Lucene介绍与使用

不念不忘少年蓝@ 2023-05-31 15:20 25阅读 0赞

# 1、了解搜索技术 #

## **1.1** **什么是搜索** ##

简单的说，搜索就是搜寻、查找，在IT行业中就是指用户输入关键字，通过相应的算法，查询并返回用户所需要的信息。

## **1.2** **普通的数据库搜索** ##

类似：select \* from 表名 where 字段名 like ‘%关键字%’

例如：select \* from article where content like ’%here%’

结果: where here shere

## **1.3** **新的业务需求** ##

比如，用户在百度文本框中输入，“吃饭睡觉写程序”，会出现的以下结果：

![在这里插入图片描述][70]

从结果可以看出，百度搜索具备以下明显特点：

1、即使在相关结果数量接近500万时，也能快速得出结果。

2、搜索的结果不仅仅局限于完整的“吃饭睡觉写程序”这一短语，而是将此短语拆分成，“写程序”，“吃饭”，“睡觉”，“程序”等关键字。

3、对拆分后的搜索关键字进行标红显示。

4、…

问题：上述功能，使用大家以前学过的数据库搜索能够方便实现吗？

## **1.4** **普通的数据库搜索的缺陷** ##

类似：select \* from 表名 where 字段名 like ‘%关键字%’

例如：select \* from article where content like ’%here%’

结果: where here shere

1、因为没有通过高效的索引方式，所以查询的速度在大量数据的情况下是很慢。

2、搜索效果比较差，只能对用户输入的完整关键字首尾位进行模糊匹配。用户搜索的结果误多输入一个字符，可能就导致查询出的结果远离用户的预期。

# 2、 搜索技术 #

## **2.1 搜索引擎的种类** ##

搜索引擎按照功能通常分为垂直搜索和综合搜索。

1、垂直搜索是指专门针对某一类信息进行搜索。例如：会搜网 主要做商务搜索的，并且提供商务信息。除此之外还有爱看图标网、职友集等。
    
    2、综合搜索是指对众多信息进行综合性的搜索。例如：百度、谷歌、搜狗、360搜索等。

## 2.2 倒排索引 ##

倒排索引又叫反向索引（右下图）以字或词为文档中出现的位置情况。

![在这里插入图片描述][70 1]

在实际的运用中，我们可以对数据库中原始的数据结构（左图），在业务空闲时事先根据左图内容，创建新的倒排索引结构的数据区域（右图）。

用户有查询需求时，先访问倒排索引数据区域（右图），得出文档id后，通过文档id即可快速，准确的通过左图找到具体的文档内容。

这一过程，可以通过我们自己写程序来实现，也可以借用已经抽象出来的通用开源技术来实现。

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# **4 Lucene概述** #

## **4.1 什么是Lucene** ##

LOGO：

![在这里插入图片描述][70 2]

*  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
 *  Lucene提供了一个简单却强大的应用程序接口（API），能够做全文索引和搜寻，在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开放源代码工具
 *  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][http_lucene.apache.org][/][http_lucene.apache.org]

## **4.2 什么是全文检索？** ##

![在这里插入图片描述][70 3]

## **4.3 Lucene下载及版本问题** ##

官网：

![在这里插入图片描述][70 4]

*  目前最新的版本是7.x系列，但是在企业中还是用4.x比较多，所以我们学习4.x的版本

老版本下载地址：

[http://archive.apache.org/dist/lucene/java/][http_archive.apache.org_dist_lucene_java]

## 4.4 Lucene、Solr、Elasticsearch关系 ##

Lucene：底层的API，工具包

Solr：基于Lucene开发的企业级的搜索引擎产品

Elasticsearch：基于Lucene开发的企业级的搜索引擎产品

# **5 Lucene的基本使用** #

使用Lucene的API来实现对索引的增（创建索引）、删（删除索引）、改（修改索引）、查（搜索数据）。

## **5.1 创建索引** ##

### 5.1.1 创建索引的流程 ###

![在这里插入图片描述][70 5]

文档Document：数据库中一条具体的记录

字段Field：数据库中的每个字段

目录对象Directory：物理存储位置

写出器的配置对象：需要分词器和lucene的版本

### **5.1.2 添加依赖** ![在这里插入图片描述][70 6] ###

<properties>
 <lunece.version>4.10.2</lunece.version>
 </properties>
 <dependencies>
 <dependency>
 <groupId>junit</groupId>
 <artifactId>junit</artifactId>
 <version>4.12</version>
 </dependency>
 
 <dependency>
 <groupId>org.apache.lucene</groupId>
 <artifactId>lucene-core</artifactId>
 <version>KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 97: …n punctuation">&̲lt;/vers…{lunece.version}</version>
 </dependency>
 
 <dependency>
 <groupId>org.apache.lucene</groupId>
 <artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
 <version>KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 97: …n punctuation">&̲lt;/vers…{lunece.version}</version>
 </dependency>
 </dependencies>

### **5.1.3 代码实现** ###

步骤：

//1 创建文档对象
    //2 创建存储目录
    //3 创建分词器
    //4 创建索引写入器的配置对象
    //5 创建索引写入器对象
    //6 将文档交给索引写入器
    //7 提交
    //8 关闭

// 创建索引
        @Test
        public void testCreate() throws Exception{
            //1 创建文档对象
            Document document = new Document();
            // 创建并添加字段信息。参数：字段的名称、字段的值、是否存储，这里选Store.YES代表存储到文档列表。Store.NO代表不存储
            document.add(new StringField("id", "1", Field.Store.YES));
            // 这里我们title字段需要用TextField，即创建索引又会被分词。StringField会创建索引，但是不会被分词
            document.add(new TextField("title", "谷歌地图之父跳槽facebook", Field.Store.YES));

//2 索引目录类,指定索引在硬盘中的位置 Directory directory = FSDirectory.open(new File("d:\\indexDir")); //3 创建分词器对象 Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(); //4 索引写出工具的配置对象 IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer); //5 创建索引的写出工具类。参数：索引的目录和配置信息 IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, conf); //6 把文档交给IndexWriter indexWriter.addDocument(document); //7 提交 indexWriter.commit(); //8 关闭 indexWriter.close();

![在这里插入图片描述][70 7]

### **5.1.4 使用工具查看索引** ###

![在这里插入图片描述][70 8]

### **5.1.5 创建索引的API详解** ###

5.1.5.1 Document（文档类）

Document：文档对象，是一条原始的数据

![在这里插入图片描述][70 9]

5.1.5.2 Field（字段类）

一个Document中可以有很多个不同的字段，每一个字段都是一个Field类的对象。

一个Document中的字段其类型是不确定的，因此Field类就提供了各种不同的子类，来对应这些不同类型的字段。

![在这里插入图片描述][70 10]

这些子类有一些不同的特性：

1）DoubleField、FloatField、IntField、LongField、StringField、TextField这些子类一定会被创建索引，但是不会被分词，而且不一定会被存储到文档列表。要通过构造函数中的参数Store来指定：如果Store.YES代表存储，Store.NO代表不存储

![在这里插入图片描述][70 11]

2）TextField即创建索引，又会被分词。StringField会创建索引，但是不会被分词。

如果不分词，会造成整个字段作为一个词条，除非用户完全匹配，否则搜索不到：  
![在这里插入图片描述][70 12]  
我们一般，需要搜索的字段，都会做分词：

![在这里插入图片描述][70 13]

3）StoreField一定会被存储，但是一定不创建索引

StoredField可以创建各种数据类型的字段：

![在这里插入图片描述][70 14]

![在这里插入图片描述][70 15]

问题1：如何确定一个字段是否需要存储？

如果一个字段要显示到最终的结果中，那么一定要存储，否则就不存储

问题2：如何确定一个字段是否需要创建索引？

如果要根据这个字段进行搜索，那么这个字段就必须创建索引。

问题3：如何确定一个字段是否需要分词？

前提是这个字段首先要创建索引。然后如果这个字段的值是不可分割的，那么就不需要分词。例如：ID

5.1.5.3 Directory（目录类）

指定索引要存储的位置

![在这里插入图片描述][70 16]

FSDirectory：文件系统目录，会把索引库指向本地磁盘。

特点：速度略慢，但是比较安全

RAMDirectory：内存目录，会把索引库保存在内存。

特点：速度快，但是不安全

5.1.5.4 Analyzer（分词器类）

• 提供分词算法，可以把文档中的数据按照算法分词

![在这里插入图片描述][70 17]

这些分词器，并没有合适的中文分词器，因此一般我们会用第三方提供的分词器：

![在这里插入图片描述][70 18]  
一般我们用IK分词器。

5.1.5.5 IK分词器(重要)

*  概述

![在这里插入图片描述][70 19]

林良益

IK分词器官方版本是不支持Lucene4.X的，有人基于IK的源码做了改造，支持了Lucene4.X：

![在这里插入图片描述][70 20]

*  基本使用

引入IK分词器：

![在这里插入图片描述][70 21]

<dependency>
 
 <groupId>com.janeluo</groupId>
 
 <artifactId>ikanalyzer</artifactId>
 
 <version>2012_u6</version>
 
 </dependency>

![在这里插入图片描述][70 22]

中文分词更专业：

![在这里插入图片描述][70 23]

*  扩展词典和停用词典

IK分词器的词库有限，新增加的词条可以通过配置文件添加到IK的词库中，也可以把一些不用的词条去除：  
![在这里插入图片描述][70 24]  
\[外链图片转存失败(img-f41wpopO-1562576510318)(assets/wps18CD.tmp.jpg)\]

扩展词典：用来引入一些自定义的新词  
停止词典：用来停用一些不必要的词条

![在这里插入图片描述][70 25]

结果：分词中，加入了我们新的词，被停用的词语没有被分词：

![在这里插入图片描述][70 26]

5.1.5.6 IndexWriterConfig（索引写出器配置类）

1） 设置配置信息：Lucene的版本和分词器类型

![在这里插入图片描述][70 27]

2）设置是否清空索引库中的数据

![在这里插入图片描述][70 28]

5.1.5.7 IndexWriter（索引写出器类）

*  索引写出工具，作用就是 实现对索引的增（创建索引）、删（删除索引）、改（修改索引）

![在这里插入图片描述][70 29]

*  可以一次创建一个，也可以批量创建索引

// 批量创建索引
 @Test
 public void testCreate2() throws Exception{
 // 创建文档的集合
 Collection<Document> docs = new ArrayList<>();
 // 创建文档对象
 Document document1 = new Document();
 document1.add(new StringField("id", "1", Field.Store.YES));
 document1.add(new TextField("title", "谷歌地图之父跳槽facebook", Field.Store.YES));
 docs.add(document1);
 // 创建文档对象
 Document document2 = new Document();
 document2.add(new StringField("id", "2", Field.Store.YES));
 document2.add(new TextField("title", "谷歌地图之父加盟FaceBook", Field.Store.YES));
 docs.add(document2);
 // 创建文档对象
 Document document3 = new Document();
 document3.add(new StringField("id", "3", Field.Store.YES));
 document3.add(new TextField("title", "谷歌地图创始人拉斯离开谷歌加盟Facebook", Field.Store.YES));
 docs.add(document3);
 // 创建文档对象
 Document document4 = new Document();
 document4.add(new StringField("id", "4", Field.Store.YES));
 document4.add(new TextField("title", "谷歌地图之父跳槽Facebook与Wave项目取消有关", Field.Store.YES));
 docs.add(document4);
 // 创建文档对象
 Document document5 = new Document();
 document5.add(new StringField("id", "5", Field.Store.YES));
 document5.add(new TextField("title", "谷歌地图之父拉斯加盟社交网站Facebook", Field.Store.YES));
 docs.add(document5);
 
 // 索引目录类,指定索引在硬盘中的位置
 Directory directory = FSDirectory.open(new File("d:\\indexDir"));
 // 引入IK分词器
 Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
 // 索引写出工具的配置对象
 IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer);
 // 设置打开方式：OpenMode.APPEND 会在索引库的基础上追加新索引。OpenMode.CREATE会先清空原来数据，再提交新的索引
 conf.setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE);
 
 // 创建索引的写出工具类。参数：索引的目录和配置信息
 IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, conf);
 // 把文档集合交给IndexWriter
 indexWriter.addDocuments(docs);
 // 提交
 indexWriter.commit();
 // 关闭
 indexWriter.close();
 }

## 5.2 查询索引数据 ##

### 5.2.1 代码实现 ###

实现步骤：

//1 创建读取目录对象
    
    //2 创建索引读取工具
    
    //3 创建索引搜索工具
    
    //4 创建查询解析器
    
    //5 创建查询对象
    
    //6 搜索数据
    
    //7 各种操作

@Test
        public void testSearch() throws Exception {
            // 索引目录对象
            Directory directory = FSDirectory.open(new File("d:\\indexDir"));
            // 索引读取工具
            IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
            // 索引搜索工具
            IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
    
            // 创建查询解析器,两个参数：默认要查询的字段的名称，分词器
            QueryParser parser = new QueryParser("title", new IKAnalyzer());
            // 创建查询对象
            Query query = parser.parse("谷歌");
    
            // 搜索数据,两个参数：查询条件对象要查询的最大结果条数
            // 返回的结果是 按照匹配度排名得分前N名的文档信息（包含查询到的总条数信息、所有符合条件的文档的编号信息）。
            TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);
            // 获取总条数
            System.out.println("本次搜索共找到" + topDocs.totalHits + "条数据");
            // 获取得分文档对象（ScoreDoc）数组.SocreDoc中包含：文档的编号、文档的得分
            ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
            for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
                // 取出文档编号
                int docID = scoreDoc.doc;
                // 根据编号去找文档
                Document doc = reader.document(docID);
                System.out.println("id: " + doc.get("id"));
                System.out.println("title: " + doc.get("title"));
                // 取出文档得分
                System.out.println("得分： " + scoreDoc.score);
            }
        }

### **5.2.2 核心API** ###

5.2.2.1 QueryParser（查询解析器）

1）QueryParser（单一字段的查询解析器）

![在这里插入图片描述][70 30]

2）MultiFieldQueryParser（多字段的查询解析器）

![在这里插入图片描述][70 31]

5.2.2.2 Query（查询对象，包含要查询的关键词信息）

*  1）通过QueryParser解析关键字，得到查询对象

![在这里插入图片描述][70 32]

*  2）自定义查询对象（高级查询）

我们可以通过Query的子类，直接创建查询对象，实现高级查询（后面详细讲）

![在这里插入图片描述][70 33]

5.2.2.3 IndexSearch（索引搜索对象，执行搜索功能）

IndexSearch可以帮助我们实现：快速搜索、排序、打分等功能。

IndexSearch需要依赖IndexReader类

![在这里插入图片描述][70 34]

查询后得到的结果，就是打分排序后的前N名结果。N可以通过第2个参数来指定：

![在这里插入图片描述][70 35]

5.2.2.4 TopDocs（查询结果对象）

通过IndexSearcher对象，我们可以搜索，获取结果：TopDocs对象

在TopDocs中，包含两部分信息：

int totalHits ：查询到的总条数
    
    ScoreDoc[] scoreDocs	： 得分文档对象的数组

![在这里插入图片描述][70 36]

5.2.2.5 ScoreDoc(得分文档对象)

ScoreDoc是得分文档对象，包含两部分数据：

int doc	：文档的编号----lucene给文档的一个唯一编号
    
    float score	：文档的得分信息
    
    拿到编号后，我们还需要根据编号来获取真正的文档信息

![在这里插入图片描述][70 37]

### 5.2. 特殊查询 ###

抽取公用的搜索方法：

public void search(Query query) throws Exception {
            // 索引目录对象
            Directory directory = FSDirectory.open(new File("indexDir"));
            // 索引读取工具
            IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
            // 索引搜索工具
            IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
    
            // 搜索数据,两个参数：查询条件对象要查询的最大结果条数
            // 返回的结果是 按照匹配度排名得分前N名的文档信息（包含查询到的总条数信息、所有符合条件的文档的编号信息）。
            TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);
            // 获取总条数
            System.out.println("本次搜索共找到" + topDocs.totalHits + "条数据");
            // 获取得分文档对象（ScoreDoc）数组.SocreDoc中包含：文档的编号、文档的得分
            ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
    
            for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
                // 取出文档编号
                int docID = scoreDoc.doc;
                // 根据编号去找文档
                Document doc = reader.document(docID);
                System.out.println("id: " + doc.get("id"));
                System.out.println("title: " + doc.get("title"));
                // 取出文档得分
                System.out.println("得分： " + scoreDoc.score);
            }
        }

5.2.3.1 TermQuery（词条查询）

/*
         * 测试普通词条查询
         * 注意：Term(词条)是搜索的最小单位，不可再分词。值必须是字符串！
         */
        @Test
        public void testTermQuery() throws Exception {
            // 创建词条查询对象
            Query query = new TermQuery(new Term("title", "谷歌地图"));
            search(query);
        }

![在这里插入图片描述][70 38]

5.2.3.2 WildcardQuery（通配符查询）

/*
         * 测试通配符查询
         * 	? 可以代表任意一个字符
         * 	* 可以任意多个任意字符
         */
        @Test
        public void testWildCardQuery() throws Exception {
            // 创建查询对象
            Query query = new WildcardQuery(new Term("title", "*歌*"));
            search(query);
        }

5.2.3.3 FuzzyQuery（模糊查询）

/*
         * 测试模糊查询
         */
        @Test
        public void testFuzzyQuery() throws Exception {
            // 创建模糊查询对象:允许用户输错。但是要求错误的最大编辑距离不能超过2
            // 编辑距离：一个单词到另一个单词最少要修改的次数 facebool --> facebook 需要编辑1次，编辑距离就是1
    //    Query query = new FuzzyQuery(new Term("title","fscevool"));
            // 可以手动指定编辑距离，但是参数必须在0~2之间
            Query query = new FuzzyQuery(new Term("title","facevool"),1);
            search(query);
        }

5.2.3.4 NumericRangeQuery（数值范围查询）

/*
    	 * 测试：数值范围查询
    	 * 注意：数值范围查询，可以用来对非String类型的ID进行精确的查找
    	 */
    	@Test
    	public void testNumericRangeQuery() throws Exception{
    		// 数值范围查询对象，参数：字段名称，最小值、最大值、是否包含最小值、是否包含最大值
    		Query query = NumericRangeQuery.newLongRange("id", 2L, 2L, true, true);

search(query); }

5.2.3.5 BooleanQuery（组合查询）

/*
         * 布尔查询：
         * 	布尔查询本身没有查询条件，可以把其它查询通过逻辑运算进行组合！
         * 交集：Occur.MUST + Occur.MUST
         * 并集：Occur.SHOULD + Occur.SHOULD
         * 非：Occur.MUST_NOT
         */
        @Test
        public void testBooleanQuery() throws Exception{

Query query1 = NumericRangeQuery.newLongRange("id", 1L, 3L, true, true); Query query2 = NumericRangeQuery.newLongRange("id", 2L, 4L, true, true); // 创建布尔查询的对象 BooleanQuery query = new BooleanQuery(); // 组合其它查询 query.add(query1, BooleanClause.Occur.MUST_NOT); query.add(query2, BooleanClause.Occur.SHOULD); search(query); }

## 5.4 修改索引 ##

步骤：

//1 创建文档存储目录

//2 创建索引写入器配置对象

//3 创建索引写入器 //4 创建文档数据 //5 修改 //6 提交 //7 关闭

/* 测试：修改索引
         * 注意：
         * 	A：Lucene修改功能底层会先删除，再把新的文档添加。
         * 	B：修改功能会根据Term进行匹配，所有匹配到的都会被删除。这样不好
         * 	C：因此，一般我们修改时，都会根据一个唯一不重复字段进行匹配修改。例如ID
         * 	D：但是词条搜索，要求ID必须是字符串。如果不是，这个方法就不能用。
         * 如果ID是数值类型，我们不能直接去修改。可以先手动删除deleteDocuments(数值范围查询锁定ID)，再添加。
         */
    @Test
    public void testUpdate() throws Exception{
        // 创建目录对象
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("indexDir"));
        // 创建配置对象
        IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, new IKAnalyzer());
        // 创建索引写出工具
        IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, conf);

// 创建新的文档数据 Document doc = new Document(); doc.add(new StringField("id","1",Store.YES)); doc.add(new TextField("title","谷歌地图之父跳槽facebook ",Store.YES)); /* 修改索引。参数： * 词条：根据这个词条匹配到的所有文档都会被修改 * 文档信息：要修改的新的文档数据 */ writer.updateDocument(new Term("id","1"), doc); // 提交 writer.commit(); // 关闭 writer.close();

## 5.5 删除索引 ##

步骤：

//1 创建文档对象目录

//2 创建索引写入器配置对象

//3 创建索引写入器

//4 删除

//5 提交

//6 关闭

/*
         * 演示：删除索引
         * 注意：
         * 	一般，为了进行精确删除，我们会根据唯一字段来删除。比如ID
         * 	如果是用Term删除，要求ID也必须是字符串类型！
         */
    @Test
    public void testDelete() throws Exception {
        // 创建目录对象
        Directory directory = FSDirectory.open(new File("indexDir"));
        // 创建配置对象
        IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(Version.LATEST, new IKAnalyzer());
        // 创建索引写出工具
        IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, conf);

// 根据词条进行删除 // writer.deleteDocuments(new Term("id", "1")); // 根据query对象删除,如果ID是数值类型，那么我们可以用数值范围查询锁定一个具体的ID // Query query = NumericRangeQuery.newLongRange("id", 2L, 2L, true, true); // writer.deleteDocuments(query); // 删除所有 writer.deleteAll(); // 提交 writer.commit(); // 关闭 writer.close();

# **6 Lucene的高级使用** #

## **6.1 高亮显示** ##

原理：

1）给所有关键字加上一个HTML标签

![在这里插入图片描述][70 39]

2）给这个特殊的标签设置CSS样式

![在这里插入图片描述][70 40]

实现步骤：

//1 创建目录 对象
    
        //2 创建索引读取工具
    
    	//3 创建索引搜索工具
    
    	//4 创建查询解析器
    
    	//5 创建查询对象
    
    	//6 创建格式化器
    
    	//7 创建查询分数工具
    
    	//8 准备高亮工具
    
    	//9 搜索
    
    	//10 获取结果
    
    	//11 用高亮工具处理普通的查询结果

// 高亮显示
 @Test
 public void testHighlighter() throws Exception {
 // 目录对象
 Directory directory = FSDirectory.open(new File("indexDir"));
 // 创建读取工具
 IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
 // 创建搜索工具
 IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
 
 QueryParser parser = new QueryParser("title", new IKAnalyzer());
 Query query = parser.parse("谷歌地图");
 
 // 格式化器
 Formatter formatter = new SimpleHTMLFormatter("", "");
 QueryScorer scorer = new QueryScorer(query);
 // 准备高亮工具
 Highlighter highlighter = new Highlighter(formatter, scorer);
 // 搜索
 TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);
 System.out.println("本次搜索共" + topDocs.totalHits + "条数据");
 
 ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
 for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
 // 获取文档编号
 int docID = scoreDoc.doc;
 Document doc = reader.document(docID);
 System.out.println("id: " + doc.get("id"));
 
 String title = doc.get("title");
 // 用高亮工具处理普通的查询结果,参数：分词器，要高亮的字段的名称，高亮字段的原始值
 String hTitle = highlighter.getBestFragment(new IKAnalyzer(), "title", title);
 
 System.out.println("title: " + hTitle);
 // 获取文档的得分
 System.out.println("得分：" + scoreDoc.score);
 }
 
 }

## **6.2 排序** ##

// 排序
        @Test
        public void testSortQuery() throws Exception {
            // 目录对象
            Directory directory = FSDirectory.open(new File("indexDir"));
            // 创建读取工具
            IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
            // 创建搜索工具
            IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
    
            QueryParser parser = new QueryParser("title", new IKAnalyzer());
            Query query = parser.parse("谷歌地图");
    
            // 创建排序对象,需要排序字段SortField，参数：字段的名称、字段的类型、是否反转如果是false，升序。true降序
            Sort sort = new Sort(new SortField("id", SortField.Type.LONG, true));
            // 搜索
            TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10,sort);
            System.out.println("本次搜索共" + topDocs.totalHits + "条数据");
    
            ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
            for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {
                // 获取文档编号
                int docID = scoreDoc.doc;
                Document doc = reader.document(docID);
                System.out.println("id: " + doc.get("id"));
                System.out.println("title: " + doc.get("title"));
            }
        }

## **6.3 分页** ##

// 分页
 	@Test
 	public void testPageQuery() throws Exception {
 		// 实际上Lucene本身不支持分页。因此我们需要自己进行逻辑分页。我们要准备分页参数：
 		int pageSize = 2;// 每页条数
 		int pageNum = 3;// 当前页码
 		int start = (pageNum - 1) * pageSize;// 当前页的起始条数
 		int end = start + pageSize;// 当前页的结束条数（不能包含）
 		
 		// 目录对象
 		Directory directory = FSDirectory.open(new File("indexDir"));
 		// 创建读取工具
 		IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
 		// 创建搜索工具
 		IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
 		
 		QueryParser parser = new QueryParser("title", new IKAnalyzer());
 		Query query = parser.parse("谷歌地图");
 		
 		// 创建排序对象,需要排序字段SortField，参数：字段的名称、字段的类型、是否反转如果是false，升序。true降序
 		Sort sort = new Sort(new SortField("id", Type.LONG, false));
 		// 搜索数据，查询0~end条
 		TopDocs topDocs = searcher.search(query, end,sort);
 		System.out.println("本次搜索共" + topDocs.totalHits + "条数据");
 		
 		ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
 		for (int i = start; i < end; i++) {
 			ScoreDoc scoreDoc = scoreDocs[i];
 			// 获取文档编号
 			int docID = scoreDoc.doc;
 			Document doc = reader.document(docID);
 			System.out.println("id: " + doc.get("id"));
 			System.out.println("title: " + doc.get("title"));
 		}
 	}

## **6.4 得分算法** ##

l Lucene会对搜索结果打分，用来表示文档数据与词条关联性的强弱，得分越高，表示查询的匹配度就越高，排名就越靠前！其算法公式是：

![在这里插入图片描述][70 41]

![在这里插入图片描述][70 42]

[70]: /images/20230531/590860e69c7445eea5297fdf4b165fa5.png
[70 1]: /images/20230531/f09383f50a9547478db3e9a23cb6feff.png
[70 2]: /images/20230531/4245a209dc1346b3beb4fbb3d5886c09.png
[http_lucene.apache.org]: http://lucene.apache.org/
[70 3]: /images/20230531/6f6d639d14e6449b975594345f401a2b.png
[70 4]: /images/20230531/69e201d67c6446199d162f865d123804.png
[http_archive.apache.org_dist_lucene_java]: http://archive.apache.org/dist/lucene/java/
[70 5]: /images/20230531/d2bd7cfafccd443c8c461c9b8c09bc42.png
[70 6]: /images/20230531/442e0ba3b14742358483d422b31f02c0.png
[70 7]: /images/20230531/7c2db827178245a3b0c317c63356ede5.png
[70 8]: /images/20230531/84da1e7386274f17aa4a3de90aee596c.png
[70 9]: /images/20230531/7ee6fb264d314e4cb799b7cd09ff3cbc.png
[70 10]: /images/20230531/31f4fe653f6b43c0bc55b25c824f0a5f.png
[70 11]: /images/20230531/071381d3f03f4686bdcd2fd0e444fc65.png
[70 12]: /images/20230531/2190a3efec1f484a98b1b1635a158c80.png
[70 13]: /images/20230531/0abdd17fc4f2405e84c2b8df9dd6405c.png
[70 14]: /images/20230531/cec1c6072d3840b2bdc11832bad15b09.png
[70 15]: /images/20230531/f9b90791d27443e7a43e1866dbc6faa7.png
[70 16]: /images/20230531/274539d390aa4808a77d5f70e07573ad.png
[70 17]: /images/20230531/0c1f531614b946d486dc06b4be8dcafc.png
[70 18]: /images/20230531/742756f42baa40e3bd8800b61d24b4eb.png
[70 19]: /images/20230531/b2c416b4d19a40d984d7f2dd1e4b0f9c.png
[70 20]: /images/20230531/02e99cc2afb94e35ba359184c0c054ec.png
[70 21]: /images/20230531/76c4095c360f4f98b0c36f99c46f30b9.png
[70 22]: /images/20230531/6b7d2fd24bc64f43acc3ffbdb1b988d8.png
[70 23]: /images/20230531/45b461d757fd4072bcbec1884b2c37a4.png
[70 24]: /images/20230531/178f2cf3a07846a890678afc333263c7.png
[70 25]: /images/20230531/c15581c04376446f92b78e6b6dc94b0e.png
[70 26]: /images/20230531/30b993893e654025a82da85c942eea55.png
[70 27]: /images/20230531/98d01f0ccacd4592a81f5594c674bd7b.png
[70 28]: /images/20230531/6193b15b522f420eab1005b0ca27e018.png
[70 29]: /images/20230531/a6270d7b2b7c4e7a8e11d365a72f89c8.png
[70 30]: /images/20230531/cb3171c012d141358570c9cfba5e01be.png
[70 31]: /images/20230531/fc9930831f9247f3846db9247a170500.png
[70 32]: /images/20230531/b290023400cd449fadd4d4601bea68d5.png
[70 33]: /images/20230531/c733e19430f74c2f836aed651db022ec.png
[70 34]: /images/20230531/997c21f3cce249f9a0882f8ec939b088.png
[70 35]: /images/20230531/d5b6e22eae504937bf8a66bf5b0690a0.png
[70 36]: /images/20230531/9f3f2152500f4bfda7a8abdc51e1817f.png
[70 37]: /images/20230531/212c2aff1f654eb89217f804191e0403.png
[70 38]: /images/20230531/368b6e1e1f834e0d8a2323065e65e427.png
[70 39]: /images/20230531/e407e9944562456784c4ee20ba673eb5.png
[70 40]: /images/20230531/44badb2b4495485bb451eb732375e45c.png
[70 41]: /images/20230531/61ae93a9354d459282aab14e736fd87c.png
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