1、lucene版本：7.2.1
pom文件：
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<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
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<groupId>com.example</groupId>
<artifactId>demo-lucene</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<packaging>war</packaging>
<name>demo-lucene</name>
<description>Demo project for Spring Boot</description>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.1.0.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
<java.version>1.8</java.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- Lucene核心库 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-core</artifactId>
<version>7.2.1</version>
</dependency>
<!-- Lucene解析库 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-queryparser</artifactId>
<version>7.2.1</version>
</dependency>
<!-- Lucene附加的分析库 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
<version>7.2.1</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
2、代码如下：
package com.example.demo;
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.StringField;
import org.apache.lucene.document.TextField;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.search.*;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Paths;
/**
* Created by 1 on 2018/11/20.
*/
public class DemoLucene {
public static void main(String[] args) throws IOException {
String path = "D:\\lucene\\index";
Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get(path));
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
config.setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE);
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
Document document1 = new Document();
document1.add(new StringField("name", "张三", Field.Store.YES));
document1.add(new StringField("no", "1001", Field.Store.YES));
document1.add(new TextField("content", "中心小学的张三是个喜欢学习的学生", Field.Store.YES));
indexWriter.addDocument(document1);
Document document2 = new Document();
document2.add(new StringField("name", "李四", Field.Store.YES));
document2.add(new StringField("no", "1002", Field.Store.YES));
document2.add(new TextField("content", "中心小学的李四是个期末考试成绩很好的学生", Field.Store.YES));
indexWriter.addDocument(document2);
Document document3 = new Document();
document3.add(new StringField("name", "王五", Field.Store.YES));
document3.add(new StringField("no", "1003", Field.Store.YES));
document3.add(new TextField("content", "南宁市中心小学的王五在班级里是个班长", Field.Store.YES));
indexWriter.addDocument(document3);
indexWriter.close();
DirectoryReader directoryReader = DirectoryReader.open(directory);
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(directoryReader);
Query query = new TermQuery(new Term("content", "班长"));
System.out.println("查询语句 = " + query);
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
if(scoreDocs.length == 0){
System.out.println("未找到数据");
}else{
for (int i = 0; i < scoreDocs.length; i++) {
Document docResult = indexSearcher.doc(scoreDocs[i].doc);
System.out.println(String.format("====================== 第%d条 ======================", i + 1));
System.out.println("name：" + docResult.get("name"));
System.out.println("no：" + docResult.get("no"));
System.out.println("content：" + docResult.get("content"));
}
}
}
}
1、Directory是个抽象类，其子类的BaseDirectory也是抽象类。
BaseDirectory的子类：
RAMDirectory（普通类）：把索引创建到内存
FSDirectory（抽象类）：把索引创建到磁盘
本文使用FSDirectory。通过FSDirectory的静态方法open可以创建一个目录。看看open方法：
FSDirectory.open方法返回FSDirectory抽象类的其中一个子类，这里根据情况会返回一个MMapDirectory。
3、Lucene常用查询的Query抽象类
1、抽象类Query有很多子类如上图，这里只列举常用的类。
1、PhraseQuery类：用于查询英文单词，用法如下。
PhraseQuery.Builder builder = new PhraseQuery.Builder();
builder.add(new Term("content", "tom"));
builder.add(new Term("content", "is"));
builder.add(new Term("content", "student"));
System.out.println("查询语句 = " + builder.build());
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(builder.build(), 100);
2、WildcardQuery类：用于通配符查询，用法如下。
WildcardQuery wildcardQuery = new WildcardQuery(new Term("content", "中心小学*"));
System.out.println("查询语句 = " + wildcardQuery);
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(wildcardQuery, 100);
3、FuzzyQuery类：用于模糊查询，用法如下：
FuzzyQuery fuzzyQuery = new FuzzyQuery(new Term("name", "王健林"), 2, 3);
System.out.println("查询语句 = " + fuzzyQuery);
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(fuzzyQuery, 100);
这里的FuzzyQuery使用了3个参数的构造函数：
public FuzzyQuery(Term term, int maxEdits, int prefixLength) {
this(term, maxEdits, prefixLength, defaultMaxExpansions, defaultTranspositions);
}
maxEdits：最大编辑距离（该参数范围是0-2，默认值是2，编辑指：新增一个字符、修改一个字符、删除一个字符）
举个例子，上面的模糊查询参数是“王健林”，maxEdits=2，那么将匹配下列内容：
1、王健林首富（最大编辑距离maxEdits=2，在“王健林”后面做2次新增字符分别是“首”、“富”）
2、王力宏（最大编辑距离maxEdits=2，把“健”、“林”分别修改为“力”、“宏”）
3、王（最大编辑距离maxEdits=2，把“健”、“林”分别删除）
4、王五（最大编辑距离maxEdits=2，把“健”修改为“五”，把“林”删除）
等等，可以看出最大编辑距离maxEdits=2，那么将随机组合“增、删、改”字符2次后是否匹配。
prefixLength：前缀长度（默认值是0，当prefixLength不为0则表示前面多少个字符必须要匹配）
举个例子：
FuzzyQuery fuzzyQuery = new FuzzyQuery(new Term("name", "王健林"), 2, 2)：那么必须匹配“王健”开头的内容，
FuzzyQuery fuzzyQuery = new FuzzyQuery(new Term("name", "王健林"), 2, 3)：那么必须匹配“王健林”开头的内容，但是无法匹配“王健林”这条记录，如果知道的话也告诉我为什么。
4、BooleanQuery类：用于组合查询，用法如下：
BooleanQuery.Builder builder = new BooleanQuery.Builder();
builder.add(new TermQuery(new Term("content", "首富")), BooleanClause.Occur.MUST);
builder.add(new TermQuery(new Term("content", "影院")), BooleanClause.Occur.MUST);
System.out.println("查询语句 = " + builder.build());
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(builder.build(), 100);
Occur是个枚举有以下值：
MUST、MUST_NOT、FILTER、SHOULD
5、IntPoint、LongPoint、FloatPoint、DoublePoint类：用于数值范围查询，用法如下：
newRangeQuery：整型范围查询
newExactQuery：整型精确查询
Query query = null;
query = IntPoint.newRangeQuery("number", 1, 10);//范围查询
query = IntPoint.newExactQuery("number", 5);//精确查询
System.out.println("查询语句 = " + query);
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 20);
6、TermQuery类：用于词条查询，用法如下：
Query query = null;
query = new TermQuery(new Term("name", "张三"));
System.out.println("查询语句 = " + query);
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 20);
4、Lucene常用的Field
TextField：Reader或String索引全文搜索 StringField：将String逐字索引作为单个标记 IntPoint：int为精确/范围查询建立索引。 LongPoint：long为精确/范围查询建立索引。 FloatPoint：float为精确/范围查询建立索引。 DoublePoint：double为精确/范围查询建立索引。 SortedDocValuesField：byte[]逐列索引，用于排序/分面 SortedSetDocValuesField：SortedSet<byte[]>逐列索引，用于排序/分面 NumericDocValuesField：long逐列索引，用于排序/分面 SortedNumericDocValuesField：SortedSet<long>逐列索引，用于排序/分面 StoredField：仅用于在摘要结果中检索的存储值 常用的Field如下： TextField:索引、分词 StringField：索引 StoredField：存储值
Document document = new Document();
//创建StringField，使用Field.Store.YES枚举表明要存储该值
document.add(new StringField("name", "王健林", Field.Store.YES));
//创建StringField，使用Field.Store.YES枚举表明要存储该值
document.add(new StringField("no", "1006", Field.Store.YES));
//创建IntPoint
document.add(new IntPoint("number", 6));
//若要存储该IntPoint的值，则添加同名的StoredField
document.add(new StoredField("number", 6));
//若要排序该IntPoint的值，则添加同名的SortedNumericDocValuesField
document.add(new SortedNumericDocValuesField("number", 6L));
//创建TextField，使用Field.Store.YES枚举表明要存储该值
document.add(new TextField("content", "王健林是万达集团的董事长，下有万达影院、万达酒店、万达广场等产业", Field.Store.YES));
5、Lucene常用的Analyzer(分词器)
1、StandardAnalyzer分词器
当你运行文章开头的demo，查询字段为"content"，查询的值为"班长"，实际上应该查到document3这个对象的数据，因为已经添加了类型为TextField的字段。并且根据上面说的TextField是创建分词，创建索引。创建分词后，"班长"这个词应该可以查询的到。为什么查询不到数据？这里和分词器有关。
Document document3 = new Document(); document3.add(new StringField("name", "王五", Field.Store.YES)); document3.add(new StringField("no", "1003", Field.Store.YES)); document3.add(new TextField("content", "南宁市中心小学的王五在班级里是个班长", Field.Store.YES)); indexWriter.addDocument(document3); 文章开头的demo用的分词器是StandardAnalyzer分词器，看名字就知道是标准分词器。
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
现在把这个分词器进行上述的"南宁市中心小学的王五在班级里是个班长"这段文本进行分词，看看结果。
public static void main(String[] args) throws IOException {
StandardAnalyzer();
}
public static void StandardAnalyzer() throws IOException {
String text = "南宁市中心小学的王五在班级里是个班长";
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
TokenStream tokenStream= analyzer.tokenStream("word",text);
tokenStream.reset();
CharTermAttribute charTermAttribute=tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
System.out.println("==========StandardAnalyzer分词开始==========");
while(tokenStream.incrementToken()){
System.out.print(String.format("[%s] ", charTermAttribute.toString()));
}
System.out.println("");
System.out.println("==========StandardAnalyzer分词结束==========");
}
结果如下：
==========StandardAnalyzer分词开始========== [南] [宁] [市] [中] [心] [小] [学] [的] [王] [五] [在] [班] [级] [里] [是] [个] [班] [长] ==========StandardAnalyzer分词结束==========
可以看到，StandardAnalyzer这个标准分词器是一个字符一个字符来分词，所以当查询"班长"这个词的时候查不到。
2、IKAnalyzer分词器（开源，github搜索）
这是个开源的分词器（github地址：https://github.com/wks/ik-analyzer），现在来看看这个分词器的结果。
public static void IKAnalyzer() throws IOException {
String text = "南宁市中心小学的王五在班级里是个班长";
Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
TokenStream tokenStream= analyzer.tokenStream("word",text);
tokenStream.reset();
CharTermAttribute charTermAttribute=tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
System.out.println("==========IKAnalyzer分词开始==========");
while(tokenStream.incrementToken()){
System.out.print(String.format("[%s] ", charTermAttribute.toString()));
}
System.out.println("");
System.out.println("==========IKAnalyzer分词结束==========");
}
结果如下：
==========IKAnalyzer分词开始========== [南宁市] [南宁] [市中心] [中心小学] [中心] [小学] [的] [王] [五] [在] [班级] [里] [是] [个] [班长] ==========IKAnalyzer分词结束==========
可以看到这个IKAnalyzer分词器能识别词语来分词。所以只需要对文章开头的demo代码把StandardAnalyzer换成IKAnalyzer。
Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get(path));
//这里原来是StandardAnalyzer分词器，换为IKAnalyzer分词器
Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
config.setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE);
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
这样就能查询到文章开头的demo的数据。