全文检索——Lucene
目的：提高扫描非结构化数据的查询速度，Lucene是首选工具
一、概念
什么是全文检索？
1，数据的分类
（1）结构化数据
格式固定、长度固定、数据类型固定
例如数据库中的数据
（2）非结构化数据
word文档，pdf文档，html，txt
格式不固定，长度不固定，数据类型不固定
2，数据的查询
（1）结构化数据点的查询
sql语句，查询结构化数据的方法，简单速度快
（2）非结构化数据的查询
从文本文件中找出包含spring单词的文件，
【1】目测
【2】使用程序把文件读取到内存中然后匹配字符串，顺序扫描
【3】把非结构化数据变成结构化数据
先根据空格进行字符拆分，得到一个单词列表，基于单词列表创建一个索引，
索引：一个为了提高查询速度，创建某种数据结构的集合
··· 然后查询索引，根据单词和文档的对应关系找到文档列表，这个过程叫作全文检索。
3，全文检索
先创建索引，然后查询索引的过程叫作全文检索。索引一次创建多次使用，表现为每次查询速度很快。
二、全文检索的应用场景
1，搜索引擎
百度，360搜索，谷歌
2，站内搜索
论坛搜索，微博，文章搜索，
3，电商搜索
淘宝搜索，京东搜索
4，只要是有搜索的地方就可以用全文检索技术
三、Lucene
Lucene是一个基于java开发的全文检索工具包。
四、Lucene实现全文检索的流程
1，创建索引
（1）获得文档
原始文档：要基于哪些数据进行搜索，那么这些数据就是原始文档。
搜索引擎：使用爬虫获得原始文档。
站内搜索：数据库中的数据。
案例：直接使用Io流读取磁盘上的文件
（2）构建文档对象
对应每个原始文档创建一个Document对象
每个document对象中包含多个域（field）
域中保存的是原始文档数据
域的名称
域的值
每个文档都有一个唯一的编号，就是文档id
（3）分析文档
就是分词的过程
1，根据空格进行拆分字符串，得到单词的列表
2，把单词统一转换成小写或者大写
3，去掉标点符号
4，去除停用词
停用词：无意义的词
每个关键词都封装成一个Term对象中，
Term中包含两部分内容：关键词所在的域
关键词本身
不同的域中拆分出来的相同的关键词是不同的Term
（4）创建索引
基于关键词拆分出来的列表创建一个索引，保存到索引库中，
索引库中包含：
索引
document对象
通过词语找文档，这种索引的结构叫倒排索引结构
2、查询索引
（1）用户查询接口
用户输入查询条件的地方
例如：百度搜索框
（2）把关键词封装成一个查询对象
要查询的域
要搜索的关键词
（3）执行查询
根据要查询的关键词到对应的与上进行搜索
找到关键词，根据关键词找到对应的文档
（4）渲染结果
根据文档的id找到文档对象
对关键词进行高亮显示
分页处理
最终展示给用户看
五、入门程序
1、创建索引
环境：
下载Lucene
http://lucene.apache.org/
最低要求jdk1.8
工程搭建：
创建java工程
添加jar包
步骤：
（1）创建一个Director对象，指定索引库保存的位置
（2）基于Directory对象创建一个IndexWriter对象
（3）读取磁盘上的文件，对应每个文件创建一个文档对象
（4）向文档对象写入索引库
（5）关闭IndexWriter对象
LuceneFirst.java
package com.itheima.lucene; import org.apache.commons.io.FileUtils; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.TokenStream; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute; import org.apache.lucene.document.*; import org.apache.lucene.index.*; import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser; import org.apache.lucene.search.*; import org.apache.lucene.store.Directory; import org.apache.lucene.store.FSDirectory; import org.apache.lucene.store.RAMDirectory; import org.junit.Test; import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer; import java.io.File; public class LuceneFirst { @Test public void createIndex() throws Exception { //1、创建一个Director对象，指定索引库保存的位置。 //把索引库保存在内存中 //Directory directory = new RAMDirectory(); //把索引库保存在磁盘 Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\temp\\index").toPath()); //2、基于Directory对象创建一个IndexWriter对象 IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer()); IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config); //3、读取磁盘上的文件，对应每个文件创建一个文档对象。 File dir = new File("C:\\A0.lucene2018\\05.参考资料\\searchsource"); File[] files = dir.listFiles(); for (File f : files) { //取文件名 String fileName = f.getName(); //文件的路径 String filePath = f.getPath(); //文件的内容 String fileContent = FileUtils.readFileToString(f, "utf-8"); //文件的大小 long fileSize = FileUtils.sizeOf(f); //创建Field //参数1：域的名称，参数2：域的内容，参数3：是否存储 Field fieldName = new TextField("name", fileName, Field.Store.YES); //Field fieldPath = new TextField("path", filePath, Field.Store.YES); Field fieldPath = new StoredField("path", filePath); Field fieldContent = new TextField("content", fileContent, Field.Store.YES); //Field fieldSize = new TextField("size", fileSize + "", Field.Store.YES); Field fieldSizeValue = new LongPoint("size", fileSize); Field fieldSizeStore = new StoredField("size", fileSize); //创建文档对象 Document document = new Document(); //向文档对象中添加域 document.add(fieldName); document.add(fieldPath); document.add(fieldContent); //document.add(fieldSize); document.add(fieldSizeValue); document.add(fieldSizeStore); //5、把文档对象写入索引库 indexWriter.addDocument(document); } //6、关闭indexwriter对象 indexWriter.close(); } @Test public void searchIndex() throws Exception { //1、创建一个Director对象，指定索引库的位置 Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\temp\\index").toPath()); //2、创建一个IndexReader对象 IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory); //3、创建一个IndexSearcher对象，构造方法中的参数indexReader对象。 IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader); //4、创建一个Query对象，TermQuery Query query = new TermQuery(new Term("name", "spring")); //5、执行查询，得到一个TopDocs对象 //参数1：查询对象 参数2：查询结果返回的最大记录数 TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10); //6、取查询结果的总记录数 System.out.println("查询总记录数：" + topDocs.totalHits); //7、取文档列表 ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs; //8、打印文档中的内容 for (ScoreDoc doc : scoreDocs) { //取文档id int docId = doc.doc; //根据id取文档对象 Document document = indexSearcher.doc(docId); System.out.println(document.get("name")); System.out.println(document.get("path")); System.out.println(document.get("size")); //System.out.println(document.get("content")); System.out.println("-----------------寂寞的分割线"); } //9、关闭IndexReader对象 indexReader.close(); } @Test public void testTokenStream() throws Exception { //1）创建一个Analyzer对象，StandardAnalyzer对象 // Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(); Analyzer analyzer = new IKAnalyzer(); //2）使用分析器对象的tokenStream方法获得一个TokenStream对象 TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("", "2017年12月14日 - 传智播客Lucene概述公安局Lucene是一款高性能的、可扩展的信息检索(IR)工具库。信息检索是指文档搜索、文档内信息搜索或者文档相关的元数据搜索等操作。"); //3）向TokenStream对象中设置一个引用，相当于数一个指针 CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class); //4）调用TokenStream对象的rest方法。如果不调用抛异常 tokenStream.reset(); //5）使用while循环遍历TokenStream对象 while(tokenStream.incrementToken()) { System.out.println(charTermAttribute.toString()); } //6）关闭TokenStream对象 tokenStream.close(); } }
2、使用luke查看索引库中的内容（必须用jdk1.9）
3、查询索引库
步骤：
（1）创建一个Director对象，指定索引库的位置
（2）创建一个IndextReader对象
（3）创建一个IndexSearcher对象，构造方法中的参数indexReader对象
（4）创建一个Query对象，TermQuery
（5）执行查询，得到一个TopDocs对象
（6）取查询结果的总记录数
（7）取文档列表
（8）打印文档中的内容
（9）关闭IndexReader对象
六、分析器
默认使用的是标准分析器StandardAnalyzer
1，查看分析器的分析效果
使用Analyzer对象的方法tokenSream方法返回一个TokenStream对象，词对象中包含了最终的分词结果
实现步骤：
（1）创建一个Analyzer对象，StanderdAnalyzer对象
（2）使用分析器对象的tokenStream方法获得一个TokenStream对象
（3）向TokenStream对象中设置一个引用，相当于一个指针
（4）调用TokenStream对象的rest方法，如果不调用会抛异常
（5）使用while循环来遍历TokenStream对象
（6）关闭TokenStream对象
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