Lucene 索引 高亮显示

    Lucene不是一个现成的程序，类似文件搜索程序或web网络爬行器或是一个网站的搜索引擎。Lucene是一个软件库，一个开发工具包，而不是一个具 有完整特征的搜索应用程序。它本身只关注文本的索引和搜索。Lucene使你可以为你的应用程序添加索引和搜索能力。目前已经有很多应用程序的搜索功能是 基于 Lucene 的，比如 Eclipse 的帮助系统的搜索功能。

    Lucene 采用的是一种称为反向索引（inverted index）的机制。反向索引就是说我们维护了一个词/短语表，对于这个表中的每个词/短语，都有一个链表描述了有哪些文档包含了这个词/短语。这样在用户输入查询条件的时候，就能非常快的得到搜索结果。

    文档建立好索引后，就可以在这些索引上面进行搜索了。搜索引擎首先会对搜索的关键词进行解析，然后再在建立好的索引上面进行查找，最终返回和用户输入的关键词相关联的文档。
   今天在传智播客的课堂上，汤阳光老师教我们实现了简单的Lucene搜索引擎，使我们能够对大量的文档实现不同需求的查找。以下是我的总结。

1. 准备环境：添加jar包
  lucene-core-2.4.0.jar（核心）；
  lucene-analyzers-2.4.0.jar（分词器）；
  lucene-highlighter-2.4.0.jar（高亮器）；

* 相关参数说明

<1> Directory，代表了 Lucene 的索引的存储的位置。这是一个抽象类，常用的有两个实现，第一个是 FSDirectory，它表示一个存储在文件系统中的索引位置。第二个是 RAMDirectory，它表示一个存储在内存当中的索引位置。

<2> Analyzer，在一个文档被索引之前，首先需要对文档内容进行分词处理，这部分工作就是由 Analyzer 来做的。Analyzer 类是一个抽象类，它有多个实现。针对不同的语言和应用需要选择适合的 Analyzer。Analyzer 把分词后的内容交给IndexWriter 来建立索引。

<3> MaxFieldLength，用于限制Field的大小。这个变量可以让用户有计划地对大文档Field进行截取。假如取值为10000，就只索引每个 Field的前10000个Term（关键字）。也就是说每个Field中只有前10000个Term（关键字）建立索引，除此之外的部分都不会被 Lucene索引，当然也不能被搜索到。

* 相关参数说明

<1> Document，是用来描述Lucene文档结构的。任何需要进行索引的数据都必须转化成Document对象。Document是索引和搜索的最基本单元，是一组Field的集合。

<2> Field，组成Document的元素，用来描述一个文档的某个属性的，比如一封电子邮件的标题和内容可以用两个Field对象分别描述。Field是 由name和value组成的，value只接受字符串（非字符串类型要先转换成字符串才行）。在构造Field时要指定Store和Index。

    Field.Store，指定Field是否或怎样存储。
   Store.NO，不存储。
   Store.YES，存储。
   Store.COMPRESS，压缩后存储（数据量很大的时候可以使用，但要考虑效率）。

    Field.Index，指定Field是否或怎么被索引。
   Index.NO，不索引（不索引就不能被搜索到）。
   Index.ANALYZED，（以前版本中为TOKENIZED），分词后索引。
   Index.NOT_ANALYZED，(以前版本中为UN_TOKENIZED），不分词，直接索引（把整个Field做为一个term）。

注意：当完成了索引操作后，一定要调用IndexWriter.close()方法。

IndexWriter.deleteDocuments(Term term);

会删除索引文件里含有指定Term的所有Document。Term，是搜索的基本单位。代表某个Field中出现的某个关键字。 

IndexWriter.updateDocument(Term term, Document doc);

实际上是先删除再创建索引，就是说如果有多条符合条件的Document，更新后只有一条。

使用类IndexSearcher。查询方法为：

IndexSearcher.search(Query, Filter, int);

相关参数说明：
<1> Query，查询对象，把用户输入的查询字符串封装成Lucene能够识别的Query。
<2> Filter，用来过虑搜索结果。
<2> 第三个参数（int类型），最多返回的Document的数量。
返回的是一个TopDocs类型，调用TopDocs.scoreDocs得到查询结果。

ScoreDoc.doc返回文档的内部编号。
IndexSearcher.doc(hits[i].doc) 通过编号，拿到文档。

Query可以用QueryParser解析查询字符串生成。使用构造方法为QueryParser(String defaultFieldName, Analyzer a)，第一个参数为默认查询的Field，第二个参数为使用的分词器（这里用的分词器要和建立索引时用的分词器一致，否则可能会搜索不到结果）。使用parse(String)方法解析查询内容。

相关代码：

List<Document> docs = new ArrayList<Document>();
 IndexSearcher indexSearcher = null;
 try {
  indexSearcher = new IndexSearcher(dir);

   Filter filter = null;
  int nDocs = 10000;

   TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, filter, nDocs);
  System.out.println("共有【" + topDocs.totalHits + "】条匹配记录");

   for (int i = 0; i < topDocs.totalHits; i++) {
   ScoreDoc scoreDoc = topDocs.scoreDocs[i];
   int docNum = scoreDoc.doc; // 文档在索引库中的编号
    Document doc = indexSearcher.doc(docNum); // 通过编号取出相应的文档

    docs.add(doc);
  }

   return new SearchResult(topDocs.totalHits, docs);
 } catch (Exception e) {
  throw new RuntimeException(e);
 } finally {
  try {
   indexSearcher.close();
  } catch (IOException e) {
   e.printStackTrace();
  }
 }

8. 下面是对一些重要的类及术语进行解释：

<1> Directory，有两个：
a) FSDirectory，将索引放到磁盘中。
b) RAMDirectory，将索引放到内存中。速度快，但是在jvm退出之后，内存中的索引就不存在了。可以在jvm退出之前调用另一个使用FSDirectory的IndexWriter 把内存中的索引转存到文件系统中。
   相应的API为IndexWriter.addIndexesNoOptimize(Directory[])，注意这个调用代码要放在内存中索引的操作 RAMDirectory的IndexWriter关闭后，以便所有的document都进入RAMDirectory。在创建RAMDirectory 的实例时，可以使用无参的构造方法，或是有一个参数的构造方法：可以指定一个文件路径，以便加载磁盘中的索引到内存中。
<2> 相关度排序，Lucene的搜索结果默认按相关度排序的，所谓相关度，就是文档的得分。Lucene有一个评分机制，就是对检索结果按某种标准进行评估，然后按分值的高低来对结果进行排序。

  a) 文档的得分与用户输入的关键字有关系，而且是实时运算的结果。得分会受关键字在文档中出现的位置与次数等的影响。

  b) 可以利用Boost影响Lucene查询结果的排序，通过设置Document的Boost来影响文档的权重，以达到控制查询结果顺序的目的：Document.setBoost(float)。默认值为1f，值越大，得分越高。

  c) 也可以在查询时给Filed指定boost。当同样的term属于不同的field时，如果field的boost不一样，其所属的文件的得分也不一样。
<3> Analyzer，分词器，对文本资源进行切分，将文本按规则切分为一个个可以进行索引的最小单位（关键字）。

    对于英文的分词，是按照标点、空白等拆分单词，比较简单；而中文的分词就比较复杂了，如”中华人民共和国“可以分为”中华”、“人民”、“共和国”，但不应有“华人”这个词（不符合语义）。

    中文分词几种常用的方式：
a) 单字分词，就是按照中文一个字一个字地进行分词。如：我们是中国人，效果：我\们\是\中\国\人。（StandardAnalyzer就是这样）。
b) 二分法：按两个字进行切分。如：我们是中国人，效果：我们\们是\是中\中国\国人。（CJKAnalyzer就是这样）。
c) 词库分词：按某种算法构造词然后去匹配已建好的词库集合，如果匹配到就切分出来成为词语。通常词库分词被认为是最理想的中文分词算法如：我们是中国人，效果为：我们\是\中国\中国人。
<4> Highlighter，高亮器，用于高亮显示匹配的关键字。
包含三个主要部分:
1) 格式化器：Formatter（使用SimpleHTMLFormatter，在构造时指定前缀和后缀）。
2) 计分器：Scorer（使用QueryScorer）。
3) 段划分器：Fragmenter（使用SimpleFragmenter，在构造时指定关键字所在的内容片段的长度）。

通过方法getBestFragment(Analyzer a, String fieldName,String text)实现高亮。（如果进行高亮的field中没有出现关键字，返回null）。
<5> 查询，有两种方式：通过Query Parser解析查询字符串或使用API构建查询。
使用Query Parser时不匹分大小写。以下是常用的查询：

  1) TermQuery，按Term（关键字）查询（term的值应是最终的关键字，英文应全部小写）。
  TermQuery(Term t)；
  syntax: propertyName:keyword；

  2) RangeQuery，指定范围查询。
  RangeQuery(Term lowerTerm, Term upperTerm, boolean inclusive)；
   syntax: propertyName:[lower TO upper] （包含lower和upper）；
  syntax: propertyName:{lower TO upper} （不包含lower和upper）；

  3) PrefixQuery，前缀查询。
  PrefixQuery(Term prefix)；
  syntax：propertyName:prefix*；

  4) WildcardQuery，通配符查询，可以使用"?"代表一个字符，"*"代表0个或多个字符。（通配符不能出现在第一个位置上）
  WildcardQuery(Term term)；
  syntax: propertyName:chars*chars?chars

  5) MultiFieldQueryParser，在多个Field中查询。
  queryParser = MultiFieldQueryParser(String[] fields, Analyzer analyzer);
  Query query = parse(String query);  
  6) BooleanQuery，布尔查询。这个是一个组合的Query，可以把各种Query添加进去并标明他们的逻辑关系。
  TermQuery q1 = new TermQuery(new Term("title","javadoc"));
  TermQuery q2 = new TermQuery(new Term("content","term"));
  BooleanQuery boolQuery = new BooleanQuery();
  boolQuery.add(q1, Occur.MUST);
  boolQuery.add(q2, Occur.MUST_NOT);
  Occur.MUST，必须出现。
  Occur.MUST_NOT，必须未出现。
  Occur.SHOULD，只有一个SHOULD时为必须出现，多于一个时为或的关系。

   syntax: + - AND NOT OR （必须为大写）。