Lucene 介绍与应用
一、全文检索介绍
1. 数据结构
结构化数据：
指具有“固定格式”或“限定长度”的数据；例如：数据库中的数据、元数据……
非结构化数据
指不定长度或无固定格式的数据；例如：文本、图片、视频、图表……
2. 数据的搜索
顺序扫描法
从第一个文件扫描到最后一个文件，把每一个文件内容从开头扫到结尾，直到扫完所有的文件。全文检索法
将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，建立索引，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。3. 全文检索
例如：新华字典。字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引，我们可以通过查找索引从而找到具体的字解释。如果没有创建索引，就要从字典的首页一页页地去查找。
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)。
全文检索的核心
创建索引：将从所有的结构化和非结构化数据提取信息，创建索引的过程。
搜索索引：就是得到用户的查询请求，搜索创建的索引，然后返回结果的过程。
4. 倒排索引
倒排索引（英文：InvertedIndex），也称为反向索引，是一种索引方法，实现“单词 - 文档矩阵”的一种具体存储形式，常被用于存储在全文搜索下某个单词与文档的存储位置的映射，通过倒排索引，可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。
倒排索引的结构主要由两个部分组成：“单词词典”和“倒排表”。
索引方法例子
3 个文档内容为：1.php 是过去最流行的语言。2.java 是现在最流行的语言。3. Python 是未来流行的语言。
倒排索引的创建
1. 使用分词系统将文档切分成单词序列，每个文档就成了由由单词序列构成的数据流；2. 给不同的单词赋予唯一的单词 id, 记录下对应的单词;
3. 同时记录单词出现的文档, 形成倒排列表。每个单词都指向了文档 (Document) 链表。
倒排索引的查询
假如说用户需要查询:“现在流行”1. 将用户输入进行分词, 分为”现在”和”流行”;
2. 取出包含字符串“现在”的文档链表;
3. 取出包含字符串“流行”的文档链表;
4. 通过合并链表, 找出包含有”现在”或者”流行”的链表。倒排索引原理
当然倒排索引的结构也不是上面说的那么简单，索引系统还可以记录除此之外的更多信息。词对应的倒排列表不仅记录了文档编号还记录了单词频率信息。词频信息在搜索结果时，是重要的排序依据。这里先了解下，后面的评分计算就要用到这个。
索引和搜索流程图
二、Lucene 入门
• Lucene 是一套用于全文检索和搜寻的开源程序库，由 Apache 软件基金会支持和提供;
• 基于 java 的全文检索工具包, Lucene 并不是现成的搜索引擎产品，但可以用来制作搜索引擎产品；
• 官网：http://lucene.apache.org/。
1.Lucene 的总体结构
从 lucene 的总体架构图可以看出：
1.Lucene 库提供了创建索引和搜索索引的 API。2. 应用程序需要做的就是收集文档数据，创建索引；通过用户输入查询索引的得到返回结果。2.Lucene 的几个基本概念
Index（索引）：类似数据库的表的概念，但它完全没有约束，可以修改和添加里面的文档，文档里的内容可以任意定义。
Document（文档）：类似数据库内的行的概念，一个 Index 内会包含多个 Document。
Field（字段）：一个 Document 会由一个或多个 Field 组成，分词就是对 Field 分词。
Term（词语）和 Term Dictionary（词典）：Lucene 中索引和搜索的最小单位，一个 Field 会由一个或多个 Term 组成，Term 是由 Field 经过 Analyzer（分词）产生。Term Dictionary 即 Term 词典，是根据条件查找 Term 的基本索引。
3.Lucene 创建索引过程
Lucene 创建索引过程如下：
1. 创建一个 IndexWriter 用来写索引文件，它有几个参数，INDEX_DIR 就是索引文件所存放的位置，Analyzer 便是用来 对文档进行词法分析和语言处理的。
2. 创建一个 Document 代表我们要索引的文档。将不同的 Field 加入到文档中。不同类型的信息用不同的 Field 来表示
3.IndexWriter 调用函数 addDocument 将索引写到索引文件夹中。
4.Lucene 搜索过程
搜索过程如下：
1.IndexReader 将磁盘上的索引信息读入到内存，INDEX_DIR 就是索引文件存放的位置。
2. 创建 IndexSearcher 准备进行搜索。
3. 创建 Analyer 用来对查询语句进行词法分析和语言处理。
4. 创建 QueryParser 用来对查询语句进行语法分析。
5.QueryParser 调用 parser 进行语法分析，形成查询语法树，放到 Query 中。
6.IndexSearcher 调用 search 对查询语法树 Query 进行搜索，得到结果 TopScoreDocCollector。
三、Lucene 入门案例一
1. 案例一代码
引入 lucene 的 jar 包
public class LuceneTest {public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1. 准备中文分词器
IKAnalyzer analyzer = new IKAnalyzer();
// 2. 创建索引
List<String> productNames = new ArrayList<>();
productNames.add("小天鹅 TG100-1420WDXG");
productNames.add("小天鹅 TB80-easy60W 洗漂脱时间自由可调，京东微联智能 APP 手机控制");
productNames.add("小天鹅 TG90-1411DG 洗涤容量:9kg 脱水容量:9kg 显示屏:LED 数码屏显示");
productNames.add("小天鹅 TP75-V602 流线蝶形波轮，超强喷淋漂洗");
productNames.add("小天鹅 TG100V20WDG 大件洗，无旋钮外观，智能 WiFi");
productNames.add("小天鹅 TD80-1411DG 洗涤容量:8kg 脱水容量:8kg 显示屏:LED 数码屏显示");
productNames.add("海尔 XQB90-BZ828 洗涤容量:9kg 脱水容量:9kg 显示屏:LED 数码屏显示");
productNames.add("海尔 G100818HBG 极简智控面板，V6 蒸汽烘干，深层洁净");
productNames.add("海尔 G100678HB14SU1 洗涤容量:10kg 脱水容量:10kg 显示屏:LED 数码屏显");
productNames.add("海尔 XQB80-KM12688 智能自由洗，超净洗");
productNames.add("海尔 EG8014HB39GU1 手机智能，一键免熨烫，空气净化洗");
productNames.add("海尔 G100818BG 琥珀金机身，深层洁净，轻柔雪纺洗");
productNames.add("海尔 G100728BX12G 安全磁锁，健康下排水");
productNames.add("西门子 XQG80-WD12G4C01W 衣干即停，热风除菌，低噪音");
productNames.add("西门子 XQG80-WD12G4681W 智能烘干，变速节能，无刷电机");
productNames.add("西门子 XQG100-WM14U568LW 洗涤容量:10kg 脱水容量:10kg 显示屏:LED");
productNames.add("西门子 XQG80-WM10N1C80W 除菌、洗涤分离，防过敏程序");
productNames.add("西门子 XQG100-WM14U561HW 洗涤容量:10kg 脱水容量:10kg 显示屏:LED");
productNames.add("西门子 XQG80-WM12L2E88W 洗涤容量:8kg 脱水容量:8kg 显示屏:LED 触摸");
Directory index = createIndex(analyzer, productNames);
// 3. 查询器
String keyword = "西门子 LED";
Query query = new QueryParser("name", analyzer).parse(keyword);
// 4. 搜索
IndexReader reader = DirectoryReader.open(index);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
int numberPerPage = 1000;
System.out.printf("当前一共有 %d 条数据 %n"+"<br>", productNames.size());
System.out.printf("查询关键字是：\"%s\"%n"+"<br>", keyword);
ScoreDoc[] hits = searcher.search(query, numberPerPage).scoreDocs;
// 5. 显示查询结果
showSearchResults(searcher, hits, query, analyzer);
// 6. 关闭查询
reader.close();}
private static void showSearchResults(IndexSearcher searcher, ScoreDoc[] hits, Query query, IKAnalyzer analyzer)
throws Exception {System.out.println("找到" + hits.length + "个命中. <br>");
System.out.println("序号 \t 匹配度得分 \t 结果 <br>");
SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new SimpleHTMLFormatter("<span style='color:red'>", "</span>");
Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHTMLFormatter, new QueryScorer(query));
for (int i = 0; i < hits.length; ++i) {ScoreDoc scoreDoc= hits[i];
int docId = scoreDoc.doc;
Document d = searcher.doc(docId);
List<IndexableField> fields = d.getFields();
System.out.print((i + 1));
System.out.print("\t" + scoreDoc.score);
for (IndexableField f : fields) {TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(f.name(), new StringReader(d.get(f.name())));
String fieldContent = highlighter.getBestFragment(tokenStream, d.get(f.name()));
System.out.print("\t" + fieldContent);
}
System.out.println("<br>");
}
}
private static Directory createIndex(IKAnalyzer analyzer, List<String> products) throws IOException {
// 存在内存中, 新建一个词典
Directory index = new RAMDirectory();
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
IndexWriter writer = new IndexWriter(index, config);
for (String name : products) {addDoc(writer, name);
}
writer.close();
return index;
}
/**
* 添加文档内容
* @param w
* @param name
* @throws IOException
*/
private static void addDoc(IndexWriter w, String name) throws IOException {
// 创建一个文档
Document doc = new Document();
doc.add(new TextField("name", name, Field.Store.YES));
w.addDocument(doc);
}
}
2. 代码解析
创建索引
private static Directory createIndex(IKAnalyzer analyzer, List<String> products) throws IOException {
// 存在内存中, 新建一个词典
Directory index = new RAMDirectory();
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
IndexWriter writer = new IndexWriter(index, config);
for (String name : products) {addDoc(writer, name);
}
writer.close();
return index;
}
private static void addDoc(IndexWriter w, String name) throws IOException {
// 创建一个文档
Document doc = new Document();
doc.add(new TextField("name", name, Field.Store.YES));
w.addDocument(doc);
}
上面代码是将 List 中的内容保存在文档中，使用 analyzer 分词器分词，创建索引，索引保存在内存中。IndexWriter 对象用来写索引的。
查询索引
// 3. 查询器
String keyword = "西门子 智能";
Query query = new QueryParser("name", analyzer).parse(keyword);
// 4. 搜索
IndexReader reader = DirectoryReader.open(index);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
int numberPerPage = 1000;
System.out.printf("当前一共有 %d 条数据 %n", productNames.size());
System.out.printf("查询关键字是：\"%s\"%n", keyword);
ScoreDoc[] hits = searcher.search(query, numberPerPage).scoreDocs;
// 5. 显示查询结果
showSearchResults(searcher, hits, query, analyzer);
// 6. 关闭查询
reader.close();
上面代码是查询代码，首先对构建查询条件 Query 对象，读取索引，创建 IndexSearcher 查询对象，传入查询条件，得到查询结果，将结果解析出来，返回。
分词器
创建索引和查询都要用到分词器，在 Lucene 中分词主要依靠 Analyzer 类解析实现。Analyzer 类是一个抽象类，分词的具体规则是由子类实现的，不同的语言规则，要有不同的分词器，Lucene 默认的 StandardAnalyzer 是不支持中文的分词。
代码中用到了 IKAnalyzer 分词器，IKAnalyzer 是第三方实现的分词器，继承自 Lucene 的 Analyzer 类，针对中文文本进行处理的分词器。
打分机制
从案例返回结果来看, 有一列匹配度得分, 得分越高的排在越前面, 排在前面的查询结果也越准确。
打分公式：
Lucene 库也实现了上面的打分算法，查询结果也会根据分数进行排序。高亮显示
SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new SimpleHTMLFormatter("<span style='color:red'>", "</span>");
Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHTMLFormatter, new QueryScorer(query));
将查询结果放到 html 页面，就会发现查询结果里关键字被标记为红色。在 Lucene 库的 org.apache.lucene.search.highlight 包中提供了关于高亮显示检索关键字的方法，可以对返回的结果中出现了的关键字进行标记。
四、Lucene 入门案例二
1. 案例介绍
1. 将 14 万条商品详细信息到 mysql 数据库;
2. 使用 Lucene 库创建索引;
3. 使用 Luncene 查询索引, 并做分页操作, 得到返回查询到的数据, 并记录查询时长;
4. 使用 JDBC 连接 mysql 数据库, 采用 like 查询, 对商品进行分页操作, 返回查询到的数据, 记录查询时长;
5. 比较 mysql 的模糊查询与 Lucene 全文检索查询。
2. 案例二代码
引入 lucene 的 jar 包, 和 mysql 的驱动包, 创建数据库 product 表, 插入数据.
/**
* 商品 bean 类
* @author yizl
*
*/
public class Product {
/**
* 商品 id
*/
private int id;
/**
* 商品名称
*/
private String name;
/**
* 商品类型
*/
private String category;
/**
* 商品价格
*/
private float price;
/**
* 商品产地
*/
private String place;
/**
* 商品条形码
*/
private String code;
......
}
public class TestLucene {private static ProductDao dao = new ProductDao();
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1. 准备中文分词器
IKAnalyzer analyzer = new IKAnalyzer();
// 2. 索引
Directory index = createIndex(analyzer);
// 3. 查询器
Scanner s = new Scanner(System.in);
while (true) {System.out.print("请输入查询关键字：");
String keyword = s.nextLine();
System.out.println("当前关键字是：" + keyword);
long start = System.currentTimeMillis();
// 查询名字字段
Query query = new QueryParser("name", analyzer).parse(keyword);
// 4. 搜索
IndexReader reader = DirectoryReader.open(index);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
ScoreDoc[] hits = pageSearch(query, searcher, 1, 10);
// 5. 显示查询结果
showSearchResults(searcher, hits, query, analyzer);
// 6. 关闭查询
reader.close();
System.out.println("使用 Lucene 查询索引, 耗时:" + (System.currentTimeMillis() - start) + "毫秒");
System.out.println("----------------------- 分割线 -------------------------------");
// 7. 通过数据库进行模糊查询
selectProductOfName(keyword);
}
}
/**
* 通过 mysql 商品名查询
*/
private static void selectProductOfName(String str) {long start = System.currentTimeMillis();
ResultBean<List<Product>> resultBean = dao.selectProductOfName(str, 1, 10);
PageBean pageBean = resultBean.getPageBean();
List<Product> products = resultBean.getData();
System.out.println("查询出的总条数 \t:" + pageBean.getTotal() + "条");
System.out.println("当前第" + pageBean.getPageNow() + "页, 每页显示" + pageBean.getPageSize() + "条数据");
System.out.println("序号 \t 结果");
for (int i = 0; i < products.size(); i++) {Product product = products.get(i);
System.out.print((i + 1));
System.out.print("\t" + product.getId());
System.out.print("\t" + product.getName());
System.out.print("\t" + product.getPrice());
System.out.print("\t" + product.getPlace());
System.out.print("\t" + product.getCode());
System.out.println("<br>");
}
System.out.println("使用 mysql 查询, 耗时:" + (System.currentTimeMillis() - start) + "毫秒");
}
/**
* 显示找到的结果
*
* @param searcher
* @param hits
* @param query
* @param analyzer
* @throws Exception
*/
private static void showSearchResults(IndexSearcher searcher, ScoreDoc[] hits, Query query, IKAnalyzer analyzer)
throws Exception {System.out.println("序号 \t 匹配度得分 \t 结果");
for (int i = 0; i < hits.length; ++i) {ScoreDoc scoreDoc = hits[i];
int docId = scoreDoc.doc;
Document d = searcher.doc(docId);
List<IndexableField> fields = d.getFields();
System.out.print((i + 1));
System.out.print("\t" + scoreDoc.score);
for (IndexableField f : fields) {System.out.print("\t" + d.get(f.name()));
}
System.out.println("<br>");
}
}
/**
* 分页查询
*
* @param query
* @param searcher
* @param pageNow
* 当前第几页
* @param pageSize
* 每页显示条数
* @return
* @throws IOException
*/
private static ScoreDoc[] pageSearch(Query query, IndexSearcher searcher, int pageNow, int pageSize)
throws IOException {TopDocs topDocs = searcher.search(query, pageNow * pageSize);
System.out.println("查询到的总条数 \t" + topDocs.totalHits);
System.out.println("当前第" + pageNow + "页, 每页显示" + pageSize + "条数据");
ScoreDoc[] alllScores = topDocs.scoreDocs;
List<ScoreDoc> hitScores = new ArrayList<>();
int start = (pageNow - 1) * pageSize;
int end = pageSize * pageNow;
for (int i = start; i < end; i++)
hitScores.add(alllScores[i]);
ScoreDoc[] hits = hitScores.toArray(new ScoreDoc[] {});
return hits;
}
/**
* 创建 Index, 将数据存入内存中
*
* @param analyzer
* @return
* @throws IOException
*/
private static Directory createIndex(IKAnalyzer analyzer) throws IOException {long start = System.currentTimeMillis();
Directory index = new RAMDirectory();
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
IndexWriter writer = new IndexWriter(index, config);
List<Product> products = dao.selectAllProduct();
int total = products.size();
int count = 0;
int per = 0;
int oldPer = 0;
for (Product p : products) {addDoc(writer, p);
count++;
per = count * 100 / total;
if (per != oldPer) {
oldPer = per;
System.out.printf("索引中，总共要添加 %d 条记录，当前添加进度是：%d%% %n", total, per);
}
}
System.out.println("索引创建耗时:" + (System.currentTimeMillis() - start) + "毫秒");
writer.close();
return index;
}
/**
* 往 lucene 中添加字段
*
* @param w
* @param p
* @throws IOException
*/
private static void addDoc(IndexWriter w, Product p) throws IOException {Document doc = new Document();
doc.add(new TextField("id", String.valueOf(p.getId()), Field.Store.YES));
doc.add(new TextField("name", p.getName(), Field.Store.YES));
doc.add(new TextField("category", p.getCategory(), Field.Store.YES));
doc.add(new TextField("price", String.valueOf(p.getPrice()), Field.Store.YES));
doc.add(new TextField("place", p.getPlace(), Field.Store.YES));
doc.add(new TextField("code", p.getCode(), Field.Store.YES));
w.addDocument(doc);
}
}
public class ProductDao {
private static String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/lucene?useUnicode=true&characterEncoding=utf8";
private static String user = "root";
private static String password = "root";
public static Connection getConnection() throws ClassNotFoundException, SQLException {
Connection conn = null;
// 通过工具类获取连接对象
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
return conn;
}
/**
* 批量增加商品
* @param pList
*/
public void insertProduct(List<Product> pList) {
String insertProductTop="INSERT INTO `product` (`id`, `name`,"
+ "`category`, `price`, `place`, `code`) VALUES";
Connection conn = null;
Statement stmt = null;
try {conn = getConnection();
// 3. 创建 Statement 对象
stmt = conn.createStatement();
int count=0;
// 4.sql 语句
StringBuffer sb = new StringBuffer();
for (int i = 0,len=pList.size(); i < len; i++) {Product product = pList.get(i);
sb.append("(" + product.getId() + ",'" + product.getName()
+ "','" + product.getCategory()+ "'," + product.getPrice()
+ ",'" + product.getPlace() + "','" + product.getCode() + "')");
if (i==len-1) {sb.append(";");
break;
}else {sb.append(",");
}
// 数据量太大会导致一次执行不了, 一次最多执行 20000 条
if(i%20000==0&&i!=0) {sb.deleteCharAt(sb.length()-1);
sb.append(";");
String sql = insertProductTop+sb;
count += stmt.executeUpdate(sql);
// 将 sb 清空
sb.delete(0, sb.length());
}
}
String sql = insertProductTop+sb;
// 5. 执行 sql
count += stmt.executeUpdate(sql);
System.out.println("影响了" + count + "行");
} catch (Exception e) {e.printStackTrace();
throw new RuntimeException(e);
} finally {close(conn, stmt);
}
}
/**
* 关闭资源
* @param conn
* @param stmt
*/
private void close(Connection conn, Statement stmt) {
// 关闭资源
if (stmt != null) {
try {stmt.close();
} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();
throw new RuntimeException(e);
}
}
if (conn != null) {
try {conn.close();
} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();
throw new RuntimeException(e);
}
}
}
//
public void deleteAllProduct() {
Connection conn = null;
Statement stmt = null;
try {conn = getConnection();
// 3. 创建 Statement 对象
stmt = conn.createStatement();
// 4.sql 语句
String sql = "delete from product";
// 5. 执行 sql
int count = stmt.executeUpdate(sql);
System.out.println("影响了" + count + "行");
} catch (Exception e) {e.printStackTrace();
throw new RuntimeException(e);
} finally {
// 关闭资源
close(conn, stmt);
}
}
/**
* 查询所有商品
*/
public List<Product> selectAllProduct() {List<Product> pList=new ArrayList<>();
Connection conn = null;
Statement stmt = null;
try {conn = getConnection();
// 3. 创建 Statement 对象
stmt = conn.createStatement();
// 4.sql 语句
String sql = "select * from product";
// 5. 执行 sql
ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
while (rs.next()) {Product product=new Product();
product.setId(rs.getInt("id"));
product.setName(rs.getString("name"));
product.setCategory(rs.getString("category"));
product.setPlace(rs.getString("place"));
product.setPrice(rs.getFloat("price"));
product.setCode(rs.getString("code"));
pList.add(product);
}
} catch (Exception e) {e.printStackTrace();
throw new RuntimeException(e);
} finally {
// 关闭资源
close(conn, stmt);
}
return pList;
}
/**
* 通过商品名模糊匹配商品
* @param strName
* @param pageNow
* @param pageSize
* @return
*/
public ResultBean<List<Product>> selectProductOfName(String strName, int pageNow, int pageSize) {ResultBean<List<Product>> resultBean=new ResultBean<List<Product>>();
PageBean pageBean =new PageBean();
pageBean.setPageNow(pageNow);
pageBean.setPageSize(pageSize);
List<Product> pList=new ArrayList<>();
Connection conn = null;
PreparedStatement pstmt = null;
try {conn = getConnection();
// sql 语句
String sql = "SELECT id,name,category,place,price,code FROM product"
+ "where name like ? limit"+(pageNow-1)*pageSize+","+pageSize;
// 3. 创建 PreparedStatement 对象,sql 预编译
pstmt = conn.prepareStatement(sql);
// 4. 设定参数
pstmt.setString(1, "%" + strName + "%");
// 5. 执行 sql, 获取查询的结果集
ResultSet rs = pstmt.executeQuery();
while (rs.next()) {Product product=new Product();
product.setId(rs.getInt("id"));
product.setName(rs.getString("name"));
product.setCategory(rs.getString("category"));
product.setPlace(rs.getString("place"));
product.setPrice(rs.getFloat("price"));
product.setCode(rs.getString("code"));
pList.add(product);
}
String selectCount = "SELECT count(1) c FROM product"
+ "where name like ?";
pstmt = conn.prepareStatement(selectCount);
pstmt.setString(1, "%" + strName + "%");
ResultSet rs1 = pstmt.executeQuery();
int count=0;
while (rs1.next()) {count = rs1.getInt("c");
}
pageBean.setTotal(count);
resultBean.setPageBean(pageBean);
resultBean.setData(pList);
} catch (Exception e) {e.printStackTrace();
throw new RuntimeException(e);
} finally {
// 关闭资源
if (pstmt != null) {
try {pstmt.close();
} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();
throw new RuntimeException(e);
}
}
if (conn != null) {
try {conn.close();
} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();
throw new RuntimeException(e);
}
}
}
return resultBean;
}
}
/**
* 返回结果 bean
* @author yizl
*
* @param <T>
*/
public class ResultBean<T> {
/**
* 分页信息
*/
private PageBean pageBean;
/**
* 状态码
*/
private Integer code;
/**
* 提示信息
*/
private String msg;
/**
* 返回数据
*/
private T data;
/**
* 分页 bean
* @author yizl
*
*/
public class PageBean {
/**
* 当前页数
*/
private Integer pageNow;
/**
* 每页条数
*/
private Integer pageSize;
/**
* 总数
*/
private Integer total;
4.Lucene 的分页查询
private static ScoreDoc[] pageSearch(Query query, IndexSearcher searcher, int pageNow, int pageSize)
throws IOException {TopDocs topDocs = searcher.search(query, pageNow * pageSize);
System.out.println("查询到的总条数 \t" + topDocs.totalHits);
System.out.println("当前第" + pageNow + "页, 每页显示" + pageSize + "条数据");
ScoreDoc[] alllScores = topDocs.scoreDocs;
List<ScoreDoc> hitScores = new ArrayList<>();
int start = (pageNow - 1) * pageSize;
int end = pageSize * pageNow;
for (int i = start; i < end; i++)
hitScores.add(alllScores[i]);
ScoreDoc[] hits = hitScores.toArray(new ScoreDoc[] {});
return hits;
}
先把所有的命中数查询出来，在进行分页，有点是查询快，缺点是内存消耗大。
5. 结果比较分析
1.14 万条数据, 从创建 lucene 索引耗时:11678 毫秒, 创建索引还是比较耗时的, 但是索引只用创建一次, 后面都查询都可以使用；
2. 从查询时间来看, 使用 Lucene 查询, 基本都在 10ms 左右,mysql 查询耗时在 150ms 以上, 查询速度方面有很大的提升，特别是数据量大的时候更加明显；
3. 从查询精准度来说，输入单个的词语可能都能查询到结果，输入组合词语，mysql 可以匹配不了，Lucene 依然可以查询出来，将匹配度高的结果排在前面，更精准。
6.Lucene 索引与 mysql 数据库对比
<IMG src=”file:///C:UsersyizlAppDataRoamingfeiqRichOle3864897237.bmp”>
五、总结
首先我们了解全文检索方法，全文检索搜索非结构化数据速度快等优点，倒排索引是现在最常用的全文检索方法，索引的核心就是怎么创建索引和查询索引。至于怎么实现创建和查询，Apache 软件基金会很贴心的为我们 Java 程序员提供了 Lucene 开源库，它为我们提供了创建和查询索引的 api，这就是我们学习 Lucene 的目的。