全文检索技术

Lucene

            
1        课程计划
1、什么是全文检索，如何实现全文检索
2、Lucene实现全文检索的流程
a)        创建索引
b)        查询索引
3、配置开发环境
4、入门程序
5、分析器的分析过程
a)        测试分析器的分词效果
b)        第三方中文分析器
6、索引库维护
a)        添加文档
b)        删除文档
c)        修改文档
7、索引库查询
a)        使用Query子类查询
b)        使用QueryParser查询
2        什么是全文检索
2.1        数据分类
我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据和非结构化数据。
结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等磁盘上的文件
2.2        结构化数据搜索
常见的结构化数据也就是数据库中的数据。在数据库中搜索很容易实现，通常都是使用sql语句进行查询，而且能很快的得到查询结果。
为什么数据库搜索很容易？
因为数据库中的数据存储是有规律的，有行有列而且数据格式、数据长度都是固定的。
2.3        非结构化数据查询方法
（1）顺序扫描法(Serial Scanning)
所谓顺序扫描，比如要找内容包含某一个字符串的文件，就是一个文档一个文档的看，对于每一个文档，从头看到尾，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下一个文件，直到扫描完所有的文件。如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，只是相当的慢。
（2）全文检索(Full-text Search)
将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，我们称之索引。
例如：字典。字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引，对每一个字的解释是非结构化的，如果字典没有音节表和部首检字表，在茫茫辞海中找一个字只能顺序扫描。然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理，比如读音，就比较结构化，分声母和韵母，分别只有几种可以一一列举，于是将读音拿出来按一定的顺序排列，每一项读音都指向此字的详细解释的页数。我们搜索时按结构化的拼音搜到读音，然后按其指向的页数，便可找到我们的非结构化数据——也即对字的解释。
这种先建立索引，再对索引进行搜索的过程就叫全文检索(Full-text Search)。
虽然创建索引的过程也是非常耗时的，但是索引一旦创建就可以多次使用，全文检索主要处理的是查询，所以耗时间创建索引是值得的。
2.4        如何实现全文检索
可以使用Lucene实现全文检索。Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能。

2.5        全文检索的应用场景
对于数据量大、数据结构不固定的数据可采用全文检索方式搜索，比如百度、Google等搜索引擎、论坛站内搜索、电商网站站内搜索等。
3        Lucene实现全文检索的流程
3.1        索引和搜索流程图

1、绿色表示索引过程，对要搜索的原始内容进行索引构建一个索引库，索引过程包括：
确定原始内容即要搜索的内容采集文档创建文档分析文档索引文档
       
2、红色表示搜索过程，从索引库中搜索内容，搜索过程包括：
用户通过搜索界面创建查询执行搜索，从索引库搜索渲染搜索结果
3.2        创建索引
对文档索引的过程，将用户要搜索的文档内容进行索引，索引存储在索引库（index）中。
这里我们要搜索的文档是磁盘上的文本文件，根据案例描述：凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都要找出来，这里要对文件名和文件内容创建索引。
3.2.1        获得原始文档
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。
本案例中的原始内容就是磁盘上的文件，如下图：


从互联网上、数据库、文件系统中等获取需要搜索的原始信息，这个过程就是信息采集，信息采集的目的是为了对原始内容进行索引。
在Internet上采集信息的软件通常称为爬虫或蜘蛛，也称为网络机器人，爬虫访问互联网上的每一个网页，将获取到的网页内容存储起来。
本案例我们要获取磁盘上文件的内容，可以通过文件流来读取文本文件的内容，对于pdf、doc、xls等文件可通过第三方提供的解析工具读取文件内容，比如Apache POI读取doc和xls的文件内容。

3.2.2        创建文档对象
获取原始内容的目的是为了索引，在索引前需要将原始内容创建成文档（Document），文档中包括一个一个的域（Field），域中存储内容。
这里我们可以将磁盘上的一个文件当成一个document，Document中包括一些Field（file_name文件名称、file_path文件路径、file_size文件大小、file_content文件内容），如下图：


注意：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）

每个文档都有一个唯一的编号，就是文档id。
3.2.3        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。

比如下边的文档经过分析如下：
原文档内容：
Lucene is a Java full-text search engine.  Lucene is not a complete
application, but rather a code library and API that can easily be used
to add search capabilities to applications.

分析后得到的语汇单元：
lucene、java、full、search、engine。。。。

每个单词叫做一个Term，不同的域中拆分出来的相同的单词是不同的term。term中包含两部分一部分是文档的域名，另一部分是单词的内容。
例如：文件名中包含apache和文件内容中包含的apache是不同的term。
3.2.4        创建索引
对所有文档分析得出的语汇单元进行索引，索引的目的是为了搜索，最终要实现只搜索被索引的语汇单元从而找到Document（文档）。

















注意：创建索引是对语汇单元索引，通过词语找文档，这种索引的结构叫倒排索引结构。
传统方法是根据文件找到该文件的内容，在文件内容中匹配搜索关键字，这种方法是顺序扫描方法，数据量大、搜索慢。
倒排索引结构是根据内容（词语）找文档，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。
3.3        查询索引
查询索引也是搜索的过程。搜索就是用户输入关键字，从索引（index）中进行搜索的过程。根据关键字搜索索引，根据索引找到对应的文档，从而找到要搜索的内容（这里指磁盘上的文件）。
3.3.1        用户查询接口
全文检索系统提供用户搜索的界面供用户提交搜索的关键字，搜索完成展示搜索结果。

比如：


Lucene不提供制作用户搜索界面的功能，需要根据自己的需求开发搜索界面。
3.3.2        创建查询
用户输入查询关键字执行搜索之前需要先构建一个查询对象，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

3.3.3        执行查询
搜索索引过程：
根据查询语法在倒排索引词典表中分别找出对应搜索词的索引，从而找到索引所链接的文档链表。
比如搜索语法为“fileName:lucene”表示搜索出fileName域中包含Lucene的文档。
搜索过程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。



3.3.4        渲染结果
以一个友好的界面将查询结果展示给用户，用户根据搜索结果找自己想要的信息，为了帮助用户很快找到自己的结果，提供了很多展示的效果，比如搜索结果中将关键字高亮显示，百度提供的快照等。



4        配置开发环境
4.1        Lucene下载
Lucene是开发全文检索功能的工具包，从官方网站下载lucene-7.4.0，并解压。

官方网站：http://lucene.apache.org/
版本：lucene-7.4.0
Jdk要求：1.8以上
4.2        使用的jar包
lucene-core-7.4.0.jar

lucene-analyzers-common-7.4.0.jar

5        入门程序
5.1        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：


5.2        创建索引
5.2.1        实现步骤
第一步：创建一个java工程，并导入jar包。
第二步：创建一个indexwriter对象。
1）指定索引库的存放位置Directory对象
2）指定一个IndexWriterConfig对象。
第二步：创建document对象。
第三步：创建field对象，将field添加到document对象中。
第四步：使用indexwriter对象将document对象写入索引库，此过程进行索引创建。并将索引和document对象写入索引库。
第五步：关闭IndexWriter对象。
5.2.2        代码实现
//创建索引
@Test
public void createIndex() throws Exception {

    //指定索引库存放的路径
    //D:\temp\index
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\index").toPath());
    //索引库还可以存放到内存中
    //Directory directory = new RAMDirectory();
    //创建indexwriterCofig对象
    IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig();
    //创建indexwriter对象
    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
    //原始文档的路径
    File dir = new File("D:\\temp\\searchsource");
    for (File f : dir.listFiles()) {
        //文件名
        String fileName = f.getName();
        //文件内容
        String fileContent = FileUtils.readFileToString(f);
        //文件路径
        String filePath = f.getPath();
        //文件的大小
        long fileSize  = FileUtils.sizeOf(f);
        //创建文件名域
        //第一个参数：域的名称
        //第二个参数：域的内容
        //第三个参数：是否存储
        Field fileNameField = new TextField("filename", fileName, Field.Store.YES);
        //文件内容域
        Field fileContentField = new TextField("content", fileContent, Field.Store.YES);
        //文件路径域（不分析、不索引、只存储）
        Field filePathField = new TextField("path", filePath, Field.Store.YES);
        //文件大小域
        Field fileSizeField = new TextField("size", fileSize + "", Field.Store.YES);

        //创建document对象
        Document document = new Document();
        document.add(fileNameField);
        document.add(fileContentField);
        document.add(filePathField);
        document.add(fileSizeField);
        //创建索引，并写入索引库
        indexWriter.addDocument(document);
    }
    //关闭indexwriter
    indexWriter.close();
}


5.2.3        使用Luke工具查看索引文件

我们使用的luke的版本是luke-7.4.0，跟lucene的版本对应的。可以打开7.4.0版本的lucene创建的索引库。需要注意的是此版本的Luke是jdk9编译的，所以要想运行此工具还需要jdk9才可以。


5.3        查询索引
5.3.1        实现步骤
第一步：创建一个Directory对象，也就是索引库存放的位置。
第二步：创建一个indexReader对象，需要指定Directory对象。
第三步：创建一个indexsearcher对象，需要指定IndexReader对象
第四步：创建一个TermQuery对象，指定查询的域和查询的关键词。
第五步：执行查询。
第六步：返回查询结果。遍历查询结果并输出。
第七步：关闭IndexReader对象

5.3.2        代码实现
//查询索引库
@Test
public void searchIndex() throws Exception {
    //指定索引库存放的路径
    //D:\temp\index
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\index").toPath());
    //创建indexReader对象
    IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
    //创建indexsearcher对象
    IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
    //创建查询
    Query query = new TermQuery(new Term("filename", "apache"));
    //执行查询
    //第一个参数是查询对象，第二个参数是查询结果返回的最大值
    TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
    //查询结果的总条数
    System.out.println("查询结果的总条数："+ topDocs.totalHits);
    //遍历查询结果
    //topDocs.scoreDocs存储了document对象的id
    for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
        //scoreDoc.doc属性就是document对象的id
        //根据document的id找到document对象
        Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
        System.out.println(document.get("filename"));
        //System.out.println(document.get("content"));
        System.out.println(document.get("path"));
        System.out.println(document.get("size"));
        System.out.println("-------------------------");
    }
    //关闭indexreader对象
    indexReader.close();
}

6        分析器
6.1        分析器的分词效果
//查看标准分析器的分词效果
@Test
public void testTokenStream() throws Exception {
    //创建一个标准分析器对象
    Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
    //获得tokenStream对象
    //第一个参数：域名，可以随便给一个
    //第二个参数：要分析的文本内容
    TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("test", "The Spring Framework provides a comprehensive programming and configuration model.");
    //添加一个引用，可以获得每个关键词
    CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
    //添加一个偏移量的引用，记录了关键词的开始位置以及结束位置
    OffsetAttribute offsetAttribute = tokenStream.addAttribute(OffsetAttribute.class);
    //将指针调整到列表的头部
    tokenStream.reset();
    //遍历关键词列表，通过incrementToken方法判断列表是否结束
    while(tokenStream.incrementToken()) {
        //关键词的起始位置
        System.out.println("start->" + offsetAttribute.startOffset());
        //取关键词
        System.out.println(charTermAttribute);
        //结束位置
        System.out.println("end->" + offsetAttribute.endOffset());
    }
    tokenStream.close();
}


6.2        中文分析器
6.2.1        Lucene自带中文分词器
        StandardAnalyzer：
单字分词：就是按照中文一个字一个字地进行分词。如：“我爱中国”，
效果：“我”、“爱”、“中”、“国”。
        SmartChineseAnalyzer
对中文支持较好，但扩展性差，扩展词库，禁用词库和同义词库等不好处理
6.2.2        IKAnalyzer

使用方法：
第一步：把jar包添加到工程中
第二步：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ext_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：

6.3        使用自定义分析器
@Test
public void addDocument() throws Exception {
    //索引库存放路径
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\index").toPath());
    IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer());
    //创建一个indexwriter对象
    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
//...
}

7        索引库的维护
7.1        索引库的添加
7.1.1        Field域的属性
是否分析：是否对域的内容进行分词处理。前提是我们要对域的内容进行查询。
是否索引：将Field分析后的词或整个Field值进行索引，只有索引方可搜索到。
比如：商品名称、商品简介分析后进行索引，订单号、身份证号不用分析但也要索引，这些将来都要作为查询条件。
是否存储：将Field值存储在文档中，存储在文档中的Field才可以从Document中获取
比如：商品名称、订单号，凡是将来要从Document中获取的Field都要存储。

是否存储的标准：是否要将内容展示给用户

Field类        数据类型        Analyzed
是否分析        Indexed
是否索引        Stored
是否存储        说明
StringField(FieldName, FieldValue,Store.YES))        字符串        N        Y        Y或N        这个Field用来构建一个字符串Field，但是不会进行分析，会将整个串存储在索引中，比如(订单号,姓名等)
是否存储在文档中用Store.YES或Store.NO决定
LongPoint(String name, long... point)        Long型         Y        Y        N        可以使用LongPoint、IntPoint等类型存储数值类型的数据。让数值类型可以进行索引。但是不能存储数据，如果想存储数据还需要使用StoredField。
StoredField(FieldName, FieldValue)         重载方法，支持多种类型        N        N        Y        这个Field用来构建不同类型Field
不分析，不索引，但要Field存储在文档中
TextField(FieldName, FieldValue, Store.NO)
或
TextField(FieldName, reader)
        字符串
或
流        Y        Y        Y或N        如果是一个Reader, lucene猜测内容比较多,会采用Unstored的策略.


7.1.2        添加文档代码实现
//添加索引
@Test
public void addDocument() throws Exception {
    //索引库存放路径
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\index").toPath());
    IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer());
    //创建一个indexwriter对象
    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
    //创建一个Document对象
    Document document = new Document();
    //向document对象中添加域。
    //不同的document可以有不同的域，同一个document可以有相同的域。
    document.add(new TextField("filename", "新添加的文档", Field.Store.YES));
    document.add(new TextField("content", "新添加的文档的内容", Field.Store.NO));
    //LongPoint创建索引
    document.add(new LongPoint("size", 1000l));
    //StoreField存储数据
    document.add(new StoredField("size", 1000l));
    //不需要创建索引的就使用StoreField存储
    document.add(new StoredField("path", "d:/temp/1.txt"));
    //添加文档到索引库
    indexWriter.addDocument(document);
    //关闭indexwriter
    indexWriter.close();

}

7.2        索引库删除
7.2.1        删除全部
//删除全部索引
        @Test
        public void deleteAllIndex() throws Exception {
                IndexWriter indexWriter = getIndexWriter();
                //删除全部索引
                indexWriter.deleteAll();
                //关闭indexwriter
                indexWriter.close();
        }

说明：将索引目录的索引信息全部删除，直接彻底删除，无法恢复。

此方法慎用！！

7.2.2        指定查询条件删除
//根据查询条件删除索引
        @Test
        public void deleteIndexByQuery() throws Exception {
                IndexWriter indexWriter = getIndexWriter();
                //创建一个查询条件
                Query query = new TermQuery(new Term("filename", "apache"));
                //根据查询条件删除
                indexWriter.deleteDocuments(query);
                //关闭indexwriter
                indexWriter.close();
        }

7.3        索引库的修改
原理就是先删除后添加。
//修改索引库
@Test
public void updateIndex() throws Exception {
    IndexWriter indexWriter = getIndexWriter();
    //创建一个Document对象
    Document document = new Document();
    //向document对象中添加域。
    //不同的document可以有不同的域，同一个document可以有相同的域。
    document.add(new TextField("filename", "要更新的文档", Field.Store.YES));
    document.add(new TextField("content", " Lucene 简介 Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包," +
                                                       "它不是一个完整的搜索应用程序,而是为你的应用程序提供索引和搜索功能。",
                Field.Store.YES));
    indexWriter.updateDocument(new Term("content", "java"), document);
    //关闭indexWriter
    indexWriter.close();
}

8        Lucene索引库查询
        对要搜索的信息创建Query查询对象，Lucene会根据Query查询对象生成最终的查询语法，类似关系数据库Sql语法一样Lucene也有自己的查询语法，比如：“name:lucene”表示查询Field的name为“lucene”的文档信息。
        可通过两种方法创建查询对象：
        1）使用Lucene提供Query子类
        2）使用QueryParse解析查询表达式
8.1                TermQuery
TermQuery，通过项查询，TermQuery不使用分析器所以建议匹配不分词的Field域查询，比如订单号、分类ID号等。
指定要查询的域和要查询的关键词。
//使用Termquery查询
@Test
public void testTermQuery() throws Exception {
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\index").toPath());
    IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
    IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
   
    //创建查询对象
    Query query = new TermQuery(new Term("content", "lucene"));
    //执行查询
    TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
    //共查询到的document个数
    System.out.println("查询结果总数量：" + topDocs.totalHits);
    //遍历查询结果
    for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
        Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
        System.out.println(document.get("filename"));
        //System.out.println(document.get("content"));
        System.out.println(document.get("path"));
        System.out.println(document.get("size"));
    }
    //关闭indexreader
    indexSearcher.getIndexReader().close();
}

8.2        数值范围查询
@Test
public void testRangeQuery() throws Exception {
    IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
    Query query = LongPoint.newRangeQuery("size", 0l, 10000l);
    printResult(query, indexSearcher);
}


8.3        使用queryparser查询
通过QueryParser也可以创建Query，QueryParser提供一个Parse方法，此方法可以直接根据查询语法来查询。Query对象执行的查询语法可通过System.out.println(query);查询。
需要使用到分析器。建议创建索引时使用的分析器和查询索引时使用的分析器要一致。
需要加入queryParser依赖的jar包。

@Test
public void testQueryParser() throws Exception {
    IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
    //创建queryparser对象
    //第一个参数默认搜索的域
    //第二个参数就是分析器对象
    QueryParser queryParser = new QueryParser("content", new IKAnalyzer());
    Query query = queryParser.parse("Lucene是java开发的");
    //执行查询
    printResult(query, indexSearcher);
}

private void printResult(Query query, IndexSearcher indexSearcher) throws Exception {
    //执行查询
    TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
    //共查询到的document个数
    System.out.println("查询结果总数量：" + topDocs.totalHits);
    //遍历查询结果
    for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
        Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
        System.out.println(document.get("filename"));
        //System.out.println(document.get("content"));
        System.out.println(document.get("path"));
        System.out.println(document.get("size"));
    }
    //关闭indexreader
    indexSearcher.getIndexReader().close();
}

全文检索技术

Lucene

            
1        课程计划
1、什么是全文检索，如何实现全文检索
2、Lucene实现全文检索的流程
a)        创建索引
b)        查询索引
3、配置开发环境
4、入门程序
5、分析器的分析过程
a)        测试分析器的分词效果
b)        第三方中文分析器
6、索引库维护
a)        添加文档
b)        删除文档
c)        修改文档
7、索引库查询
a)        使用Query子类查询
b)        使用QueryParser查询
2        什么是全文检索
2.1        数据分类
我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据和非结构化数据。
结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等磁盘上的文件
2.2        结构化数据搜索
常见的结构化数据也就是数据库中的数据。在数据库中搜索很容易实现，通常都是使用sql语句进行查询，而且能很快的得到查询结果。
为什么数据库搜索很容易？
因为数据库中的数据存储是有规律的，有行有列而且数据格式、数据长度都是固定的。
2.3        非结构化数据查询方法
（1）顺序扫描法(Serial Scanning)
所谓顺序扫描，比如要找内容包含某一个字符串的文件，就是一个文档一个文档的看，对于每一个文档，从头看到尾，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下一个文件，直到扫描完所有的文件。如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，只是相当的慢。
（2）全文检索(Full-text Search)
将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，我们称之索引。
例如：字典。字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引，对每一个字的解释是非结构化的，如果字典没有音节表和部首检字表，在茫茫辞海中找一个字只能顺序扫描。然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理，比如读音，就比较结构化，分声母和韵母，分别只有几种可以一一列举，于是将读音拿出来按一定的顺序排列，每一项读音都指向此字的详细解释的页数。我们搜索时按结构化的拼音搜到读音，然后按其指向的页数，便可找到我们的非结构化数据——也即对字的解释。
这种先建立索引，再对索引进行搜索的过程就叫全文检索(Full-text Search)。
虽然创建索引的过程也是非常耗时的，但是索引一旦创建就可以多次使用，全文检索主要处理的是查询，所以耗时间创建索引是值得的。
2.4        如何实现全文检索
可以使用Lucene实现全文检索。Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能。

2.5        全文检索的应用场景
对于数据量大、数据结构不固定的数据可采用全文检索方式搜索，比如百度、Google等搜索引擎、论坛站内搜索、电商网站站内搜索等。
3        Lucene实现全文检索的流程
3.1        索引和搜索流程图

1、绿色表示索引过程，对要搜索的原始内容进行索引构建一个索引库，索引过程包括：
确定原始内容即要搜索的内容采集文档创建文档分析文档索引文档
       
2、红色表示搜索过程，从索引库中搜索内容，搜索过程包括：
用户通过搜索界面创建查询执行搜索，从索引库搜索渲染搜索结果
3.2        创建索引
对文档索引的过程，将用户要搜索的文档内容进行索引，索引存储在索引库（index）中。
这里我们要搜索的文档是磁盘上的文本文件，根据案例描述：凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都要找出来，这里要对文件名和文件内容创建索引。
3.2.1        获得原始文档
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。
本案例中的原始内容就是磁盘上的文件，如下图：


从互联网上、数据库、文件系统中等获取需要搜索的原始信息，这个过程就是信息采集，信息采集的目的是为了对原始内容进行索引。
在Internet上采集信息的软件通常称为爬虫或蜘蛛，也称为网络机器人，爬虫访问互联网上的每一个网页，将获取到的网页内容存储起来。
本案例我们要获取磁盘上文件的内容，可以通过文件流来读取文本文件的内容，对于pdf、doc、xls等文件可通过第三方提供的解析工具读取文件内容，比如Apache POI读取doc和xls的文件内容。

3.2.2        创建文档对象
获取原始内容的目的是为了索引，在索引前需要将原始内容创建成文档（Document），文档中包括一个一个的域（Field），域中存储内容。
这里我们可以将磁盘上的一个文件当成一个document，Document中包括一些Field（file_name文件名称、file_path文件路径、file_size文件大小、file_content文件内容），如下图：


注意：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）

每个文档都有一个唯一的编号，就是文档id。
3.2.3        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。

比如下边的文档经过分析如下：
原文档内容：
Lucene is a Java full-text search engine.  Lucene is not a complete
application, but rather a code library and API that can easily be used
to add search capabilities to applications.

分析后得到的语汇单元：
lucene、java、full、search、engine。。。。

每个单词叫做一个Term，不同的域中拆分出来的相同的单词是不同的term。term中包含两部分一部分是文档的域名，另一部分是单词的内容。
例如：文件名中包含apache和文件内容中包含的apache是不同的term。
3.2.4        创建索引
对所有文档分析得出的语汇单元进行索引，索引的目的是为了搜索，最终要实现只搜索被索引的语汇单元从而找到Document（文档）。

















注意：创建索引是对语汇单元索引，通过词语找文档，这种索引的结构叫倒排索引结构。
传统方法是根据文件找到该文件的内容，在文件内容中匹配搜索关键字，这种方法是顺序扫描方法，数据量大、搜索慢。
倒排索引结构是根据内容（词语）找文档，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。
3.3        查询索引
查询索引也是搜索的过程。搜索就是用户输入关键字，从索引（index）中进行搜索的过程。根据关键字搜索索引，根据索引找到对应的文档，从而找到要搜索的内容（这里指磁盘上的文件）。
3.3.1        用户查询接口
全文检索系统提供用户搜索的界面供用户提交搜索的关键字，搜索完成展示搜索结果。

比如：


Lucene不提供制作用户搜索界面的功能，需要根据自己的需求开发搜索界面。
3.3.2        创建查询
用户输入查询关键字执行搜索之前需要先构建一个查询对象，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

3.3.3        执行查询
搜索索引过程：
根据查询语法在倒排索引词典表中分别找出对应搜索词的索引，从而找到索引所链接的文档链表。
比如搜索语法为“fileName:lucene”表示搜索出fileName域中包含Lucene的文档。
搜索过程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。



3.3.4        渲染结果
以一个友好的界面将查询结果展示给用户，用户根据搜索结果找自己想要的信息，为了帮助用户很快找到自己的结果，提供了很多展示的效果，比如搜索结果中将关键字高亮显示，百度提供的快照等。



4        配置开发环境
4.1        Lucene下载
Lucene是开发全文检索功能的工具包，从官方网站下载lucene-7.4.0，并解压。

官方网站：http://lucene.apache.org/
版本：lucene-7.4.0
Jdk要求：1.8以上
4.2        使用的jar包
lucene-core-7.4.0.jar

lucene-analyzers-common-7.4.0.jar

5        入门程序
5.1        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：


5.2        创建索引
5.2.1        实现步骤
第一步：创建一个java工程，并导入jar包。
第二步：创建一个indexwriter对象。
1）指定索引库的存放位置Directory对象
2）指定一个IndexWriterConfig对象。
第二步：创建document对象。
第三步：创建field对象，将field添加到document对象中。
第四步：使用indexwriter对象将document对象写入索引库，此过程进行索引创建。并将索引和document对象写入索引库。
第五步：关闭IndexWriter对象。
5.2.2        代码实现
//创建索引
@Test
public void createIndex() throws Exception {

    //指定索引库存放的路径
    //D:\temp\index
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\index").toPath());
    //索引库还可以存放到内存中
    //Directory directory = new RAMDirectory();
    //创建indexwriterCofig对象
    IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig();
    //创建indexwriter对象
    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
    //原始文档的路径
    File dir = new File("D:\\temp\\searchsource");
    for (File f : dir.listFiles()) {
        //文件名
        String fileName = f.getName();
        //文件内容
        String fileContent = FileUtils.readFileToString(f);
        //文件路径
        String filePath = f.getPath();
        //文件的大小
        long fileSize  = FileUtils.sizeOf(f);
        //创建文件名域
        //第一个参数：域的名称
        //第二个参数：域的内容
        //第三个参数：是否存储
        Field fileNameField = new TextField("filename", fileName, Field.Store.YES);
        //文件内容域
        Field fileContentField = new TextField("content", fileContent, Field.Store.YES);
        //文件路径域（不分析、不索引、只存储）
        Field filePathField = new TextField("path", filePath, Field.Store.YES);
        //文件大小域
        Field fileSizeField = new TextField("size", fileSize + "", Field.Store.YES);

        //创建document对象
        Document document = new Document();
        document.add(fileNameField);
        document.add(fileContentField);
        document.add(filePathField);
        document.add(fileSizeField);
        //创建索引，并写入索引库
        indexWriter.addDocument(document);
    }
    //关闭indexwriter
    indexWriter.close();
}


5.2.3        使用Luke工具查看索引文件

我们使用的luke的版本是luke-7.4.0，跟lucene的版本对应的。可以打开7.4.0版本的lucene创建的索引库。需要注意的是此版本的Luke是jdk9编译的，所以要想运行此工具还需要jdk9才可以。


5.3        查询索引
5.3.1        实现步骤
第一步：创建一个Directory对象，也就是索引库存放的位置。
第二步：创建一个indexReader对象，需要指定Directory对象。
第三步：创建一个indexsearcher对象，需要指定IndexReader对象
第四步：创建一个TermQuery对象，指定查询的域和查询的关键词。
第五步：执行查询。
第六步：返回查询结果。遍历查询结果并输出。
第七步：关闭IndexReader对象

5.3.2        代码实现
//查询索引库
@Test
public void searchIndex() throws Exception {
    //指定索引库存放的路径
    //D:\temp\index
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\index").toPath());
    //创建indexReader对象
    IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
    //创建indexsearcher对象
    IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
    //创建查询
    Query query = new TermQuery(new Term("filename", "apache"));
    //执行查询
    //第一个参数是查询对象，第二个参数是查询结果返回的最大值
    TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
    //查询结果的总条数
    System.out.println("查询结果的总条数："+ topDocs.totalHits);
    //遍历查询结果
    //topDocs.scoreDocs存储了document对象的id
    for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
        //scoreDoc.doc属性就是document对象的id
        //根据document的id找到document对象
        Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
        System.out.println(document.get("filename"));
        //System.out.println(document.get("content"));
        System.out.println(document.get("path"));
        System.out.println(document.get("size"));
        System.out.println("-------------------------");
    }
    //关闭indexreader对象
    indexReader.close();
}

6        分析器
6.1        分析器的分词效果
//查看标准分析器的分词效果
@Test
public void testTokenStream() throws Exception {
    //创建一个标准分析器对象
    Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
    //获得tokenStream对象
    //第一个参数：域名，可以随便给一个
    //第二个参数：要分析的文本内容
    TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("test", "The Spring Framework provides a comprehensive programming and configuration model.");
    //添加一个引用，可以获得每个关键词
    CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
    //添加一个偏移量的引用，记录了关键词的开始位置以及结束位置
    OffsetAttribute offsetAttribute = tokenStream.addAttribute(OffsetAttribute.class);
    //将指针调整到列表的头部
    tokenStream.reset();
    //遍历关键词列表，通过incrementToken方法判断列表是否结束
    while(tokenStream.incrementToken()) {
        //关键词的起始位置
        System.out.println("start->" + offsetAttribute.startOffset());
        //取关键词
        System.out.println(charTermAttribute);
        //结束位置
        System.out.println("end->" + offsetAttribute.endOffset());
    }
    tokenStream.close();
}


6.2        中文分析器
6.2.1        Lucene自带中文分词器
        StandardAnalyzer：
单字分词：就是按照中文一个字一个字地进行分词。如：“我爱中国”，
效果：“我”、“爱”、“中”、“国”。
        SmartChineseAnalyzer
对中文支持较好，但扩展性差，扩展词库，禁用词库和同义词库等不好处理
6.2.2        IKAnalyzer

使用方法：
第一步：把jar包添加到工程中
第二步：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ext_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：

6.3        使用自定义分析器
@Test
public void addDocument() throws Exception {
    //索引库存放路径
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\index").toPath());
    IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer());
    //创建一个indexwriter对象
    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
//...
}

7        索引库的维护
7.1        索引库的添加
7.1.1        Field域的属性
是否分析：是否对域的内容进行分词处理。前提是我们要对域的内容进行查询。
是否索引：将Field分析后的词或整个Field值进行索引，只有索引方可搜索到。
比如：商品名称、商品简介分析后进行索引，订单号、身份证号不用分析但也要索引，这些将来都要作为查询条件。
是否存储：将Field值存储在文档中，存储在文档中的Field才可以从Document中获取
比如：商品名称、订单号，凡是将来要从Document中获取的Field都要存储。

是否存储的标准：是否要将内容展示给用户

Field类        数据类型        Analyzed
是否分析        Indexed
是否索引        Stored
是否存储        说明
StringField(FieldName, FieldValue,Store.YES))        字符串        N        Y        Y或N        这个Field用来构建一个字符串Field，但是不会进行分析，会将整个串存储在索引中，比如(订单号,姓名等)
是否存储在文档中用Store.YES或Store.NO决定
LongPoint(String name, long... point)        Long型         Y        Y        N        可以使用LongPoint、IntPoint等类型存储数值类型的数据。让数值类型可以进行索引。但是不能存储数据，如果想存储数据还需要使用StoredField。
StoredField(FieldName, FieldValue)         重载方法，支持多种类型        N        N        Y        这个Field用来构建不同类型Field
不分析，不索引，但要Field存储在文档中
TextField(FieldName, FieldValue, Store.NO)
或
TextField(FieldName, reader)
        字符串
或
流        Y        Y        Y或N        如果是一个Reader, lucene猜测内容比较多,会采用Unstored的策略.


7.1.2        添加文档代码实现
//添加索引
@Test
public void addDocument() throws Exception {
    //索引库存放路径
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\index").toPath());
    IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer());
    //创建一个indexwriter对象
    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
    //创建一个Document对象
    Document document = new Document();
    //向document对象中添加域。
    //不同的document可以有不同的域，同一个document可以有相同的域。
    document.add(new TextField("filename", "新添加的文档", Field.Store.YES));
    document.add(new TextField("content", "新添加的文档的内容", Field.Store.NO));
    //LongPoint创建索引
    document.add(new LongPoint("size", 1000l));
    //StoreField存储数据
    document.add(new StoredField("size", 1000l));
    //不需要创建索引的就使用StoreField存储
    document.add(new StoredField("path", "d:/temp/1.txt"));
    //添加文档到索引库
    indexWriter.addDocument(document);
    //关闭indexwriter
    indexWriter.close();

}

7.2        索引库删除
7.2.1        删除全部
//删除全部索引
        @Test
        public void deleteAllIndex() throws Exception {
                IndexWriter indexWriter = getIndexWriter();
                //删除全部索引
                indexWriter.deleteAll();
                //关闭indexwriter
                indexWriter.close();
        }

说明：将索引目录的索引信息全部删除，直接彻底删除，无法恢复。

此方法慎用！！

7.2.2        指定查询条件删除
//根据查询条件删除索引
        @Test
        public void deleteIndexByQuery() throws Exception {
                IndexWriter indexWriter = getIndexWriter();
                //创建一个查询条件
                Query query = new TermQuery(new Term("filename", "apache"));
                //根据查询条件删除
                indexWriter.deleteDocuments(query);
                //关闭indexwriter
                indexWriter.close();
        }

7.3        索引库的修改
原理就是先删除后添加。
//修改索引库
@Test
public void updateIndex() throws Exception {
    IndexWriter indexWriter = getIndexWriter();
    //创建一个Document对象
    Document document = new Document();
    //向document对象中添加域。
    //不同的document可以有不同的域，同一个document可以有相同的域。
    document.add(new TextField("filename", "要更新的文档", Field.Store.YES));
    document.add(new TextField("content", " Lucene 简介 Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包," +
                                                       "它不是一个完整的搜索应用程序,而是为你的应用程序提供索引和搜索功能。",
                Field.Store.YES));
    indexWriter.updateDocument(new Term("content", "java"), document);
    //关闭indexWriter
    indexWriter.close();
}

8        Lucene索引库查询
        对要搜索的信息创建Query查询对象，Lucene会根据Query查询对象生成最终的查询语法，类似关系数据库Sql语法一样Lucene也有自己的查询语法，比如：“name:lucene”表示查询Field的name为“lucene”的文档信息。
        可通过两种方法创建查询对象：
        1）使用Lucene提供Query子类
        2）使用QueryParse解析查询表达式
8.1                TermQuery
TermQuery，通过项查询，TermQuery不使用分析器所以建议匹配不分词的Field域查询，比如订单号、分类ID号等。
指定要查询的域和要查询的关键词。
//使用Termquery查询
@Test
public void testTermQuery() throws Exception {
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\index").toPath());
    IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
    IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
   
    //创建查询对象
    Query query = new TermQuery(new Term("content", "lucene"));
    //执行查询
    TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
    //共查询到的document个数
    System.out.println("查询结果总数量：" + topDocs.totalHits);
    //遍历查询结果
    for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
        Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
        System.out.println(document.get("filename"));
        //System.out.println(document.get("content"));
        System.out.println(document.get("path"));
        System.out.println(document.get("size"));
    }
    //关闭indexreader
    indexSearcher.getIndexReader().close();
}

8.2        数值范围查询
@Test
public void testRangeQuery() throws Exception {
    IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
    Query query = LongPoint.newRangeQuery("size", 0l, 10000l);
    printResult(query, indexSearcher);
}


8.3        使用queryparser查询
通过QueryParser也可以创建Query，QueryParser提供一个Parse方法，此方法可以直接根据查询语法来查询。Query对象执行的查询语法可通过System.out.println(query);查询。
需要使用到分析器。建议创建索引时使用的分析器和查询索引时使用的分析器要一致。
需要加入queryParser依赖的jar包。

@Test
public void testQueryParser() throws Exception {
    IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
    //创建queryparser对象
    //第一个参数默认搜索的域
    //第二个参数就是分析器对象
    QueryParser queryParser = new QueryParser("content", new IKAnalyzer());
    Query query = queryParser.parse("Lucene是java开发的");
    //执行查询
    printResult(query, indexSearcher);
}

private void printResult(Query query, IndexSearcher indexSearcher) throws Exception {
    //执行查询
    TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
    //共查询到的document个数
    System.out.println("查询结果总数量：" + topDocs.totalHits);
    //遍历查询结果
    for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
        Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
        System.out.println(document.get("filename"));
        //System.out.println(document.get("content"));
        System.out.println(document.get("path"));
        System.out.println(document.get("size"));
    }
    //关闭indexreader
    indexSearcher.getIndexReader().close();
}