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什么是Lucene？？
Lucene是apache软件基金会发布的一个开放源代码的全文检索引擎工具包，由资深全文检索专家Doug Cutting所撰写,它是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的创建索引和查询索引，以及部分文本分析的引擎，Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎，Lucene在全文检索领域是一个经典的祖先，现在很多检索引擎都是在其基础上创建的，思想是相通的。
Lucene是根据关健字来搜索的文本搜索工具，只能在某个网站内部搜索文本内容，不能跨网站搜索
既然谈到了网站内部的搜索，那么我们就谈谈我们熟悉的百度、google那些搜索引擎又是基于什么搜索的呢....
从图上已经看得很清楚，baidu、google等搜索引擎其实是通过网络爬虫的程序来进行搜索的...
为什么我们要用Lucene？
在介绍Lucene的时候，我们已经说了：Lucene又不是搜索引擎，仅仅是在网站内部进行文本的搜索。那我们为什么要学他呢？？？
我们之前编写纳税服务系统的时候，其实就已经使用过SQL来进行站内的搜索..
既然SQL能做的功能，我们还要学Lucene，为什么呢？？？
我们来看看我们用SQL来搜索的话，有什么缺点：
- （1）SQL只能针对数据库表搜索，不能直接针对硬盘上的文本搜索
- （2）SQL没有相关度排名
- （3）SQL搜索结果没有关健字高亮显示
- （4）SQL需要数据库的支持，数据库本身需要内存开销较大，例如：Oracle
- （5）SQL搜索有时较慢，尤其是数据库不在本地时，超慢，例如：Oracle
我们来看看在baidu中搜索Lucene为关键字搜索出的内容是怎么样的：
以上所说的，我们如果使用SQL的话，是做不到的。因此我们就学习Lucene来帮我们在站内根据文本关键字来进行搜索数据！
我们如果网站需要根据关键字来进行搜索，可以使用SQL，也可以使用Lucene...那么我们Lucene和SQL是一样的，都是在持久层中编写代码的。。
接下来，我们就讲解怎么使用Lucene了.....在讲解Lucene的API之前，我们首先来讲讲Lucene存放的究竟是什么内容...我们的SQL使用的是数据库中的内存，在硬盘中为DBF文件...那么我们Lucene内部又是什么东西呢？？
Lucene中存的就是一系列的二进制压缩文件和一些控制文件，它们位于计算机的硬盘上，
这些内容统称为索引库，索引库有二部份组成：
- （1）原始记录
- 存入到索引库中的原始文本，例如：我是钟福成
- （2）词汇表
- 按照一定的拆分策略（即分词器）将原始记录中的每个字符拆开后，存入一个供将来搜索的表
也就是说：Lucene存放数据的地方我们通常称之为索引库，索引库又分为两部分组成：原始记录和词汇表....
1.1原始记录和词汇表当我们想要把数据存到索引库的时候，我们首先存入的是将数据存到原始记录上面去....
又由于我们给用户使用的时候，用户使用的是关键字来进行查询我们的具体记录。因此，我们需要把我们原始存进的数据进行拆分！将拆分出来的数据存进词汇表中。
词汇表就是类似于我们在学Oracle中的索引表，拆分的时候会给出对应的索引值。
一旦用户根据关键字来进行搜索，那么程序就先去查询词汇表中有没有该关键字，如果有该关键字就定位到原始记录表中，将符合条件的原始记录返回给用户查看。
我们查看以下的图方便理解：
到了这里，有人可能就会疑问：难道原始记录拆分的数据都是一个一个汉字进行拆分的吗？？然后在词汇表中不就有很多的关键字了？？？
其实，我们在存到原始记录表中的时候，可以指定我们使用哪种算法来将数据拆分，存到词汇表中.....我们的图是Lucene的标准分词算法，一个一个汉字进行拆分。我们可以使用别的分词算法，两个两个拆分或者其他的算法。
1.2编写第一个Lucene程序首先，我们来导入Lucene的必要开发包：
- lucene-core-3.0.2.jar【Lucene核心】
- lucene-analyzers-3.0.2.jar【分词器】
- lucene-highlighter-3.0.2.jar【Lucene会将搜索出来的字，高亮显示，提示用户】
- lucene-memory-3.0.2.jar【索引库优化策略】
创建User对象，User对象封装了数据....
/**
* Created by ozc on 2017/7/12.
*/
public class User {
private String id ;
private String userName;
private String sal;
public User() {
}
public User(String id, String userName, String sal) {
this.id = id;
this.userName = userName;
this.sal = sal;
}
public String getId() {
return id;
}
public void setId(String id) {
this.id = id;
}
public String getUserName() {
return userName;
}
public void setUserName(String userName) {
this.userName = userName;
}
public String getSal() {
return sal;
}
public void setSal(String sal) {
this.sal = sal;
}
}
我们想要使用Lucene来查询出站内的数据，首先我们得要有个索引库吧！于是我们先创建索引库，将我们的数据存到索引库中。
创建索引库的步骤：
- 1）创建JavaBean对象
- 2）创建Docment对象
- 3）将JavaBean对象所有的属性值，均放到Document对象中去，属性名可以和JavaBean相同或不同
- 4）创建IndexWriter对象
- 5）将Document对象通过IndexWriter对象写入索引库中
- 6）关闭IndexWriter对象
@Test
public void createIndexDB() throws Exception {
//把数据填充到JavaBean对象中
User user = new User("1", "钟福成", "未来的程序员");
//创建Document对象【导入的是Lucene包下的Document对象】
Document document = new Document();
//将JavaBean对象所有的属性值，均放到Document对象中去，属性名可以和JavaBean相同或不同
/**
* 向Document对象加入一个字段
* 参数一：字段的关键字
* 参数二：字符的值
* 参数三：是否要存储到原始记录表中
* YES表示是
* NO表示否
* 参数四：是否需要将存储的数据拆分到词汇表中
* ANALYZED表示拆分
* NOT_ANALYZED表示不拆分
*
* */
document.add(new Field("id", user.getId(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
document.add(new Field("userName", user.getUserName(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
document.add(new Field("sal", user.getSal(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
//创建IndexWriter对象
//目录指定为E:/createIndexDB
Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:/createIndexDB"));
//使用标准的分词算法对原始记录表进行拆分
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
//LIMITED默认是1W个
IndexWriter.MaxFieldLength maxFieldLength = IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED;
/**
* IndexWriter将我们的document对象写到硬盘中
*
* 参数一：Directory d,写到硬盘中的目录路径是什么
* 参数二：Analyzer a, 以何种算法来对document中的原始记录表数据进行拆分成词汇表
* 参数三：MaxFieldLength mfl 最多将文本拆分出多少个词汇
*
* */
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, analyzer, maxFieldLength);
//将Document对象通过IndexWriter对象写入索引库中
indexWriter.addDocument(document);
//关闭IndexWriter对象
indexWriter.close();
}
程序执行完，我们就会在硬盘中见到我们的索引库。
那我们现在是不知道记录是否真真正正存储到索引库中的，因为我们看不见。索引库存放的数据放在cfs文件下，我们也是不能打开cfs文件的。
于是，我们现在用一个关键字，把索引库的数据读取。看看读取数据是否成功。
根据关键字查询索引库中的内容：
- 1）创建IndexSearcher对象
- 2）创建QueryParser对象
- 3）创建Query对象来封装关键字
- 4）用IndexSearcher对象去索引库中查询符合条件的前100条记录，不足100条记录的以实际为准
- 5）获取符合条件的编号
- 6）用indexSearcher对象去索引库中查询编号对应的Document对象
- 7）将Document对象中的所有属性取出，再封装回JavaBean对象中去，并加入到集合中保存，以备将之用
@Test
public void findIndexDB() throws Exception {
/**
* 参数一： IndexSearcher(Directory path)查询以xxx目录的索引库
*
* */
Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:/createIndexDB"));
//创建IndexSearcher对象
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(directory);
//创建QueryParser对象
/**
* 参数一： Version matchVersion 版本号【和上面是一样的】
* 参数二：String f,【要查询的字段】
* 参数三：Analyzer a【使用的拆词算法】
* */
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
QueryParser queryParser = new QueryParser(Version.LUCENE_30, "userName", analyzer);
//给出要查询的关键字
String keyWords = "钟";
//创建Query对象来封装关键字
Query query = queryParser.parse(keyWords);
//用IndexSearcher对象去索引库中查询符合条件的前100条记录，不足100条记录的以实际为准
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);
//获取符合条件的编号
for (int i = 0; i < topDocs.scoreDocs.length; i++) {
ScoreDoc scoreDoc = topDocs.scoreDocs[i];
int no = scoreDoc.doc;
//用indexSearcher对象去索引库中查询编号对应的Document对象
Document document = indexSearcher.doc(no);
//将Document对象中的所有属性取出，再封装回JavaBean对象中去
String id = document.get("id");
String userName = document.get("userName");
String sal = document.get("sal");
User user = new User(id, userName, sal);
System.out.println(user);
}
效果：
1.3进一步说明Lucene代码
我们的Lucene程序就是大概这么一个思路：将JavaBean对象封装到Document对象中，然后通过IndexWriter把document写入到索引库中。当用户需要查询的时候，就使用IndexSearcher从索引库中读取数据，找到对应的Document对象，从而解析里边的内容，再封装到JavaBean对象中让我们使用。
我们再次看回我们上一篇快速入门写过的代码，我来截取一些有代表性的：
以下代码在把数据填充到索引库，和从索引库查询数据的时候，都出现了。是重复代码！
Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:/createIndexDB"));
//使用标准的分词算法对原始记录表进行拆分
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);以下的代码其实就是将JavaBean的数据封装到Document对象中，我们是可以通过反射来对其进行封装....如果不封装的话，我们如果有很多JavaBean都要添加到Document对象中，就会出现很多类似的代码。
document.add(new Field("id", user.getId(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
document.add(new Field("userName", user.getUserName(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
document.add(new Field("sal", user.getSal(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));以下代码就是从Document对象中把数据取出来，封装到JavaBean去。如果JavaBean中有很多属性，也是需要我们写很多次类似代码....
//将Document对象中的所有属性取出，再封装回JavaBean对象中去
String id = document.get("id");
String userName = document.get("userName");
String sal = document.get("sal");
User user = new User(id, userName, sal);在编写工具类的时候，值得注意的地方：
- 当我们得到了对象的属性的时候，就可以把属性的get方法封装起来
- 得到get方法，就可以调用它，得到对应的值
- 在操作对象的属性时，我们要使用暴力访问
- 如果有属性，值，对象这三个变量，我们记得使用BeanUtils组件
import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;
import org.junit.Test;
import java.io.File;
import java.lang.reflect.Field;
import java.lang.reflect.Method;
/**
* Created by ozc on 2017/7/12.
*/
/**
* 使用单例事例模式
* */
public class LuceneUtils {
private static Directory directory;
private static Analyzer analyzer;
private static IndexWriter.MaxFieldLength maxFieldLength;
private LuceneUtils() {}
static{
try {
directory = FSDirectory.open(new File("E:/createIndexDB"));
analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
maxFieldLength = IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static Directory getDirectory() {
return directory;
}
public static Analyzer getAnalyzer() {
return analyzer;
}
public static IndexWriter.MaxFieldLength getMaxFieldLength() {
return maxFieldLength;
}
/**
* @param object 传入的JavaBean类型
* @return 返回Document对象
*/
public static Document javaBean2Document(Object object) {
try {
Document document = new Document();
//得到JavaBean的字节码文件对象
Class<?> aClass = object.getClass();
//通过字节码文件对象得到对应的属性【全部的属性，不能仅仅调用getFields()】
Field[] fields = aClass.getDeclaredFields();
//得到每个属性的名字
for (Field field : fields) {
String name = field.getName();
//得到属性的值【也就是调用getter方法获取对应的值】
String method = "get" + name.substring(0, 1).toUpperCase() + name.substring(1);
//得到对应的值【就是得到具体的方法，然后调用就行了。因为是get方法，没有参数】
Method aClassMethod = aClass.getDeclaredMethod(method, null);
String value = aClassMethod.invoke(object).toString();
System.out.println(value);
//把数据封装到Document对象中。
document.add(new org.apache.lucene.document.Field(name, value, org.apache.lucene.document.Field.Store.YES, org.apache.lucene.document.Field.Index.ANALYZED));
}
return document;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
/**
* @param aClass 要解析的对象类型，要用户传入进来
* @param document 将Document对象传入进来
* @return 返回一个JavaBean
*/
public static Object Document2JavaBean(Document document, Class aClass) {
try {
//创建该JavaBean对象
Object obj = aClass.newInstance();
//得到该JavaBean所有的成员变量
Field[] fields = aClass.getDeclaredFields();
for (Field field : fields) {
//设置允许暴力访问
field.setAccessible(true);
String name = field.getName();
String value = document.get(name);
//使用BeanUtils把数据封装到Bean中
BeanUtils.setProperty(obj, name, value);
}
return obj;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
@Test
public void test() {
User user = new User();
LuceneUtils.javaBean2Document(user);
}
}
2.2使用LuceneUtils改造程序
@Test
public void createIndexDB() throws Exception {
//把数据填充到JavaBean对象中
User user = new User("2", "钟福成2", "未来的程序员2");
Document document = LuceneUtils.javaBean2Document(user);
/**
* IndexWriter将我们的document对象写到硬盘中
*
* 参数一：Directory d,写到硬盘中的目录路径是什么
* 参数二：Analyzer a, 以何种算法来对document中的原始记录表数据进行拆分成词汇表
* 参数三：MaxFieldLength mfl 最多将文本拆分出多少个词汇
*
* */
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(LuceneUtils.getDirectory(), LuceneUtils.getAnalyzer(), LuceneUtils.getMaxFieldLength());
//将Document对象通过IndexWriter对象写入索引库中
indexWriter.addDocument(document);
//关闭IndexWriter对象
indexWriter.close();
}
@Test
public void findIndexDB() throws Exception {
//创建IndexSearcher对象
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(LuceneUtils.getDirectory());
//创建QueryParser对象
QueryParser queryParser = new QueryParser(Version.LUCENE_30, "userName", LuceneUtils.getAnalyzer());
//给出要查询的关键字
String keyWords = "钟";
//创建Query对象来封装关键字
Query query = queryParser.parse(keyWords);
//用IndexSearcher对象去索引库中查询符合条件的前100条记录，不足100条记录的以实际为准
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);
//获取符合条件的编号
for (int i = 0; i < topDocs.scoreDocs.length; i++) {
ScoreDoc scoreDoc = topDocs.scoreDocs[i];
int no = scoreDoc.doc;
//用indexSearcher对象去索引库中查询编号对应的Document对象
Document document = indexSearcher.doc(no);
//将Document对象中的所有属性取出，再封装回JavaBean对象中去
User user = (User) LuceneUtils.Document2JavaBean(document, User.class);
System.out.println(user);
}
}
三、索引库优化
我们已经可以创建索引库并且从索引库读取对象的数据了。其实索引库还有地方可以优化的....
3.1合并文件我们把数据添加到索引库中的时候，每添加一次，都会帮我们自动创建一个cfs文件...
这样其实不好，因为如果数据量一大，我们的硬盘就有非常非常多的cfs文件了.....其实索引库会帮我们自动合并文件的，默认是10个。
如果，我们想要修改默认的值，我们可以通过以下的代码修改：
//索引库优化
indexWriter.optimize();
//设置合并因子为3，每当有3个cfs文件，就合并
indexWriter.setMergeFactor(3);
我们的目前的程序是直接与文件进行操作，这样对IO的开销其实是比较大的。而且速度相对较慢....我们可以使用内存索引库来提高我们的读写效率...
对于内存索引库而言，它的速度是很快的，因为我们直接操作内存...但是呢，我们要将内存索引库是要到硬盘索引库中保存起来的。当我们读取数据的时候，先要把硬盘索引库的数据同步到内存索引库中去的。
Article article = new Article(1,"培训","传智是一家Java培训机构");
Document document = LuceneUtil.javabean2document(article);
Directory fsDirectory = FSDirectory.open(new File("E:/indexDBDBDBDBDBDBDBDB"));
Directory ramDirectory = new RAMDirectory(fsDirectory);
IndexWriter fsIndexWriter = new IndexWriter(fsDirectory,LuceneUtil.getAnalyzer(),true,LuceneUtil.getMaxFieldLength());
IndexWriter ramIndexWriter = new IndexWriter(ramDirectory,LuceneUtil.getAnalyzer(),LuceneUtil.getMaxFieldLength());
ramIndexWriter.addDocument(document);
ramIndexWriter.close();
fsIndexWriter.addIndexesNoOptimize(ramDirectory);
fsIndexWriter.close();四、分词器
我们在前面中就已经说过了，在把数据存到索引库的时候，我们会使用某些算法，将原始记录表的数据存到词汇表中.....那么这些算法总和我们可以称之为分词器
分词器： 采用一种算法，将中英文本中的字符拆分开来，形成词汇，以待用户输入关健字后搜索
对于为什么要使用分词器，我们也明确地说过：由于用户不可能把我们的原始记录数据完完整整地记录下来，于是他们在搜索的时候，是通过关键字进行对原始记录表的查询....此时，我们就采用分词器来最大限度地匹配相关的数据
- 步一：按分词器拆分出词汇
- 步二：去除停用词和禁用词
- 步三：如果有英文，把英文字母转为小写，即搜索不分大小写
我们在选择分词算法的时候，我们会发现有非常非常多地分词器API，我们可以用以下代码来看看该分词器是怎么将数据分割的：
private static void testAnalyzer(Analyzer analyzer, String text) throws Exception {
System.out.println("当前使用的分词器：" + analyzer.getClass());
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("content",new StringReader(text));
tokenStream.addAttribute(TermAttribute.class);
while (tokenStream.incrementToken()) {
TermAttribute termAttribute = tokenStream.getAttribute(TermAttribute.class);
System.out.println(termAttribute.term());
}
}在实验完之后，我们就可以选择恰当的分词算法了....
4.3IKAnalyzer分词器这是一个第三方的分词器，我们如果要使用的话需要导入对应的jar包
- IKAnalyzer3.2.0Stable.jar
- 步二：将IKAnalyzer.cfg.xml和stopword.dic和xxx.dic文件复制到MyEclipse的src目录下，再进行配置，在配置时，首行需要一个空行
这个第三方的分词器有什么好呢？？？？他是中文首选的分词器...也就是说：他是按照中文的词语来进行拆分的!
五、对搜索结果进行处理 5.1搜索结果高亮
我们在使用SQL时，搜索出来的数据是没有高亮的...而我们使用Lucene，搜索出来的内容我们可以设置关键字为高亮...这样一来就更加注重用户体验了！
String keywords = "钟福成";
List<Article> articleList = new ArrayList<Article>();
QueryParser queryParser = new QueryParser(LuceneUtil.getVersion(),"content",LuceneUtil.getAnalyzer());
Query query = queryParser.parse(keywords);
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(LuceneUtil.getDirectory());
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query,1000000);
//设置关键字高亮
Formatter formatter = new SimpleHTMLFormatter("<font color='red'>","</font>");
Scorer scorer = new QueryScorer(query);
Highlighter highlighter = new Highlighter(formatter,scorer);
for(int i=0;i<topDocs.scoreDocs.length;i++){
ScoreDoc scoreDoc = topDocs.scoreDocs[i];
int no = scoreDoc.doc;
Document document = indexSearcher.doc(no);
//设置内容高亮
String highlighterContent = highlighter.getBestFragment(LuceneUtil.getAnalyzer(),"content",document.get("content"));
document.getField("content").setValue(highlighterContent);
Article article = (Article) LuceneUtil.document2javabean(document,Article.class);
articleList.add(article);
}
for(Article article : articleList){
System.out.println(article);
}
}5.2搜索结果摘要
如果我们搜索出来的文章内容太大了，而我们只想显示部分的内容，那么我们可以对其进行摘要...
值得注意的是：搜索结果摘要需要与设置高亮一起使用
String keywords = "钟福成";
List<Article> articleList = new ArrayList<Article>();
QueryParser queryParser = new QueryParser(LuceneUtil.getVersion(),"content",LuceneUtil.getAnalyzer());
Query query = queryParser.parse(keywords);
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(LuceneUtil.getDirectory());
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query,1000000);
Formatter formatter = new SimpleHTMLFormatter("<font color='red'>","</font>");
Scorer scorer = new QueryScorer(query);
Highlighter highlighter = new Highlighter(formatter,scorer);
//设置摘要
Fragmenter fragmenter = new SimpleFragmenter(4);
highlighter.setTextFragmenter(fragmenter);
for(int i=0;i<topDocs.scoreDocs.length;i++){
ScoreDoc scoreDoc = topDocs.scoreDocs[i];
int no = scoreDoc.doc;
Document document = indexSearcher.doc(no);
String highlighterContent = highlighter.getBestFragment(LuceneUtil.getAnalyzer(),"content",document.get("content"));
document.getField("content").setValue(highlighterContent);
Article article = (Article) LuceneUtil.document2javabean(document,Article.class);
articleList.add(article);
}
for(Article article : articleList){
System.out.println(article);
}
}5.3搜索结果排序
我们搜索引擎肯定用得也不少，使用不同的搜索引擎来搜索相同的内容。他们首页的排行顺序也会不同...这就是它们内部用了搜索结果排序....
影响网页的排序有非常多种：
- head/meta/【keywords关键字】
- 网页的标签整洁
- 网页执行速度
- 采用div+css
- 等等等等
而在Lucene中我们就可以设置相关度得分来使不同的结果对其进行排序：
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(LuceneUtil.getDirectory(),LuceneUtil.getAnalyzer(),LuceneUtil.getMaxFieldLength());
//为结果设置得分
document.setBoost(20F);
indexWriter.addDocument(document);
indexWriter.close();当然了，我们也可以按单个字段排序：
//true表示降序
Sort sort = new Sort(new SortField("id",SortField.INT,true));
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query,null,1000000,sort);也可以按多个字段排序：在多字段排序中，只有第一个字段排序结果相同时，第二个字段排序才有作用 提倡用数值型排序
Sort sort = new Sort(new SortField("count",SortField.INT,true),new SortField("id",SortField.INT,true));
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query,null,1000000,sort);5.4条件搜索
在我们的例子中，我们使用的是根据一个关键字来对某个字段的内容进行搜索。语法类似于下面：
QueryParser queryParser = new QueryParser(LuceneUtil.getVersion(),"content",LuceneUtil.getAnalyzer());
其实，我们也可以使用关键字来对多个字段进行搜索，也就是多条件搜索。我们实际中常常用到的是多条件搜索，多条件搜索可以使用我们最大限度匹配对应的数据！
QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(LuceneUtil.getVersion(),new String[]{"content","title"},LuceneUtil.getAnalyzer());六、总结
- Lucene是全文索引引擎的祖先，后面的Solr、Elasticsearch都是基于Lucene的(后面会有一篇讲Elasticsearch的，敬请期待～)
- Lucene中存的就是一系列的二进制压缩文件和一些控制文件,这些内容统称为索引库,索引库又分了两个部分：
- 原始记录
- 词汇表
- 了解索引库的优化方式：1、合并文件 2、设置内存索引库
- Lucene的分词器有非常多种，选择自己适合的一种进行分词
- 查询出来的结果可对其设置高亮、摘要、排序
这篇这是Lucene的冰山一角，一般现在用的可能都是Solr、Elasticsearch的了，但想要更加深入了解Lucene可翻阅其他资料哦～
如果文章有错的地方欢迎指正，大家互相交流。
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