lucene7.1.0(四)各种查询

1.创建索引

package com.ljl.lucene.demo.search;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.TextField;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;

import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.nio.file.Paths;

public class Indexer {

   private IndexWriter writer; // 写索引实例

   /**
    * 构造方法 实例化IndexWriter
    * @param indexDir
    * @throws Exception
    */
   public Indexer(String indexDir)throws Exception{
      Directory dir=FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));
      Analyzer analyzer=new StandardAnalyzer(); // 标准分词器
      IndexWriterConfig iwc=new IndexWriterConfig(analyzer);
      writer=new IndexWriter(dir, iwc);
   }

   /**
    * 关闭写索引
    * @throws Exception
    */
   public void close()throws Exception{
      writer.close();
   }

   /**
    * 索引指定目录的所有文件
    * @param dataDir
    * @throws Exception
    */
   public int index(String dataDir)throws Exception{
      File []files=new File(dataDir).listFiles();
      for(File f:files){
         indexFile(f);
      }
      return writer.numDocs();
   }

   /**
    * 索引指定文件
    * @param f
    */
   private void indexFile(File f) throws Exception{
      System.out.println("索引文件："+f.getCanonicalPath());
      Document doc=getDocument(f);
      writer.addDocument(doc);
   }

   /**
    * 获取文档，文档里再设置每个字段
    * @param f
    */
   private Document getDocument(File f)throws Exception {
      Document doc=new Document();
      doc.add(new TextField("contents",new FileReader(f)));
      doc.add(new TextField("fileName", f.getName(),Field.Store.YES));
      doc.add(new TextField("fullPath",f.getCanonicalPath(),Field.Store.YES));
      return doc;
   }

   public static void main(String[] args) {
      String indexDir="D:\\lucene\\index";
      String dataDir="D:\\lucene\\data";
      Indexer indexer=null;
      int numIndexed=0;
      long start=System.currentTimeMillis();
      try {
         indexer = new Indexer(indexDir);
         numIndexed=indexer.index(dataDir);
      } catch (Exception e) {
         // TODO Auto-generated catch block
         e.printStackTrace();
      }finally{
         try {
            indexer.close();
         } catch (Exception e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
         }
      }
      long end=System.currentTimeMillis();
      System.out.println("索引："+numIndexed+" 个文件 花费了"+(end-start)+" 毫秒");
   }
}

2.测试各种查询

package com.ljl.lucene.demo.search;


import java.nio.file.Paths;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.*;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.util.BytesRef;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

public class SearchTest {

   private Directory dir;
   private IndexReader reader;
   private IndexSearcher is;

   @Before
   public void setUp() throws Exception {
      dir=FSDirectory.open(Paths.get("D:\\lucene\\index"));
      reader=DirectoryReader.open(dir);
      is=new IndexSearcher(reader);
   }

   @After
   public void tearDown() throws Exception {
      reader.close();
   }

   /**
    * 对特定项搜索
    *  按词条搜索—TermQuery
     *TermQuery是最简单、也是最常用的Query。TermQuery可以理解成为“词条搜索”，
    * 在搜索引擎中最基本的搜索就是在索引中搜索某一词条，而TermQuery就是用来完成这项工作的。
     * 在Lucene中词条是最基本的搜索单位，从本质上来讲一个词条其实就是一个名/值对。
    * 只不过这个“名”是字段名，而“值”则表示字段中所包含的某个关键字。
    * @throws Exception
    */
   @Test
   public void testTermQuery()throws Exception{
      String searchField="contents";
      String q="xxxxxxxxx$";
      Term t=new Term(searchField,q);
      Query query=new TermQuery(t);
      TopDocs hits=is.search(query, 10);
      System.out.println("匹配 '"+q+"'，总共查询到"+hits.totalHits+"个文档");
      for(ScoreDoc scoreDoc:hits.scoreDocs){
         Document doc=is.doc(scoreDoc.doc);
         System.out.println(doc.get("fullPath"));
      }
   }

   /**
    * “多条件查询”搜索—BooleanQuery
    * BooleanQuery也是实际开发过程中经常使用的一种Query。
    * 它其实是一个组合的Query，在使用时可以把各种Query对象添加进去并标明它们之间的逻辑关系。
    * 在本节中所讨论的所有查询类型都可以使用BooleanQuery综合起来。
    * BooleanQuery本身来讲是一个布尔子句的容器，它提供了专门的API方法往其中添加子句，
    * 并标明它们之间的关系，以下代码为BooleanQuery提供的用于添加子句的API接口：
    * @throws Exception
    */
   @Test
   public void testBooleanQuery()throws Exception{
      String searchField="contents";
      String q1="xxxxxxxxx";
      String q2="oooooooooooooooo";
      Query query1=new TermQuery(new Term(searchField,q1));
      Query query2=new TermQuery(new Term(searchField,q2));
      BooleanQuery.Builder  builder=new BooleanQuery.Builder();
      //  1．MUST和MUST：取得连个查询子句的交集。
      //  2．MUST和MUST_NOT：表示查询结果中不能包含MUST_NOT所对应得查询子句的检索结果。
      // 3．SHOULD与MUST_NOT：连用时，功能同MUST和MUST_NOT。
      // 4．SHOULD与MUST连用时，结果为MUST子句的检索结果,但是SHOULD可影响排序。
      // 5．SHOULD与SHOULD：表示“或”关系，最终检索结果为所有检索子句的并集。
      // 6．MUST_NOT和MUST_NOT：无意义，检索无结果。
      builder.add(query1, BooleanClause.Occur.MUST);
      builder.add(query2, BooleanClause.Occur.MUST);
      BooleanQuery  booleanQuery=builder.build();
      TopDocs hits=is.search(booleanQuery, 10);
      System.out.println("匹配 "+q1 +"And"+q2+"，总共查询到"+hits.totalHits+"个文档");
      for(ScoreDoc scoreDoc:hits.scoreDocs){
         Document doc=is.doc(scoreDoc.doc);
         System.out.println(doc.get("fullPath"));
      }
   }

   /**
    * TermRangeQuery 范围查询
    *TermRangeQuery是用于字符串范围查询的，既然涉及到范围必然需要字符串比较大小，
    * 字符串比较大小其实比较的是ASC码值，即ASC码范围查询。
    * 一般对于英文来说，进行ASC码范围查询还有那么一点意义，
    * 中文汉字进行ASC码值比较没什么太大意义，所以这个TermRangeQuery了解就行，
    * 用途不太大，一般数字范围查询NumericRangeQuery用的比较多一点，
    * 比如价格，年龄，金额，数量等等都涉及到数字，数字范围查询需求也很普遍。
    * @throws Exception
    */
   @Test
   public void testTermRangeQuery()throws Exception{
      String searchField="contents";
      String q="1000001----1000002";
      String lowerTermString = "1000001";
      String upperTermString = "1000003";
      /**
       * field  字段
       * lowerterm -范围的下端的文字
       *upperterm -范围的上限内的文本
       *includelower -如果真的lowerterm被纳入范围。
       *includeupper -如果真的upperterm被纳入范围。
       *https://yq.aliyun.com/articles/45353
       */
      Query query=new TermRangeQuery(searchField,new BytesRef(lowerTermString),new BytesRef(upperTermString),true,true);
      TopDocs hits=is.search(query, 10);
      System.out.println("匹配 '"+q+"'，总共查询到"+hits.totalHits+"个文档");
      for(ScoreDoc scoreDoc:hits.scoreDocs){
         Document doc=is.doc(scoreDoc.doc);
         System.out.println(doc.get("fullPath"));
      }
   }


   /**
    * PrefixQuery  PrefixQuery用于匹配其索引开始以指定的字符串的文档。就是文档中存在xxx%
    *
    * @throws Exception
    */
   @Test
   public void testPrefixQuery()throws Exception{
      String searchField="contents";
      String q="1license";
      Term t=new Term(searchField,q);
      Query query=new PrefixQuery(t);
      TopDocs hits=is.search(query, 10);
      System.out.println("匹配 '"+q+"'，总共查询到"+hits.totalHits+"个文档");

      for(ScoreDoc scoreDoc:hits.scoreDocs){
         Document doc=is.doc(scoreDoc.doc);
         System.out.println(doc.get("fullPath"));
      }
   }

   /**
    *  所谓PhraseQuery，就是通过短语来检索，比如我想查“big car”这个短语，
    *  那么如果待匹配的document的指定项里包含了"big car"这个短语，
    *  这个document就算匹配成功。可如果待匹配的句子里包含的是“big black car”，
    *  那么就无法匹配成功了，如果也想让这个匹配，就需要设定slop，
    *  先给出slop的概念：slop是指两个项的位置之间允许的最大间隔距离
    * @throws Exception
    */
   @Test
   public void testPhraseQuery()throws Exception{
      String searchField="contents";
      String q1="xxxx";
      String q2="bbb";
      Term t1=new Term(searchField,q1);
      Term t2=new Term(searchField,q2);
      PhraseQuery.Builder builder=new PhraseQuery.Builder();
      builder.add(t1);
      builder.add(t2);
      builder.setSlop(0);
      PhraseQuery query=builder.build();
      TopDocs hits=is.search(query, 10);
      System.out.println("匹配 '"+q1+q2+"之间的几个字段"+"，总共查询到"+hits.totalHits+"个文档");

      for(ScoreDoc scoreDoc:hits.scoreDocs){
         Document doc=is.doc(scoreDoc.doc);
         System.out.println(doc.get("fullPath"));
      }
   }


   /**
    * 相近词语的搜索—FuzzyQuery
    * FuzzyQuery是一种模糊查询，它可以简单地识别两个相近的词语。
    * @throws Exception
    */
   @Test
   public void testFuzzyQuery()throws Exception{
      String searchField="contents";
      String q="ljlxx";
      Term t=new Term(searchField,q);
      Query query=new FuzzyQuery(t);
      TopDocs hits=is.search(query, 10);
      System.out.println("匹配 '"+q+"'，总共查询到"+hits.totalHits+"个文档");

      for(ScoreDoc scoreDoc:hits.scoreDocs){
         Document doc=is.doc(scoreDoc.doc);
         System.out.println(doc.get("fullPath"));
      }
   }

   /**
    * 使用通配符搜索—WildcardQuery
    * Lucene也提供了通配符的查询，这就是WildcardQuery。
    * 通配符“?”代表1个字符，而“*”则代表0至多个字符。
    * @throws Exception
    */
   @Test
   public void testWildcardQuery()throws Exception{
      String searchField="contents";
      String q="bb??qq";
      Term t=new Term(searchField,q);
      Query query=new WildcardQuery(t);
      TopDocs hits=is.search(query, 10);
      System.out.println("匹配 '"+q+"'，总共查询到"+hits.totalHits+"个文档");

      for(ScoreDoc scoreDoc:hits.scoreDocs){
         Document doc=is.doc(scoreDoc.doc);
         System.out.println(doc.get("fullPath"));
      }
   }

   /**
    * 解析查询表达式
    * QueryParser实际上就是一个解析用户输入的工具，可以通过扫描用户输入的字符串，生成Query对象，以下是一个代码示例：
    * @throws Exception
    */
   @Test
   public void testQueryParser()throws Exception{
      Analyzer analyzer=new StandardAnalyzer(); // 标准分词器
      String searchField="contents";
      String q="xxxxxxxxx$";
      //指定搜索字段和分析器
      QueryParser parser=new QueryParser(searchField, analyzer);
      //用户输入内容
      Query query=parser.parse(q);
      TopDocs hits=is.search(query, 100);
      System.out.println("匹配 "+q+"查询到"+hits.totalHits+"个记录");
      for(ScoreDoc scoreDoc:hits.scoreDocs){
         Document doc=is.doc(scoreDoc.doc);
         System.out.println(doc.get("fullPath"));
      }
   }


}