Lucene除了支持查询语法以外，还可以自己构造查询对象进行搜索。
从上一节的Lucene的语法一章可以知道，能与查询语句对应的查询对象有：BooleanQuery，FuzzyQuery，MatchAllDocsQuery，MultiTermQuery，MultiPhraseQuery，PhraseQuery，PrefixQuery，TermRangeQuery，TermQuery，WildcardQuery。
Lucene还支持一些查询对象并没有查询语句与之对应，但是能够实现相对高级的功能，本节主要讨论这些高级的查询对象。
它们中间最主要的一些层次结构如下，我们将一一解析。
Query
- BoostingQuery
- CustomScoreQuery
- MoreLikeThisQuery
- MultiTermQuery
- NumericRangeQuery<T>
- TermRangeQuery
- SpanQuery
- FieldMaskingSpanQuery
- SpanFirstQuery
- SpanNearQuery
- SpanNotQuery
- SpanOrQuery
- SpanRegexQuery
- SpanTermQuery
- FilteredQuery
1、BoostingQuery
BoostingQuery包含三个成员变量：
- Query match：这是结果集必须满足的查询对象
- Query context：此查询对象不对结果集产生任何影响，仅在当文档包含context查询的时候，将文档打分乘上boost
- float boost
在BoostingQuery构造函数中：
| public BoostingQuery(Query match, Query context, float boost) { this.match = match; this.context = (Query)context.clone(); this.boost = boost; this.context.setBoost(0.0f); } |
在BoostingQuery的rewrite函数如下：
| public Query rewrite(IndexReader reader) throws IOException { BooleanQuery result = new BooleanQuery() { @Override public Similarity getSimilarity(Searcher searcher) { return new DefaultSimilarity() { @Override public float coord(int overlap, int max) { switch (overlap) { case 1: return 1.0f; case 2: return boost; default: return 0.0f; } } }; } }; result.add(match, BooleanClause.Occur.MUST); result.add(context, BooleanClause.Occur.SHOULD); return result; } |
由上面实现可知，BoostingQuery最终生成一个BooleanQuery，第一项是match查询，是MUST，即required，第二项是context查询，是SHOULD，即optional
然而由查询过程分析可得，即便是optional的查询，也会影响整个打分。
所以在BoostingQuery的构造函数中，设定context查询的boost为零，则无论文档是否包含context查询，都不会影响最后的打分。
在rewrite函数中，重载了DefaultSimilarity的coord函数，当仅包含match查询的时候，其返回1，当既包含match查询，又包含context查询的时候，返回boost，也即会在最后的打分中乘上boost的值。
下面我们做实验如下：
| 索引如下文件： file01: apple other other other boy
file02: apple apple other other other file03: apple apple apple other other file04: apple apple apple apple other 对于如下查询(1)： TermQuery must = new TermQuery(new Term("contents","apple"));
TermQuery context = new TermQuery(new Term("contents","boy"));
BoostingQuery query = new BoostingQuery(must, context, 1f); 或者如下查询(2)： TermQuery query = new TermQuery(new Term("contents","apple")); 两者的结果是一样的，如下： docid : 3 score : 0.67974937
docid : 2 score : 0.58868027
docid : 1 score : 0.4806554
docid : 0 score : 0.33987468 自然是包含apple越多的文档打分越高。 然而他们的打分计算过程却不同，用explain得到查询(1)打分细节如下： docid : 0 score : 0.33987468
0.33987468 = (MATCH) fieldWeight(contents:apple in 0), product of:
1.0 = tf(termFreq(contents:apple)=1)
0.7768564 = idf(docFreq=4, maxDocs=4)
0.4375 = fieldNorm(field=contents, doc=0) explain得到的查询(2)的打分细节如下： docid : 0 score : 0.33987468
0.33987468 = (MATCH) sum of:
0.33987468 = (MATCH) fieldWeight(contents:apple in 0), product of:
1.0 = tf(termFreq(contents:apple)=1)
0.7768564 = idf(docFreq=4, maxDocs=4)
0.4375 = fieldNorm(field=contents, doc=0)
0.0 = (MATCH) weight(contents:boy^0.0 in 0), product of:
0.0 = queryWeight(contents:boy^0.0), product of:
0.0 = boost
1.6931472 = idf(docFreq=1, maxDocs=4)
1.2872392 = queryNorm
0.74075186 = (MATCH) fieldWeight(contents:boy in 0), product of:
1.0 = tf(termFreq(contents:boy)=1)
1.6931472 = idf(docFreq=1, maxDocs=4)
0.4375 = fieldNorm(field=contents, doc=0) 可以知道，查询(2)中，boy的部分是计算了的，但是由于boost为0被忽略了。 让我们改变boost，将包含boy的文档打分乘以10： TermQuery must = new TermQuery(new Term("contents","apple"));
TermQuery context = new TermQuery(new Term("contents","boy"));
BoostingQuery query = new BoostingQuery(must, context, 10f); 结果如下： docid : 0 score : 3.398747
docid : 3 score : 0.67974937
docid : 2 score : 0.58868027
docid : 1 score : 0.4806554 explain得到的打分细节如下： docid : 0 score : 3.398747
3.398747 = (MATCH) product of:
0.33987468 = (MATCH) sum of:
0.33987468 = (MATCH) fieldWeight(contents:apple in 0), product of:
1.0 = tf(termFreq(contents:apple)=1)
0.7768564 = idf(docFreq=4, maxDocs=4)
0.4375 = fieldNorm(field=contents, doc=0)
0.0 = (MATCH) weight(contents:boy^0.0 in 0), product of:
0.0 = queryWeight(contents:boy^0.0), product of:
0.0 = boost
1.6931472 = idf(docFreq=1, maxDocs=4)
1.2872392 = queryNorm
0.74075186 = (MATCH) fieldWeight(contents:boy in 0), product of:
1.0 = tf(termFreq(contents:boy)=1)
1.6931472 = idf(docFreq=1, maxDocs=4)
0.4375 = fieldNorm(field=contents, doc=0)
10.0 = coord(2/2) |
2、CustomScoreQuery
CustomScoreQuery主要包含以下成员变量：
- Query subQuery：子查询
- ValueSourceQuery[] valSrcQueries：其他信息源
ValueSourceQuery主要包含ValueSource valSrc成员变量，其代表一个信息源。
ValueSourceQuery会在查询过程中生成ValueSourceWeight并最终生成ValueSourceScorer，ValueSourceScorer在score函数如下：
| public float score() throws IOException { return qWeight * vals.floatVal(termDocs.doc()); } 其中vals = valSrc.getValues(reader)类型为DocValues，也即可以根据文档号得到值。 |
也即CustomScoreQuery会根据子查询和其他的信息源来共同决定最后的打分，而且公式可以自己实现，以下是默认实现：
| public float customScore(int doc, float subQueryScore, float valSrcScores[]) { if (valSrcScores.length == 1) { return customScore(doc, subQueryScore, valSrcScores[0]); } if (valSrcScores.length == 0) { return customScore(doc, subQueryScore, 1); } float score = subQueryScore; for(int i = 0; i < valSrcScores.length; i++) { score *= valSrcScores[i]; } return score; } |
一般是什么样的信息源会对文档的打分有影响的？
比如说文章的作者，可能被保存在Field当中，我们可以认为名人的文章应该打分更高，所以可以根据此Field的值来影响文档的打分。
然而我们知道，如果对每一个文档号都用reader读取域的值会影响速度，所以Lucene引入了FieldCache来进行缓存，而FieldCache并非在存储域中读取，而是在索引域中读取，从而不必构造Document对象，然而要求此索引域是不分词的，有且只有一个Token。
所以有FieldCacheSource继承于ValueSource，而大多数的信息源都继承于FieldCacheSource，其最重要的一个函数即：
| public final DocValues getValues(IndexReader reader) throws IOException { return getCachedFieldValues(FieldCache.DEFAULT, field, reader); } |
我们举ByteFieldSource为例，其getCachedFieldValues函数如下：
| public DocValues getCachedFieldValues (FieldCache cache, String field, IndexReader reader) throws IOException { final byte[] arr = cache.getBytes(reader, field, parser); return new DocValues() { @Override public float floatVal(int doc) { return (float) arr[doc]; } @Override public int intVal(int doc) { return arr[doc]; } @Override public String toString(int doc) { return description() + '=' + intVal(doc); } @Override Object getInnerArray() { return arr; } }; } |
其最终可以用DocValues根据文档号得到一个float值，并影响打分。
还用作者的例子，假设我们给每一个作者一个float的评级分数，保存在索引域中，用CustomScoreQuery可以将此评级融入到打分中去。
FieldScoreQuery即是ValueSourceQuery的一个实现。
举例如下：
| 索引如下文件： file01: apple other other other boy
file02: apple apple other other other file03: apple apple apple other other file04: apple apple apple apple other 在索引过程中，对file01的"scorefield"域中索引"10"，而其他的文件"scorefield"域中索引"1"，代码如下： Document doc = new Document();
doc.add(new Field("contents", new FileReader(file)));
if(file.getName().contains("01")){
doc.add(new Field("scorefield", "10", Field.Store.NO, Field.Index.NOT_ANALYZED));
} else {
doc.add(new Field("scorefield", "1", Field.Store.NO, Field.Index.NOT_ANALYZED));
}
writer.addDocument(doc); 对于建好的索引，如果进行如下查询TermQuery query = new TermQuery(new Term("contents", "apple")); 则得到如下结果： docid : 3 score : 0.67974937
docid : 2 score : 0.58868027
docid : 1 score : 0.4806554
docid : 0 score : 0.33987468 自然是包含"apple"多的文档打分较高。 然而如果使用CustomScoreQuery进行查询： TermQuery subquery = new TermQuery(new Term("contents","apple"));
FieldScoreQuery scorefield = new FieldScoreQuery("scorefield", FieldScoreQuery.Type.BYTE);
CustomScoreQuery query = new CustomScoreQuery(subquery, scorefield); 则得到如下结果： docid : 0 score : 1.6466033
docid : 3 score : 0.32932067
docid : 2 score : 0.28520006
docid : 1 score : 0.23286487 显然文档0因为设置了数据源评分为10而跃居首位。 如果进行explain，我们可以看到，对于普通的查询，文档0的打分细节如下： docid : 0 score : 0.33987468
0.33987468 = (MATCH) fieldWeight(contents:apple in 0), product of:
1.0 = tf(termFreq(contents:apple)=1)
0.7768564 = idf(docFreq=4, maxDocs=4)
0.4375 = fieldNorm(field=contents, doc=0) 如果对于CustomScoreQuery，文档0的打分细节如下： docid : 0 score : 1.6466033
1.6466033 = (MATCH) custom(contents:apple, byte(scorefield)), product of:
1.6466033 = custom score: product of:
0.20850874 = (MATCH) weight(contents:apple in 0), product of:
0.6134871 = queryWeight(contents:apple), product of:
0.7768564 = idf(docFreq=4, maxDocs=4)
0.7897047 = queryNorm
0.33987468 = (MATCH) fieldWeight(contents:apple in 0), product of:
1.0 = tf(termFreq(contents:apple)=1)
0.7768564 = idf(docFreq=4, maxDocs=4)
0.4375 = fieldNorm(field=contents, doc=0)
7.897047 = (MATCH) byte(scorefield), product of:
10.0 = byte(scorefield)=10
1.0 = boost
0.7897047 = queryNorm
1.0 = queryBoost |
3、MoreLikeThisQuery
在分析MoreLikeThisQuery之前，首先介绍一下MoreLikeThis。
在实现搜索应用的时候，时常会遇到"更多相似文章"，"更多相关问题"之类的需求，也即根据当前文档的文本内容，在索引库中查询相类似的文章。
我们可以使用MoreLikeThis实现此功能：
| IndexReader reader = IndexReader.open(……); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); MoreLikeThis mlt = new MoreLikeThis(reader); Reader target = ... //此是一个io reader，指向当前文档的文本内容。 Query query = mlt.like( target); //根据当前的文本内容，生成查询对象。 Hits hits = searcher.search(query); //查询得到相似文档的结果。 |
MoreLikeThis的Query like(Reader r)函数如下：
| public Query like(Reader r) throws IOException { return createQuery(retrieveTerms(r)); //其首先从当前文档的文本内容中抽取term，然后利用这些term构建一个查询对象。 } |
| public PriorityQueue <Object[]> retrieveTerms(Reader r) throws IOException { Map<String,Int> words = new HashMap<String,Int>(); //根据不同的域中抽取term，到底根据哪些域抽取，可用函数void setFieldNames(String[] fieldNames)设定。 for (int i = 0; i < fieldNames.length; i++) { String fieldName = fieldNames[i]; addTermFrequencies(r, words, fieldName); } //将抽取的term放入优先级队列中 return createQueue(words); } |
| private void addTermFrequencies(Reader r, Map<String,Int> termFreqMap, String fieldName) throws IOException { //首先对当前的文本进行分词，分词器可以由void setAnalyzer(Analyzer analyzer)设定。 TokenStream ts = analyzer.tokenStream(fieldName, r); int tokenCount=0; TermAttribute termAtt = ts.addAttribute(TermAttribute.class); //遍历分好的每一个词 while (ts.incrementToken()) { String word = termAtt.term(); tokenCount++; //如果分词后的term的数量超过某个设定的值，则停止，可由void setMaxNumTokensParsed(int i)设定。 if(tokenCount>maxNumTokensParsed) { break; } //如果此词小于最小长度，或者大于最大长度，或者属于停词，则属于干扰词。 //最小长度由void setMinWordLen(int minWordLen)设定。 //最大长度由void setMaxWordLen(int maxWordLen)设定。 //停词表由void setStopWords(Set<?> stopWords)设定。 if(isNoiseWord(word)){ continue; } // 统计词频tf Int cnt = termFreqMap.get(word); if (cnt == null) { termFreqMap.put(word, new Int()); } else { cnt.x++; } } } |
| private PriorityQueue createQueue(Map<String,Int> words) throws IOException { //根据统计的term及词频构造优先级队列。 int numDocs = ir.numDocs(); FreqQ res = new FreqQ(words.size()); // 优先级队列，将按tf*idf排序 Iterator<String> it = words.keySet().iterator(); //遍历每一个词 while (it.hasNext()) { String word = it.next(); int tf = words.get(word).x; //如果词频小于最小词频，则忽略此词，最小词频可由void setMinTermFreq(int minTermFreq)设定。 if (minTermFreq > 0 && tf < minTermFreq) { continue; } //遍历所有域，得到包含当前词，并且拥有最大的doc frequency的域 String topField = fieldNames[0]; int docFreq = 0; for (int i = 0; i < fieldNames.length; i++) { int freq = ir.docFreq(new Term(fieldNames[i], word)); topField = (freq > docFreq) ? fieldNames[i] : topField; docFreq = (freq > docFreq) ? freq : docFreq; } //如果文档频率小于最小文档频率，则忽略此词。最小文档频率可由void setMinDocFreq(int minDocFreq)设定。 if (minDocFreq > 0 && docFreq < minDocFreq) { continue; } //如果文档频率大于最大文档频率，则忽略此词。最大文档频率可由void setMaxDocFreq(int maxFreq)设定。 if (docFreq > maxDocFreq) { continue; } if (docFreq == 0) { continue; } //计算打分tf*idf float idf = similarity.idf(docFreq, numDocs); float score = tf * idf; //将object的数组放入优先级队列，只有前三项有用，按照第三项score排序。 res.insertWithOverflow(new Object[]{word, // 词 topField, // 域 Float.valueOf(score), // 打分 Float.valueOf(idf), // idf Integer.valueOf(docFreq), // 文档频率 Integer.valueOf(tf) //词频 }); } return res; } |
| private Query createQuery(PriorityQueue q) { //最后生成的是一个布尔查询 BooleanQuery query = new BooleanQuery(); Object cur; int qterms = 0; float bestScore = 0; //不断从队列中优先取出打分最高的词 while (((cur = q.pop()) != null)) { Object[] ar = (Object[]) cur; TermQuery tq = new TermQuery(new Term((String) ar[1], (String) ar[0])); if (boost) { if (qterms == 0) { //第一个词的打分最高，作为bestScore bestScore = ((Float) ar[2]).floatValue(); } float myScore = ((Float) ar[2]).floatValue(); //其他的词的打分除以最高打分，乘以boostFactor，得到相应的词所生成的查询的boost，从而在当前文本文档中打分越高的词在查询语句中也有更高的boost，起重要的作用。 tq.setBoost(boostFactor * myScore / bestScore); } try { query.add(tq, BooleanClause.Occur.SHOULD); } catch (BooleanQuery.TooManyClauses ignore) { break; } qterms++; //如果超过了设定的最大的查询词的数目，则停止，最大查询词的数目可由void setMaxQueryTerms(int maxQueryTerms)设定。 if (maxQueryTerms > 0 && qterms >= maxQueryTerms) { break; } } return query; } |
MoreLikeThisQuery只是MoreLikeThis的封装，其包含了MoreLikeThis所需要的参数，并在rewrite的时候，由MoreLikeThis.like生成查询对象。
- String likeText;当前文档的文本
- String[] moreLikeFields;根据哪个域来抽取查询词
- Analyzer analyzer;分词器
- float percentTermsToMatch=0.3f;最后生成的BooleanQuery之间都是SHOULD的关系，其中至少有多少比例必须得到满足
- int minTermFrequency=1;最少的词频
- int maxQueryTerms=5;最多的查询词数目
- Set<?> stopWords=null;停词表
- int minDocFreq=-1;最小的文档频率
| public Query rewrite(IndexReader reader) throws IOException { MoreLikeThis mlt=new MoreLikeThis(reader); mlt.setFieldNames(moreLikeFields); mlt.setAnalyzer(analyzer); mlt.setMinTermFreq(minTermFrequency); if(minDocFreq>=0) { mlt.setMinDocFreq(minDocFreq); } mlt.setMaxQueryTerms(maxQueryTerms); mlt.setStopWords(stopWords); BooleanQuery bq= (BooleanQuery) mlt.like(new ByteArrayInputStream(likeText.getBytes())); BooleanClause[] clauses = bq.getClauses(); bq.setMinimumNumberShouldMatch((int)(clauses.length*percentTermsToMatch)); return bq; } |
举例，对于http://topic.csdn.net/u/20100501/09/64e41f24-e69a-40e3-9058-17487e4f311b.html?1469中的帖子
我们姑且将相关问题中的帖子以及其他共20篇文档索引。
| File indexDir = new File("TestMoreLikeThisQuery/index"); IndexReader reader = IndexReader.open(indexDir); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); //将《IT外企那点儿事》作为likeText，从文件读入。 StringBuffer contentBuffer = new StringBuffer(); BufferedReader input = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("TestMoreLikeThisQuery/IT外企那点儿事.txt"), "utf-8")); String line = null; while((line = input.readLine()) != null){ contentBuffer.append(line); } String content = contentBuffer.toString(); //分词用中科院分词 MoreLikeThisQuery query = new MoreLikeThisQuery(content, new String[]{"contents"}, new MyAnalyzer(new ChineseAnalyzer())); //将80%都包括的词作为停词，在实际应用中，可以有其他的停词策略。 query.setStopWords(getStopWords(reader)); //至少包含5个的词才认为是重要的 query.setMinTermFrequency(5); //只取其中之一 query.setMaxQueryTerms(1); TopDocs docs = searcher.search(query, 50); for (ScoreDoc doc : docs.scoreDocs) { Document ldoc = reader.document(doc.doc); String title = ldoc.get("title"); System.out.println(title); } |
| static Set<String> getStopWords(IndexReader reader) throws IOException{ HashSet<String> stop = new HashSet<String>(); int numOfDocs = reader.numDocs(); int stopThreshhold = (int) (numOfDocs*0.7f); TermEnum te = reader.terms(); while(te.next()){ String text = te.term().text(); if(te.docFreq() >= stopThreshhold){ stop.add(text); } } return stop; } |
| 结果为： 揭开外企的底儿（连载六）——外企招聘也有潜规则.txt 去央企还是外企，帮忙分析下.txt 哪种英语教材比较适合英语基础差的人.txt 有在达内外企软件工程师就业班培训过的吗.txt 两个月的“骑驴找马”，面试无数家公司的深圳体验.txt 一个看了可能改变你一生的小说《做单》,外企销售经理做单技巧大揭密.txt HR的至高机密：20个公司绝对不会告诉你的潜规则.txt |
4、MultiTermQuery
此类查询包含一到多个Term的查询，主要包括FuzzyQuery，PrefixQuery，WildcardQuery，NumericRangeQuery<T>，TermRangeQuery。
本章主要讨论后两者。
4.1、TermRangeQuery
在较早版本的Lucene，对一定范围内的查询所对应的查询对象是RangeQuery，然而其仅支持字符串形式的范围查询，因为Lucene 3.0提供了数字形式的范围查询NumericRangeQuery，所以原来的RangeQuery变为TermRangeQuery。
其包含的成员变量如下：
- String lowerTerm; 左边界字符串
- String upperTerm; 右边界字符串
- boolean includeLower; 是否包括左边界
- boolean includeUpper; 是否包含右边界
- String field; 域
- Collator collator; 其允许用户实现其函数int compare(String source, String target)来决定怎么样算是大于，怎么样算是小于
其提供函数FilteredTermEnum getEnum(IndexReader reader)用于得到属于此范围的所有Term：
| protected FilteredTermEnum getEnum(IndexReader reader) throws IOException { return new TermRangeTermEnum(reader, field, lowerTerm, upperTerm, includeLower, includeUpper, collator); } |
FilteredTermEnum不断取下一个Term的next函数如下：
| public boolean next() throws IOException { if (actualEnum == null) return false; currentTerm = null; while (currentTerm == null) { if (endEnum()) return false; if (actualEnum.next()) { Term term = actualEnum.term(); if (termCompare(term)) { currentTerm = term; return true; } } else return false; } currentTerm = null; return false; } |
其中调用termCompare来判断此Term是否在范围之内，TermRangeTermEnum的termCompare如下：
| protected boolean termCompare(Term term) { if (collator == null) { //如果用户没有设定collator，则使用字符串比较。 boolean checkLower = false; if (!includeLower) checkLower = true; if (term != null && term.field() == field) { if (!checkLower || null==lowerTermText || term.text().compareTo(lowerTermText) > 0) { checkLower = false; if (upperTermText != null) { int compare = upperTermText.compareTo(term.text()); if ((compare < 0) || (!includeUpper && compare==0)) { endEnum = true; return false; } } return true; } } else { endEnum = true; return false; } return false; } else { //如果用户设定了collator，则使用collator来比较字符串。 if (term != null && term.field() == field) { if ((lowerTermText == null || (includeLower ? collator.compare(term.text(), lowerTermText) >= 0 : collator.compare(term.text(), lowerTermText) > 0)) && (upperTermText == null || (includeUpper ? collator.compare(term.text(), upperTermText) <= 0 : collator.compare(term.text(), upperTermText) < 0))) { return true; } return false; } endEnum = true; return false; } } |
由前面分析的MultiTermQuery的rewrite可以知道，TermRangeQuery可能生成BooleanQuery，然而当此范围过大，或者范围内的Term过多的时候，可能出现TooManyClause异常。
另一种方式可以用TermRangeFilter，并不变成查询对象，而是对查询结果进行过滤，在Filter一节详细介绍。
4.2、NumericRangeQuery
从Lucene 2.9开始，提供对数字范围的支持，然而欲使用此查询，必须使用NumericField添加域：
| document.add(new NumericField(name).setIntValue(value)); |
或者使用NumericTokenStream添加域：
| Field field = new Field(name, new NumericTokenStream(precisionStep).setIntValue(value)); field.setOmitNorms(true); field.setOmitTermFreqAndPositions(true); document.add(field); |
NumericRangeQuery可因不同的类型用如下方法生成：
- newDoubleRange(String, Double, Double, boolean, boolean)
- newFloatRange(String, Float, Float, boolean, boolean)
- newIntRange(String, Integer, Integer, boolean, boolean)
- newLongRange(String, Long, Long, boolean, boolean)
| public static NumericRangeQuery<Integer> newIntRange(final String field, Integer min, Integer max, final boolean minInclusive, final boolean maxInclusive) { return new NumericRangeQuery<Integer>(field, NumericUtils.PRECISION_STEP_DEFAULT, 32, min, max, minInclusive, maxInclusive); } |
其提供函数FilteredTermEnum getEnum(IndexReader reader)用于得到属于此范围的所有Term：
| protected FilteredTermEnum getEnum(final IndexReader reader) throws IOException { return new NumericRangeTermEnum(reader); } |
NumericRangeTermEnum的termCompare如下：
| protected boolean termCompare(Term term) { return (term.field() == field && term.text().compareTo(currentUpperBound) <= 0); } |
另一种方式可以使用NumericRangeFilter，下面会详细论述。
举例，我们索引id从0到9的十篇文档到索引中：
| Document doc = new Document(); doc.add(new Field("contents", new FileReader(file))); String name = file.getName(); Integer id = Integer.parseInt(name); doc.add(new NumericField("id").setIntValue(id)); writer.addDocument(doc); |
搜索的时候，生成NumericRangeQuery:
| File indexDir = new File("TestNumericRangeQuery/index"); IndexReader reader = IndexReader.open(FSDirectory.open(indexDir)); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); NumericRangeQuery<Integer> query = NumericRangeQuery.newIntRange("id", 3, 6, true, false); TopDocs docs = searcher.search(query, 50); for (ScoreDoc doc : docs.scoreDocs) { System.out.println("docid : " + doc.doc + " score : " + doc.score); } |
结果如下：
| docid : 3 score : 1.0
docid : 4 score : 1.0
docid : 5 score : 1.0 |
