一步一步学lucene——（第四步：搜索篇）

问题导读：
1、lucene搜索分页有哪两种方式？
2、不做缓存如何查询数据？
3、lucene的主要API有哪些？



接上篇： 一步一步学lucene——（第三步：索引篇）
下面说的主要是lucene如何进行搜索，相比于建索引，搜索可能更能提起大家的兴趣。
lucene的主要搜索的API下面通过表格来看一下lucene用到的主要的搜索API

类	目的
IndexSeacher	搜索操作的入口，所有搜索操作都是通过IndexSeacher实例使用一个重载的search方法来实现
Query(及其子类)	具体的Query子类为每一种特定类型的查询进行逻辑上的封装。Query实例被传递到IndexSearcher的search方法中
QueryParser	将用户输入的（并且可读的）查询表达式处理为一个具体的Query对象
TopDocs	保持由IndexSearcher.search()方法返回的具有较高评分的顶部文档
ScoreDoc	提供对TopDocs中每条搜索结果的访问接口

对特定项进行搜索其中IndexSearcher是对索引中文档进行搜索的核心类，我们下面的例子中就会对subject域进行索引，使用的是Query的子类TermQuery。
测试程序如下：

public void testTerm() throws Exception {
    Directory dir = TestUtil.getBookIndexDirectory(); //A
    IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(dir);  //B

    Term t = new Term("subject", "ant");
    Query query = new TermQuery(t);
    TopDocs docs = searcher.search(query, 10);
    assertEquals("Ant in Action",                //C
                 1, docs.totalHits);                         //C

    t = new Term("subject", "junit");
    docs = searcher.search(new TermQuery(t), 10);
    assertEquals("Ant in Action, " +                                 //D
                 "JUnit in Action, Second Edition",                  //D
                 2, docs.totalHits);                                 //D

    searcher.close();
    dir.close();
  }
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当然在不同的情况下你可以改变其中的代码来搜索你想要的东西。
解析用户查询lucene中解析用户的查询需要一个Query对象作为参数。那么也就是将Expression组合成Query的过程，这里边有一个对象叫QueryParser，它将前面传过来的规则的解析成对象然后进行查询。下面我们看下流程是如何处理的:

　　　　　　　　　　　　图：QueryParser对象处理复杂的表达式的过程
下面看一个程序示例，这个是基于lucene 3.0的，在后面的版本中会有所变化。
程序结构如下：

public void testQueryParser() throws Exception {
    Directory dir = TestUtil.getBookIndexDirectory();
    IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(dir);

    QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_30,      //A
                                         "contents",                  //A
                                         new SimpleAnalyzer());       //A

    Query query = parser.parse("+JUNIT +ANT -MOCK");                  //B
    TopDocs docs = searcher.search(query, 10);
    assertEquals(1, docs.totalHits);
    Document d = searcher.doc(docs.scoreDocs[0].doc);
    assertEquals("Ant in Action", d.get("title"));

    query = parser.parse("mock OR junit");                            //B
    docs = searcher.search(query, 10);
    assertEquals("Ant in Action, " + 
                 "JUnit in Action, Second Edition",
                 2, docs.totalHits);

    searcher.close();
    dir.close();
  }
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其实主要就是A和B两部分，将规则解析成lucene能识别的表达式。
下面的表格中列出了查询表达式的范例：

表达式	匹配文档
java	在字段中包含java
java junit java or junit	在字段中包含java或者junit
+java +junit java and junit	在字段中包含java以及junit
title:ant	在title字段中包含ant
title:extreme -subject:sports title:extreme AND NOT subject:sports	在title字段中包含extreme并且在subject字段中不能包含sports
(agile OR extreme) AND methodology	在字段中包含methodology并且同时包括agile或者extreme
title:"junit in action"	在title字段中包含junit in action
title:"junit action"~5	包含5次junit和action
java*	包含以java开头的，例如：javaspaces,javaserver
java~	包含和java相似的，如lava
lastmodified:[1/1/04 TO 12/31/04]	在lastmodified字段中值为2004-01-01到2004-12-31中间的

接下来测试一下QueryParser的各个表达式，程序结构如下：

public class TestQueryParser {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        String[] id = { "1", "2", "3" };
        String[] contents = { "java and lucene is good",
                "I had study java and jbpm",
                "I want to study java,hadoop and hbase" };

        Directory directory = new RAMDirectory();
        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,
                new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_36, new StandardAnalyzer(
                        Version.LUCENE_36)));
        for (int i = 0; i < id.length; i++) {
            Document document = new Document();
            document.add(new Field("id", id[i], Field.Store.YES,
                    Field.Index.ANALYZED));
            document.add(new Field("contents", contents[i], Field.Store.YES,
                    Field.Index.ANALYZED));
            indexWriter.addDocument(document);
        }
        indexWriter.close();

        System.out.println("String is :java");
        search(directory, "java");

        System.out.println("\nString is :lucene");
        search(directory, "lucene");

        System.out.println("\nString is :+java +jbpm");
        search(directory, "+java +jbpm");

        System.out.println("\nString is :+java -jbpm");
        search(directory, "+java -jbpm");

        System.out.println("\nString is :java jbpm");
        search(directory, "java jbpm");

        System.out.println("\nString is :java AND jbpm");
        search(directory, "java AND jbpm");

        System.out.println("\nString is :java or jbpm");
        search(directory, "java or jbpm");
    }

    public static void search(Directory directory, String str) throws Exception {
        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(directory);
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_34);
        QueryParser queryParser = new QueryParser(Version.LUCENE_34,
                "contents", analyzer);
        Query query = queryParser.parse(str);
        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
        ScoreDoc[] scoreDoc = topDocs.scoreDocs;
        for (int i = 0; i < scoreDoc.length; i++) {
            Document doc = indexSearcher.doc(scoreDoc[i].doc);
            System.out.println(doc.get("id") + " " + doc.get("contents"));
        }
        indexSearcher.close();
    }
}
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运行程序就会得到输出结果。
搜索用到的各个类的相互关系我想看图应该会比较清晰，下面的图比较清晰的组合了程序的结构：

　　　　　　图：搜索用到的各个类的相互关系
搜索结果分页其实这个所谓的分页跟数据库的分页功能差不多，只是一个是从数据库中读取数据，而一个是从索引文件中找到对应的数据。
在lucene搜索分页过程中,可以有两种方式：

• 一种是将搜索结果集直接放到session中,但是假如结果集非常大,同时又存在大并发访问的时候,很可能造成服务器的内存不足,而使服务器宕机
• 还有一种是每次都重新进行搜索,这样虽然避免了内存溢出的可能,但是,每次搜索都要进行一次IO操作,如果大并发访问的时候,你要保证你的硬盘的转速足够的快,还要保证你的cpu有足够高的频率
  

而我们可以将这两种方式结合下,每次查询都多缓存一部分的结果集,翻页的时候看看所查询的内容是不是在已经存在在缓存当中,如果已经存在了就直接拿出来,如果不存在,就进行查询后,从缓存中读出来。
比如:现在我们有一个搜索结果集 一个有100条数据,每页显示10条,就有10页数据。按照第一种的思路就是,我直接把这100条数据缓存起来,每次翻页时从缓存种读取而第二种思路就是,我直接从搜索到的结果集种显示前十条给第一页显示,第二页的时候,我在查询一次,给出10-20条数据给第二页显示,我每次翻页都要重新查询。
第三种思路就变成了
我第一页仅需要10条数据,但是我一次读出来50条数据,把这50条数据放入到缓存当中,当我需要10--20之 间的数据的时候,我的发现我的这些数据已经在我的缓存种存在了,我就直接存缓存中把数据读出来,少了一次查询,速度自然也提高了很多. 如果我访问第六页的数据,我就把我的缓存更新一次.这样连续翻页10次才进行两次IO操作同时又保证了内存不容易被溢出.而具体缓存设置多少,要看你的服务器的能力和访问的人数来决定。
下面是一个示例程序没有做缓存，缓存的部分可以自己实现，也可以选择ehcache等开源的实现。
程序结构如下：

public class TestPagation {

    public void paginationQuery(String keyWord, int pageSize, int currentPage)
            throws ParseException, CorruptIndexException, IOException {
        String[] fields = { "title", "content" };
        // 创建一个分词器,和创建索引时用的分词器要一致
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        
        QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_36,
                fields, analyzer);
        Query query = queryParser.parse(keyWord);
        
        // 打开索引目录
        File indexDir = new File("./indexDir");
        Directory directory = FSDirectory.open(indexDir);

        IndexReader indexReader = IndexReader.open(directory);
        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);

        // TopDocs 搜索返回的结果
        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);// 只返回前100条记录
        int totalCount = topDocs.totalHits; // 搜索结果总数量
        ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs; // 搜索返回的结果集合

        // 查询起始记录位置
        int begin = pageSize * (currentPage - 1);
        // 查询终止记录位置
        int end = Math.min(begin + pageSize, scoreDocs.length);

        // 进行分页查询
        for (int i = begin; i < end; i++) {
            int docID = scoreDocs[i].doc;
            Document doc = indexSearcher.doc(docID);
            int id = NumericUtils.prefixCodedToInt(doc.get("id"));
            String title = doc.get("title");
            System.out.println("id is : " + id);
            System.out.println("title is : " + title);
        }

    }
    
    public static void main(String[] args) throws CorruptIndexException, ParseException, IOException {
        TestPagation t = new TestPagation();
         //每页显示5条记录，显示第三页的记录
        t.paginationQuery("RUNNING",5,3);
    }

}
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[源码下载]


资料来源：http://www.cnblogs.com/skyme/archive/2012/08/02/2618341.html