让我自己组合各种Query吧,太麻烦了!”当然不会,lucene提供了一种类似于SQL语句的查询语句,我们 姑且叫它lucene语句,通过它,你可以把各种查询一句话搞定,lucene会自动把它们查分成小块交给相应Query执行。下面我们对应每种 Query演示一下:
TermQuery可以用“field:key”方式,例如“content:lucene”。
BooleanQuery中‘与’用‘+’,‘或’用‘ ’,例如“content:java contenterl”。
WildcardQuery仍然用‘?’和‘*’,例如“content:use*”。
PhraseQuery用‘~’,例如“content:"中日"~5”。
PrefixQuery用‘*’,例如“中*”。
FuzzyQuery用‘~’,例如“content: wuzza ~”。
RangeQuery用‘[]’或‘{}’,前者表示闭区间,后者表示开区间,例如“time:[20060101 TO 20060130]”,注意TO区分大小写。
你 可以任意组合query string,完成复杂操作,例如“标题或正文包括lucene,并且时间在20060101到20060130之间的文章” 可以表示为:“+ (title:lucene content:lucene) +time:[20060101 TO 20060130]”。代码如下:

Directory dir = FSDirectory.getDirectory(PATH, false);
IndexSearcher is = new IndexSearcher(dir);
QueryParser parser = new QueryParser("content", new StandardAnalyzer());
Query query = parser.parse("+(title:lucene content:lucene) +time:[20060101 TO 20060130]";
Hits hits = is.search(query);
for (int i = 0; i < hits.length(); i++)
{
document.doc = hits.doc(i);
System.out.println(doc.get("title");
}
is.close();

首先我们创建一个在指定文件目录上的IndexSearcher。
然后创建一个使用StandardAnalyzer作为分析器的QueryParser,它默认搜索的域是content。
接着我们用QueryParser来parse查询字串,生成一个Query。
然后利用这个Query去查找结果,结果以Hits的形式返回。
这个Hits对象包含一个列表,我们挨个把它的内容显示出来。

7.3 Filter
filter 的作用就是限制只查询索引的某个子集,它的作用有点像SQL语句里的 where,但又有区别,它不是正规查询的一部分,只是对数据源进行预处理,然后交给查询语句。注意它执行的是预处理,而不是对查询结果进行过滤,所以使 用filter的代价是很大的,它可能会使一次查询耗时提高一百倍。
最常用的filter是RangeFilter和QueryFilter。RangeFilter是设定只搜索指定范围内的索引;QueryFilter是在上次查询的结果中搜索。
Filter的使用非常简单,你只需创建一个filter实例,然后把它传给searcher。


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