Lucene索引库查询
# 50.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：
- 使用Lucene提供的Query子类
- 使用QueryParse解析查询表达式
# TermQuery：关键词查询
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。
构造方法里指定要查询的域和要查询的关键词，相关演示已经在searchIndex方法中演示过了：
@Test
public void searchIndex() throws Exception {
Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\index").toPath());
IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
Query query = new TermQuery(new Term("name", "spring"));
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
System.out.println("查询出来的总记录数：" + topDocs.totalHits);
// 6. 第六步：返回查询结果。遍历查询结果并输出。
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
int docId = scoreDoc.doc;
// 根据id取文档对象
Document document = indexSearcher.doc(docId);
// 取文档的属性
System.out.println("name: " + document.get("name"));
System.out.println("path: " + document.get("path"));
System.out.println("size: " + document.get("size"));
//System.out.println("content: " + document.get("content"));
System.out.println("-------------分割线-----------------");
}
// 7. 第七步：关闭IndexReader对象
indexReader.close();
}
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# newRangeQuery 数值范围查询
假设查询文件大小在0 ~ 100之间的：
@Test
public void testRangeQuery() throws Exception {
// 创建一个Query对象
Query query = LongPoint.newRangeQuery("size", 0L, 100L);
// 执行查询
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
System.out.println("总记录数： " + topDocs.totalHits);
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
int docId = scoreDoc.doc;
System.out.println("文档id： " + docId);
System.out.println("文档得分： " + scoreDoc.score);
Document document = indexSearcher.doc(docId);
System.out.println("name: " + document.get("name"));
System.out.println("path: " + document.get("path"));
System.out.println("size: " + document.get("size"));
System.out.println("content: " + document.get("content"));
System.out.println("-------------分割线-----------------");
}
indexReader.close();
}
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运行结果：
总记录数： 3
文档id： 0
文档得分： 1.0
name: 1.create web page.txt
path: D:\temp\searchsource\1.create web page.txt
size: 47
content: Learn how to create a web page with Spring MVC.
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文档id： 1
文档得分： 1.0
name: 2.Serving Web Content.txt
path: D:\temp\searchsource\2.Serving Web Content.txt
size: 35
content: Serving Web Content with Spring MVC
-------------分割线-----------------
文档id： 8
文档得分： 1.0
name: spring.txt
path: D:\temp\searchsource\spring.txt
size: 82
content: The Spring Framework provides a comprehensive programming and configuration model.
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# 使用queryparser查询
例如我们要查询一句话，而不是一个词；但TermQuery是根据关键词查询的，所以用它来查询一句话是查不到的。我们先将这句话分词，然后搜索，这就是queryparser。
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。
因为要分词，所以需要用到分析器。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。
我们之前已经引入过依赖了：
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-queryparser</artifactId>
<version>7.4.0</version>
</dependency>
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在查询之前，我们还是先重建索引，这里我们用createIndexWithIK方法重建
写个方法演示：
@Test
public void testQueryParser() throws Exception{
// 创建一个QueryParser对象，需要两个参数，参数1：默认搜索域 参数2：分析器对象
QueryParser queryParser = new QueryParser("name", new IKAnalyzer());
Query query = queryParser.parse("lucene是一个Java开发的全文检索工具包");
// 执行查询
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
System.out.println("总记录数： " + topDocs.totalHits);
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
int docId = scoreDoc.doc;
System.out.println("文档id： " + docId);
System.out.println("文档得分： " + scoreDoc.score);
Document document = indexSearcher.doc(docId);
System.out.println("name: " + document.get("name"));
System.out.println("path: " + document.get("path"));
System.out.println("size: " + document.get("size"));
System.out.println("-------------分割线-----------------");
}
indexReader.close();
}
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运行结果：可以看到我们搜索的是一句话，但是也能根据分词后的结果搜索
加载扩展词典：hotword.dic
加载扩展停止词典：stopword.dic
总记录数： 4
文档id： 13
文档得分： 5.277659
name: 全文检索.txt
path: D:\temp\searchsource\全文检索.txt
size: 1691
-------------分割线-----------------
文档id： 2
文档得分： 1.5057791
name: apache lucene.txt
path: D:\temp\searchsource\apache lucene.txt
size: 725
-------------分割线-----------------
文档id： 5
文档得分： 1.5057791
name: lucene_changs.txt
path: D:\temp\searchsource\lucene_changs.txt
size: 501873
-------------分割线-----------------
文档id： 3
文档得分： 1.3724493
name: Apache_Lucene_README.txt
path: D:\temp\searchsource\Apache_Lucene_README.txt
size: 725
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# 总结
至此，对Lucene的学习基本告一段落了，由于Lucene基本都是比较基础的API，后续我们学习Elasticsearch，该框架封装好了很多Lucene的API，大大简化了全文搜索技术的使用。
已将源码上传到Gitee (opens new window)或GitHub (opens new window)上。并且创建了分支demo5，读者可以通过切换分支来查看本文的示例代码
在GitHub上编辑此页 (opens new window)
上次更新: 2023/5/16 10:03:58
