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lucene 基本概念Lucene 基本概念Lucene 是一个开源的全文搜索引擎库，被广泛地应用于高性能搜索和索引任务中。
它是 Apache 软件基金会的一个开源项目，并且被许多知名的商业产品使用。
本文将通过一步一步的方式，来介绍 Lucene 的基本概念和其原理。
一、Lucene 是什么？Lucene 是一个基于 Java 的全文搜索引擎库。
它提供了一系列的 API 和工具，用于创建、维护和搜索大规模文本数据集。
通过将文本数据索引到 Lucene 的索引库中，我们可以快速地进行全文搜索、排序和过滤等操作。
二、Lucene 的基本原理1. 倒排索引倒排索引是 Lucene 的核心概念之一。
它是一种数据结构，用于从词项到文档的映射。
通常，我们将文本数据分割成单词，然后对每个词项构建一个索引条目，该条目指向包含该词项的文档。
例如，假设我们有三个文档：文档1 包含 "Lucene 是一个搜索引擎库"，文档2 包含 "Apache Lucene 是一个全文搜索库"，文档3 包含 "Lucene 是基于 Java 的"。
在倒排索引中，我们将按照词项构建索引，如下所示：词项文档Lucene 1, 2, 3是 1, 2, 3一个 1, 2, 3搜索引擎库 1全文搜索库 2基于 3Java 3倒排索引的优势在于它能够快速地确定包含特定词项的文档，并且支持更复杂的查询表达式。
2. 分词器分词器是将原始文本分割成词项的模块。
Lucene 提供了多种分词器，如标准分词器、简单分词器等。
分词器还可以根据具体的需求进行定制。
分词器在构建索引和搜索时起到关键作用，它们确保在索引和搜索阶段都使用相同的分词规则。
3. 文档和字段在 Lucene 中，文档是一个最小的索引单位。
它由多个字段组成，每个字段包含一个词项或多个词项。
字段可以是文本、数值或日期等不同类型。
Lucene 中的文档和字段的设计灵活，可以根据实际需求进行定义和修改。
es lucene查询语法（原创实用版）目录1.介绍 Lucene2.Lucene 查询语法的基本概念3.Lucene 查询语法的具体语法规则4.Lucene 查询语法的应用实例5.总结正文Lucene 是一个开源的全文搜索库，它提供了高度可定制和可扩展的全文搜索功能。
Lucene 查询语法是 Lucene 的核心功能之一，它允许用户通过特定的语法规则来构建搜索查询。
一、介绍 LuceneLucene 是一个全文搜索库，它可以快速地搜索和索引大量数据。
Lucene 支持多种数据类型，包括文本、数字、日期等，并且提供了高度可定制和可扩展的搜索功能。
Lucene 查询语法是 Lucene 的核心功能之一，它允许用户通过特定的语法规则来构建搜索查询。
二、Lucene 查询语法的基本概念Lucene 查询语法的基本概念包括以下几个方面：1.查询语句：查询语句是 Lucene 查询的核心，它定义了搜索的范围和搜索的条件。
2.查询词：查询词是用户输入的关键词，它是查询语句的核心部分。
3.布尔操作符：布尔操作符包括 AND、OR、NOT 等，它们用于组合查询词，以满足用户的搜索需求。
4.修饰词：修饰词是用于修饰查询词的词语，它可以改变查询词的搜索范围和搜索条件。
三、Lucene 查询语法的具体语法规则Lucene 查询语法的具体语法规则包括以下几个方面：1.查询语句的基本格式：查询语句的基本格式为“查询词 1AND/OR/NOT 查询词 2”，其中“查询词 1”和“查询词 2”可以是多个查询词和修饰词的组合。
2.布尔操作符的使用：布尔操作符包括 AND、OR、NOT 等，它们用于组合查询词，以满足用户的搜索需求。
3.修饰词的使用：修饰词包括普通修饰词和特殊修饰词，普通修饰词包括“+”和“-”，它们用于改变查询词的搜索范围和搜索条件；特殊修饰词包括“*”、“@”、“#”等，它们用于指定查询词的位置和数量。
4.查询语句的特殊格式：Lucene 查询语法还支持特殊格式的查询语句，包括短语查询、范围查询、通配符查询等。
lucene全文检索实现原理Lucene 是一个开源的全文检索引擎库，它提供了用于创建全文索引和执行全文搜索的工具。
以下是Lucene 实现全文检索的基本原理：1. 文档索引：首先，Lucene 需要建立文档的索引。
文档可以是任何文本数据，比如文章、网页或者其他文本文件。
Lucene 将文档拆分成一系列的词条（Terms），并为每个词条建立一个反向索引。
反向索引存储了每个词条出现在哪些文档中，以及在文档中的位置。
2. 分词器（Tokenizer）：Lucene 使用分词器将文本拆分成独立的词条。
分词器根据特定的规则和算法来确定什么是一个有效的词条。
例如，标准的分词器可以根据空格和标点符号将文本分成单词。
3. 停用词（Stop Words）：Lucene 还可以使用停用词列表来过滤掉一些常见的无关紧要的词，例如“and”、“the”等。
这有助于提高检索效果，排除掉对搜索没有帮助的常见词。
4. 倒排索引（Inverted Index）：Lucene 使用倒排索引来存储词条和文档之间的关系。
倒排索引包含了每个词条以及它在哪些文档中出现，以及在每个文档中的位置。
这种结构使得搜索时可以快速定位到包含关键词的文档。
5. 权重（Term Weighting）：Lucene 使用一种称为TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）的权重计算方法，来为每个词条赋予权重。
TF-IDF 考虑了一个词条在文档中的频率以及在整个文档集合中的稀有性，以此确定词条的重要性。
6. 搜索查询：当用户发起搜索查询时，Lucene 解析查询并与建立的倒排索引进行匹配。
Lucene 支持丰富的查询语法，包括布尔查询、范围查询、通配符查询等。
查询的结果根据匹配的程度和权重进行排序。
7. 评分（Scoring）：Lucene 根据文档的匹配程度计算得分，并将结果按照得分进行排序。
这使得搜索结果更加符合用户的意图。
es的lucene作用Es的Lucene作用Lucene是一个开源的全文搜索引擎库，被广泛应用于各种编程语言和领域，其中包括Elasticsearch（简称Es），是一个基于Lucene 构建的分布式搜索与分析引擎。
本文将重点介绍Es的Lucene作用，并探讨其在搜索引擎领域中的重要性。
一、Lucene的基本概念和原理Lucene是一个高效、可扩展的全文搜索引擎库，它提供了一套简单而强大的API，可以用于创建索引、搜索和生成文本摘要。
其核心原理是将文本数据分析、索引和搜索的过程进行分离，以实现高效的全文搜索。
1. 数据分析（Analysis）：Lucene提供了一系列的文本分析器（Analyzer），用于将输入的文本进行分词、词干提取、大小写转换等处理。
分析器的作用是将原始文本转化为一组有意义的词条（Term），以便于后续的索引和搜索操作。
2. 索引（Indexing）：Lucene使用倒排索引（Inverted Index）的方式来存储和管理文本数据。
倒排索引是一种将词条映射到文档的数据结构，它可以快速地根据词条进行搜索，并找到包含该词条的文档。
3. 搜索（Searching）：Lucene提供了丰富的搜索API，可以根据关键词、短语、通配符等进行检索，并按照相关度对搜索结果进行排序。
搜索过程利用倒排索引来定位匹配的文档，并根据各种算法计算文档与查询的相关度。
二、Es中的Lucene应用Es是一个基于Lucene的分布式搜索与分析引擎，它在Lucene的基础上进行了功能扩展和性能优化，提供了更强大的分布式搜索和数据分析能力。
1. 分布式搜索：Es将数据分片存储在多个节点上，并使用分布式索引的方式来实现高性能的搜索。
当用户发起搜索请求时，Es会将查询分发到各个节点，并将结果进行合并和排序，最后返回给用户。
2. 数据分析与聚合：Es提供了丰富的数据聚合功能，可以对文档进行分组、统计、排序等操作。
用户可以通过聚合操作获取关于数据的各种统计信息，如平均值、最大值、最小值等，以及根据条件进行数据筛选和分析。
中国Lucene入门与使用本文主要面向具体使用，适用于已熟悉java编程的lucene初学者。
1. Lucene的简介1.1 Lucene 历史org.apache.lucene包是纯java语言的全文索引检索工具包。
Lucene的作者是资深的全文索引/检索专家，最开始发布在他本人的主页上，2001年10月贡献给APACHE，成为APACHE基金jakarta的一个子项目。
目前，lucene广泛用于全文索引/检索的项目中。
lucene也被翻译成C#版本，目前发展为（不过最近好象有流产的消息）。
1.2 Lucene 原理lucene的检索算法属于索引检索，即用空间来换取时间，对需要检索的文件、字符流进行全文索引，在检索的时候对索引进行快速的检索，得到检索位置，这个位置记录检索词出现的文件路径或者某个关键词。
在使用数据库的项目中，不使用数据库进行检索的原因主要是：数据库在非精确查询的时候使用查询语言“like %keyword%”，对数据库进行查询是对所有记录遍历，并对字段进行“%keyword%”匹配，在数据库的数据庞大以及某个字段存储的数据量庞大的时候，这种遍历是致命的，它需要对所有的记录进行匹配查询。
因此，lucene主要适用于文档集的全文检索，以及海量数据库的模糊检索，特别是对数据库的xml或者大数据的字符类型。
2．Lucene的下载和配置2.1 Lucene的下载lucene在jakarta项目中的发布主页：/lucene/docs/index.html。
以下主要针对windows 用户，其它用户请在上面的地址中查找相关下载。
lucene的.jar包的下载（包括.jar和一个范例demo）：/jakarta/lucene/binaries/lucene-1.4-fina l.ziplucene的源代码下载：/mirrors/apache/jakarta/lucene/source/lucene-1 .4-final-src.ziplucene的api地址：/lucene/docs/api/index.html本文使用lucene版本：lucene-1.4-final.jar。
lucene 原理Lucene是一种开源的信息检索（IR）库，它提供了高效、可扩展的全文检索和索引功能。
下面是Lucene的一些详细原理解释：1. 倒排索引（Inverted Index）：Lucene使用倒排索引的数据结构来实现全文检索。
传统的索引是从文档到词语的映射，而倒排索引则是从词语到文档的映射。
每个词语都对应一个或多个包含该词语的文档列表，方便快速地找到包含特定词语的文档。
2. 分词（Tokenization）：在索引之前，Lucene会将文本分为一系列的词语或术语，这个过程称为分词。
分词的目的是将长文本拆分为可以被索引和搜索的离散单元。
Lucene提供多种分词器，以适应不同语言和需求。
3. 索引结构：Lucene使用多级索引结构以提高检索效率。
索引被划分为多个段（segments），每个段包含一个或多个文档。
每个段内部使用B树（B-tree）或前缀树（Trie）等数据结构来组织词项（term）和文档的映射关系。
4. 倒排列表（Inverted List）：倒排列表是倒排索引的核心数据结构，用于存储每个词语在哪些文档中出现。
每个词语对应一个倒排列表，包含了所有出现该词语的文档ID及其相关的词频、位置和其他统计信息。
5. 相关性评分（Relevance Scoring）：在执行搜索时，Lucene使用相关性评分算法来确定文档与查询的匹配程度。
默认的相关性评分算法是基于向量空间模型的TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency），它考虑了词项在文档中出现的频率和在整个语料库中的重要性。
6. 查询解析和执行：Lucene使用查询解析器将用户的查询语句解析为内部查询对象。
查询对象由不同的查询类型（如词项查询、范围查询、布尔查询等）组成，并通过布尔运算来组合和匹配文档。
Lucene通过遍历倒排索引和倒排列表来执行查询，并根据相关性评分对文档进行排序。
lucene详细介绍1 lucene简介1.1 什么是luceneLucene是一个全文搜索框架，而不是应用产品。
因此它并不像或者google Desktop那么拿来就能用，它只是提供了一种工具让你能实现这些产品。
1.2 lucene能做什么要回答这个问题，先要了解lucene的本质。
实际上lucene的功能很单一，说到底，就是你给它若干个字符串，然后它为你提供一个全文搜索服务，告诉你你要搜索的关键词出现在哪里。
知道了这个本质，你就可以发挥想象做任何符合这个条件的事情了。
你可以把站内新闻都索引了，做个资料库；你可以把一个数据库表的若干个字段索引起来，那就不用再担心因为“%like%”而锁表了；你也可以写个自己的搜索引擎……1.3 你该不该选择lucene下面给出一些测试数据，如果你觉得可以接受，那么可以选择。
测试一：250万记录，300M左右文本，生成索引380M左右，800线程下平均处理时间300ms。
测试二：37000记录，索引数据库中的两个varchar字段，索引文件2.6M，800线程下平均处理时间1.5m s。
2 lucene的工作方式lucene提供的服务实际包含两部分：一入一出。
所谓入是写入，即将你提供的源（本质是字符串）写入索引或者将其从索引中删除；所谓出是读出，即向用户提供全文搜索服务，让用户可以通过关键词定位源。
2.1写入流程源字符串首先经过analyzer处理，包括：分词，分成一个个单词；去除stopword（可选）。
将源中需要的信息加入Docum ent的各个Field中，并把需要索引的Field索引起来，把需要存储的Field存储起来。
将索引写入存储器，存储器可以是内存或磁盘。
2.2读出流程用户提供搜索关键词，经过analyzer处理。
对处理后的关键词搜索索引找出对应的Document。
用户根据需要从找到的Docum ent中提取需要的Field。
3 一些需要知道的概念lucene用到一些概念，了解它们的含义，有利于下面的讲解。
3.1 analyzerAnalyzer 是分析器，它的作用是把一个字符串按某种规则划分成一个个词语，并去除其中的无效词语，这里说的无效词语是指英文中的“of”、“the”，中文中的“的”、“地”等词语，这些词语在文章中大量出现，但是本身不包含什么关键信息，去掉有利于缩小索引文件、提高效率、提高命中率。
分词的规则千变万化，但目的只有一个：按语义划分。
这点在英文中比较容易实现，因为英文本身就是以单词为单位的，已经用空格分开；而中文则必须以某种方法将连成一片的句子划分成一个个词语。
具体划分方法下面再详细介绍，这里只需了解分析器的概念即可。
3.2 docum ent用户提供的源是一条条记录，它们可以是文本文件、字符串或者数据库表的一条记录等等。
一条记录经过索引之后，就是以一个Docum ent的形式存储在索引文件中的。
用户进行搜索，也是以Docum ent列表的形式返回。
3.3 field一个Document可以包含多个信息域，例如一篇文章可以包含“标题”、“正文”、“最后修改时间”等信息域，这些信息域就是通过Field在Docum ent中存储的。
Field有两个属性可选：存储和索引。
通过存储属性你可以控制是否对这个Field进行存储；通过索引属性你可以控制是否对该Field进行索引。
这看起来似乎有些废话，事实上对这两个属性的正确组合很重要，下面举例说明：还是以刚才的文章为例子，我们需要对标题和正文进行全文搜索，所以我们要把索引属性设置为真，同时我们希望能直接从搜索结果中提取文章标题，所以我们把标题域的存储属性设置为真，但是由于正文域太大了，我们为了缩小索引文件大小，将正文域的存储属性设置为假，当需要时再直接读取文件；我们只是希望能从搜索解果中提取最后修改时间，不需要对它进行搜索，所以我们把最后修改时间域的存储属性设置为真，索引属性设置为假。
上面的三个域涵盖了两个属性的三种组合，还有一种全为假的没有用到，事实上Field不允许你那么设置，因为既不存储又不索引的域是没有意义的。
3.4 termterm是搜索的最小单位，它表示文档的一个词语，term由两部分组成：它表示的词语和这个词语所出现的field。
3.5 tockentocken是term的一次出现，它包含trem文本和相应的起止偏移，以及一个类型字符串。
一句话中可以出现多次相同的词语，它们都用同一个term表示，但是用不同的tocken，每个tocken标记该词语出现的地方。
3.6 segment添加索引时并不是每个docum ent都马上添加到同一个索引文件，它们首先被写入到不同的小文件，然后再合并成一个大索引文件，这里每个小文件都是一个segment。
4 lucene的结构lucene包括core和sandbox两部分，其中core是lucene稳定的核心部分，sandbox包含了一些附加功能，例如highlighter、各种分析器。
Lucene core有七个包：analysis，docum ent，index，queryParser，search，store，util。
4.1 analysisAnalysis包含一些内建的分析器，例如按空白字符分词的WhitespaceAnalyzer，添加了stopwrod过滤的StopAnalyzer，最常用的StandardAnalyzer。
4.2 docum entDocument包含文档的数据结构，例如Docum ent类定义了存储文档的数据结构，Field类定义了Document的一个域。
4.3 indexIndex 包含了索引的读写类，例如对索引文件的segment进行写、合并、优化的IndexWriter 类和对索引进行读取和删除操作的IndexReader类，这里要注意的是不要被IndexReader 这个名字误导，以为它是索引文件的读取类，实际上删除索引也是由它完成，IndexWriter只关心如何将索引写入一个个segment，并将它们合并优化；IndexReader则关注索引文件中各个文档的组织形式。
4.4 queryParserQueryParser 包含了解析查询语句的类，lucene的查询语句和sql语句有点类似，有各种保留字，按照一定的语法可以组成各种查询。
Lucene有很多种Query类，它们都继承自Query，执行各种特殊的查询，QueryParser的作用就是解析查询语句，按顺序调用各种Query类查找出结果。
4.5 searchSearch包含了从索引中搜索结果的各种类，例如刚才说的各种Query类，包括TermQuery、BooleanQuery等就在这个包里。
4.6 storeStore包含了索引的存储类，例如Directory定义了索引文件的存储结构，FSDirectory为存储在文件中的索引，RAMDirectory为存储在内存中的索引，MmapDirectory为使用内存映射的索引。
4.7 utilUtil包含一些公共工具类，例如时间和字符串之间的转换工具。
5 如何建索引5.1 最简单的能完成索引的代码片断IndexWriter writer = new IndexWriter(“/data/index/”, new StandardAnalyzer(), true);Document doc = new Docum ent();doc.add(new Field("title", "lucene introduc tion", Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));doc.add(new Field("content", "lucene works well", Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));writer.optimize();writer.close();下面我们分析一下这段代码。
首先我们创建了一个writer，并指定存放索引的目录为“/data/index”，使用的分析器为StandardAnalyzer，第三个参数说明如果已经有索引文件在索引目录下，我们将覆盖它们。
然后我们新建一个document。
我们向docum ent添加一个field，名字是“title”，内容是“lucene introduction”，对它进行存储并索引。
再添加一个名字是“content”的field，内容是“lucene works well”，也是存储并索引。
然后我们将这个文档添加到索引中，如果有多个文档，可以重复上面的操作，创建docum ent 并添加。
添加完所有document，我们对索引进行优化，优化主要是将多个segment合并到一个，有利于提高索引速度。
随后将writer关闭，这点很重要。
对，创建索引就这么简单！当然你可能修改上面的代码获得更具个性化的服务。
5.2 将索引直接写在内存你需要首先创建一个RAMDirectory，并将其传给writer，代码如下：Directory dir = new RAMDirectory();IndexWriter writer = new IndexWriter(dir, new StandardAnalyzer(), true); Document doc = new Docum ent();doc.add(new Field("title", "lucene introduction", Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));doc.add(new Field("content", "lucene works well", Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED));writer.optimize();writer.close();5.3 索引文本文件如果你想把纯文本文件索引起来，而不想自己将它们读入字符串创建field，你可以用下面的代码创建field：Field field = new Field("content", new FileReader(file));这里的file就是该文本文件。
该构造函数实际上是读去文件内容，并对其进行索引，但不存储。
6 如何维护索引索引的维护操作都是由IndexReader类提供。
6.1 如何删除索引lucene提供了两种从索引中删除document的方法，一种是void deleteDocum ent(int docNum)这种方法是根据docum ent在索引中的编号来删除，每个docum ent加进索引后都会有个唯一编号，所以根据编号删除是一种精确删除，但是这个编号是索引的内部结构，一般我们不会知道某个文件的编号到底是几，所以用处不大。
