当前位置：文档之家› Lucene：基于Java的全文检索引擎简介

Lucene：基于Java的全文检索引擎简介

Lucene是一个基于Java的全文索引工具包。

对于中文用户来说，最关心的问题是其是否支持中文的全文检索。但通过后面对于Lucene 的结构的介绍，你会了解到由于Lucene良好架构设计，对中文的支持只需对其语言词法分析接口进行扩展就能实现对中文检索的支持。

全文检索≠ like "%keyword%"

通常比较厚的书籍后面常常附关键词索引表（比如：北京：12, 34页，上海：3,77页……），它能够帮助读者比较快地找到相关内容的页码。而数据库索引能够大大提高查询的速度原理也是一样，想像一下通过书后面的索引查找的速度要比一页一页地翻内容高多少倍……而索引之所以效率高，另外一个原因是它是排好序的。对于检索系统来说核心是一个排序问题。

所以建立一个高效检索系统的关键是建立一个类似于科技索引一样的反向索引机制，将数据源（比如多篇文章）排序顺序存储的同时，有另外一个排好序的关键词列表，用于存储关键词==>文章映射关系，利用这样的映射关系索引：[关键词==>出现关键词的文章编号，出现次数（甚至包括位置：起始偏移量，结束偏移量），出现频率]，检索过程就是把模糊查询变成多个可以利用索引的精确查询的逻辑组合的过程。从而大大提高了多关键词查询的效率，所以，全文检索问题归结到最后是一个排序问题。

关于亚洲语言的的切分词问题(Word Segment)

对于中文来说，全文索引首先还要解决一个语言分析的问题，对于英文来说，语句中单词之间是天然通过空格分开的，但亚洲语言的中日韩文语句中的字是一个字挨一个，所有，首先要把语句中按“词”进行索引的话，这个词如何切分出来就是一个很大的问题。

首先，肯定不能用单个字符作(si-gram)为索引单元，否则查“上海”时，不能让含有“海上”也匹配。

但一句话：“北京天安门”，计算机如何按照中文的语言习惯进行切分呢？

“北京天安门” 还是“北京天安门”？让计算机能够按照语言习惯进行切分，往往需要机器有一个比较丰富的词库才能够比较准确的识别出语句中的单词。

另外一个解决的办法是采用自动切分算法：将单词按照2元语法(bigram)方式切分出来，比如：

"北京天安门" ==> "北京京天天安安门"。

简单的例子演示一下Lucene的使用方法：

public class IndexFiles {

//使用方法：: IndexFiles [索引输出目录] [索引的文件列表] ...

public static void main(String[] args) throws Exception {

String indexPath = args[0];

IndexWriter writer;

//用指定的语言分析器构造一个新的写索引器（第3个参数表示是否为追加索引）

writer = new IndexWriter(indexPath, new SimpleAnalyzer(), false);

for (int i=1; i

System.out.println("Indexing file " + args[i]);

InputStream is = new FileInputStream(args[i]);

//构造包含2个字段Field的Document对象

//一个是路径path字段，不索引，只存储

//一个是内容body字段，进行全文索引，并存储

Document doc = new Document();

doc.add(Field.UnIndexed("path", args[i]));

doc.add(Field.Text("body", (Reader) new InputStreamReader(is))); //将文档写入索引

writer.addDocument(doc);

is.close();

};

//关闭写索引器

writer.close();

}

索引过程中可以看到：

?语言分析器提供了抽象的接口，因此语言分析(Analyser)是可以定制的，虽然lucene 缺省提供了2个比较通用的分析器SimpleAnalyser和StandardAnalyser，这2个

分析器缺省都不支持中文，所以要加入对中文语言的切分规则，需要修改这2个

分析器。

?Lucene并没有规定数据源的格式，而只提供了一个通用的结构（Document对象）来接受索引的输入，因此输入的数据源可以是：数据库，WORD文档，PDF文档，

HTML文档……只要能够设计相应的解析转换器将数据源构造成成Docuement对

象即可进行索引。

?对于大批量的数据索引，还可以通过调整IndexerWrite的文件合并频率属性（mergeFactor）来提高批量索引的效率。

检索过程和结果显示：

搜索结果返回的是Hits对象，可以通过它再访问Document==>Field中的内容。

假设根据body字段进行全文检索，可以将查询结果的path字段和相应查询的匹配度(score)打印出来，

public class Search {

public static void main(String[] args) throws Exception {

String indexPath = args[0], queryString = args[1];

//指向索引目录的搜索器

Searcher searcher = new IndexSearcher(indexPath);

//查询解析器：使用和索引同样的语言分析器

Query query = QueryParser.parse(queryString, "body",

new SimpleAnalyzer());

//搜索结果使用Hits存储

Hits hits = searcher.search(query);

//通过hits可以访问到相应字段的数据和查询的匹配度

for (int i=0; i

System.out.println(hits.doc(i).get("path") + "; Score: " +

hits.score(i));

};

}

在整个检索过程中，语言分析器，查询分析器，甚至搜索器（Searcher）都是提供了抽象的接口，可以根据需要进行定制。

Hacking Lucene

简化的查询分析器

个人感觉lucene成为JAKARTA项目后，画在了太多的时间用于调试日趋复杂QueryParser，而其中大部分是大多数用户并不很熟悉的，目前LUCENE支持的语法：

Query ::= ( Clause )*

Clause ::= ["+", "-"] [ ":"] ( | "(" Query ")")

中间的逻辑包括：and or + - &&||等符号，而且还有"短语查询"和针对西文的前缀/模糊查询等，个人感觉对于一般应用来说，这些功能有一些华而不实，其实能够实现目前类似于Google的查询语句分析功能其实对于大多数用户来说已经够了。所以，Lucene早期版本的QueryParser仍是比较好的选择。

添加修改删除指定记录（Document）

Lucene提供了索引的扩展机制，因此索引的动态扩展应该是没有问题的，而指定记录的修改也似乎只能通过记录的删除，然后重新加入实现。如何删除指定的记录呢？删除的方法也很简单，只是需要在索引时根据数据源中的记录ID专门另建索引，然后利用IndexReader.delete(Termterm)方法通过这个记录ID删除相应的Document。

根据某个字段值的排序功能

lucene缺省是按照自己的相关度算法（score）进行结果排序的，但能够根据其他字段进行结果排序是一个在LUCENE的开发邮件列表中经常提到的问题，很多原先基于数据库应用都需要除了基于匹配度（score）以外的排序功能。而从全文检索的原理我们可以了解到，任何不基于索引的搜索过程效率都会导致效率非常的低，如果基于其他字段的排序需要在搜索过程中访问存储字段，速度回大大降低，因此非常是不可取的。

但这里也有一个折中的解决方法：在搜索过程中能够影响排序结果的只有索引中已经存储的docID和score这2个参数，所以，基于score以外的排序，其实可以通过将数据源预先排好序，然后根据docID进行排序来实现。这样就避免了在LUCENE搜索结果外对结果再次进行排序和在搜索过程中访问不在索引中的某个字段值。

这里需要修改的是IndexSearcher中的HitCollector过程：

...

scorer.score(new HitCollector() {

private float minScore = 0.0f;

public final void collect(int doc, float score) {

if (score > 0.0f && // ignore zeroed buckets

(bits==null || bits.get(doc))) { // skip docs not in bits

totalHits[0]++;

if (score >= minScore) {

/* 原先：Lucene将docID和相应的匹配度score例入结果命中列表中：

* hq.put(new ScoreDoc(doc, score)); // update hit queue

* 如果用doc 或 1/doc 代替 score，就实现了根据docID顺排或逆排

* 假设数据源索引时已经按照某个字段排好了序，而结果根据docID排序也就实现了

* 针对某个字段的排序，甚至可以实现更复杂的score和docID 的拟合。

hq.put(new ScoreDoc(doc, (float) 1/doc ));

if (hq.size() > nDocs) { // if hit queue overfull

hq.pop(); // remove lowest in hit queue

minScore = ((ScoreDoc)hq.top()).score; // reset minScore }

}

}, reader.maxDoc());

更通用的输入输出接口

虽然lucene没有定义一个确定的输入文档格式，但越来越多的人想到使用一个标准的中间格式作为Lucene的数据导入接口，然后其他数据，比如PDF只需要通过解析器转换成标准的中间格式就可以进行数据索引了。这个中间格式主要以XML为主，类似实现已经不下4，5个：

数据源: WORD PDF HTML DB other

\ | | | /

XML中间格式

Lucene INDEX

目前还没有针对MSWord文档的解析器，因为Word文档和基于ASCII的RTF文档不同，需要使用COM对象机制解析。这个是我在Google上查的相关资料：

https://www.doczj.com/doc/f816021712.html,/products/enterprise_applications.asp

另外一个办法就是把Word文档转换成text：http://www.winfield.demon.nl/index.html

索引过程优化

索引一般分2种情况，一种是小批量的索引扩展，一种是大批量的索引重建。在索引过程中，并不是每次新的DOC加入进去索引都重新进行一次索引文件的写入操作（文件I/O是一件非常消耗资源的事情）。

Lucene先在内存中进行索引操作，并根据一定的批量进行文件的写入。这个批次的间隔越大，文件的写入次数越少，但占用内存会很多。反之占用内存少，但文件IO操作频繁，索引速度会很慢。在IndexWriter中有一个MERGE_FACTOR参数可以帮助你在构造索引器后

根据应用环境的情况充分利用内存减少文件的操作。根据我的使用经验：缺省Indexer是每20条记录索引后写入一次，每将MERGE_FACTOR增加50倍，索引速度可以提高1倍左右。

搜索过程优化

lucene支持内存索引：这样的搜索比基于文件的I/O有数量级的速度提升。

https://www.doczj.com/doc/f816021712.html,/lpt/a/3273

而尽可能减少IndexSearcher的创建和对搜索结果的前台的缓存也是必要的。

Lucene面向全文检索的优化在于首次索引检索后，并不把所有的记录（Document）具体内容读取出来，而起只将所有结果中匹配度最高的头100条结果（TopDocs）的ID放到结果集缓存中并返回，这里可以比较一下数据库检索：如果是一个10,000条的数据库检索结果集，数据库是一定要把所有记录内容都取得以后再开始返回给应用结果集的。所以即使检索匹配总数很多，Lucene的结果集占用的内存空间也不会很多。对于一般的模糊检索应用是用不到这么多的结果的，头100条已经可以满足90%以上的检索需求。

如果首批缓存结果数用完后还要读取更后面的结果时Searcher会再次检索并生成一个上次的搜索缓存数大1倍的缓存，并再重新向后抓取。所以如果构造一个Searcher去查1－120条结果，Searcher其实是进行了2次搜索过程：头100条取完后，缓存结果用完，Searcher 重新检索再构造一个200条的结果缓存，依此类推，400条缓存，800条缓存。由于每次Searcher对象消失后，这些缓存也访问那不到了，你有可能想将结果记录缓存下来，缓存数尽量保证在100以下以充分利用首次的结果缓存，不让Lucene浪费多次检索，而且可以分级进行结果缓存。

Lucene的另外一个特点是在收集结果的过程中将匹配度低的结果自动过滤掉了。这也是和数据库应用需要将搜索的结果全部返回不同之处。

我的一些尝试：

?支持中文的Tokenizer：这里有2个版本，一个是通过JavaCC生成的，对CJK部分按一个字符一个TOKEN索引，另外一个是从SimpleTokenizer改写的，对英

文支持数字和字母TOKEN，对中文按迭代索引。

?基于XML数据源的索引器：XMLIndexer，因此所有数据源只要能够按照DTD转换成指定的XML，就可以用XMLIndxer进行索引了。

?根据某个字段排序：按记录索引顺序排序结果的搜索器：IndexOrderSearcher，因此如果需要让搜索结果根据某个字段排序，可以让数据源先按某个字段排好序

（比如：PriceField），这样索引后，然后在利用这个按记录的ID顺序检索的搜

索器，结果就是相当于是那个字段排序的结果了。

从Lucene学到更多

Luene的确是一个面对对象设计的典范

?所有的问题都通过一个额外抽象层来方便以后的扩展和重用：你可以通过重新实现来达到自己的目的，而对其他模块而不需要；

?简单的应用入口Searcher, Indexer，并调用底层一系列组件协同的完成搜索任务；

?所有的对象的任务都非常专一：比如搜索过程：QueryParser分析将查询语句转换成一系列的精确查询的组合(Query),通过底层的索引读取结构IndexReader进

行索引的读取，并用相应的打分器给搜索结果进行打分/排序等。所有的功能模块

原子化程度非常高，因此可以通过重新实现而不需要修改其他模块。

?除了灵活的应用接口设计，Lucene还提供了一些适合大多数应用的语言分析器实现（SimpleAnalyser,StandardAnalyser），这也是新用户能够很快上手的重要

原因之一。

这些优点都是非常值得在以后的开发中学习借鉴的。作为一个通用工具包，Lunece的确给予了需要将全文检索功能嵌入到应用中的开发者很多的便利。

此外，通过对Lucene的学习和使用，我也更深刻地理解了为什么很多数据库优化设计中要求，比如：

?尽可能对字段进行索引来提高查询速度，但过多的索引会对数据库表的更新操作变慢，而对结果过多的排序条件，实际上往往也是性能的杀手之一。

?很多商业数据库对大批量的数据插入操作会提供一些优化参数，这个作用和索引器的merge_factor的作用是类似的，

?20%/80%原则：查的结果多并不等于质量好，尤其对于返回结果集很大，如何优化这头几十条结果的质量往往才是最重要的。

?尽可能让应用从数据库中获得比较小的结果集，因为即使对于大型数据库，对结果集的随机访问也是一个非常消耗资源的操作。

一种基于Lucene的中文全文检索系统

—94— 一种基于Lucene 的中文全文检索系统苏潭英1，郭宪勇2，金鑫3 （1. 解放军信息工程大学电子技术学院，郑州 450004；2. 北京飞燕技术公司，北京 100072；3. 解放军通信指挥学院，武汉 430010）摘要：在开源全文索引引擎Lucene 的基础上，设计了一个中文全文检索系统模型，该模型系统由7个模块组成，索引模块、检索模块是其中的核心部分。论述了模型的整体结构，分析设计了索引及检索模块，通过具体的索引技术和检索技术来提高整个系统的检索效率。该系统增加了加密模块，实现对建立的全文索引进行加密处理，增强了信息的安全性。关键词：全文检索；Lucene ；倒排索引 Chinese Full-text Retrieval System Based on Lucene SU Tan-ying 1, GUO Xian-yong 2, JIN Xin 3 (1. Institute of Electronic Technology, PLA Information Engineering University, Zhengzhou 450004; 2. Technology Company of Beijing Feiyan, Beijing 100072; 3. Institute of PLA Communication Command, Wuhan 430010) 【Abstract 】This paper proposes a model of Chinese full-text retrieval system based on Lucene which is an open source full-text retrieval engine,and expatiates its frame. This model is composed of seven modules, among which the index module and the search module are the core parts. It designs them concretely, and improves the search efficiency of the full-text retrieval system with index technology and search technology. The system model concludes an encryption module to encrypt the index and increases the system security. 【Key words 】full-text retrieval; Lucene; inverse index 计算机工程Computer Engineering 第33卷第23期 Vol.33 No.23 2007年12月 December 2007 ·软件技术与数据库· 文章编号：1000—3428(2007)23—0094—03 文献标识码：A 中图分类号：TP391 1 中文全文检索系统全文检索技术是一个最普遍的信息查询应用，人们每天在网上使用Google 、百度等搜索引擎查找自己所需的信息，这些搜索引擎的核心技术之一就是全文检索。随着文档处理电子化、无纸化的发展，图书馆、新闻出版、企业甚至个人的电子数据激增，如何建立数据库、管理好自己的数据，是亟待解决的问题，而全文检索是其中一个非常实用的功能。全文检索产品实际上是一个内嵌该项技术的数据库产品[1]。西文的全文检索已有许多成熟的理论与方法，其中，开放源代码的全文检索引擎Lucene 是Apache 软件基金会Jakarta 项目组的一个子项目，它的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，方便在目标系统中实现全文检索的功能。很多项目使用了Lucene 作为其后台的全文索引引擎，比较著名的有： (1)Jive ：Web 论坛系统； (2)Cocoon ：基于XML 的Web 发布框架，全文检索部分使用了Lucene ； (3)Eclipse ：基于Java 的开放开发平台，帮助部分的全文索引使用了Lucene 。 Lucene 不支持中文，但可以通过扩充它的语言分析器实现对中文的检索。本文在深入学习研究Lucene 的前提下，设计了一个中文的全文检索系统，对其核心的索引模块和检索模块进行了阐释，并添加了加密模块对索引信息加密，增强了系统的安全性。 2 系统的总体结构本模型总体上采用了Lucene 的架构。Lucene 的体系结构如表1所示，它的源代码程序由7个模块组成。表1 Lucene 的组成结构模块名功能 org.apache.Lucene.search 搜索入口 org.apache.Lucene.index 索引入口 org.apache.Lucene.analysis 语言分析器 org.apache.Lucene.queryParser 查询分析器 org.apache.Lucene.document 存储结构 org.apache.Lucene.store 底层IO/存储结构 org.apache.Lucene.util 一些公用的数据结构本文通过扩充Lucene 系统来完成中文的全文检索系统，Lucene 包含了大量的抽象类、接口、文档类型等，需要根据具体应用来定义实现，本文对其作了如下扩充修改： (1)按照中文的词法结构来构建相应的语言分析器。Lucene 的语言分析器提供了抽象的接口，因此，语言分析(analyser)是可以定制的。Lucene 缺省提供了2个比较通用的分析器SimpleAnalyser 和StandardAnalyser ，但这2个分析器缺省都不支持中文，因此，要加入对中文语言的切分规则，需要对其进行修改。 (2)按照被索引的文件的格式对不同类型的文档进行解析，进而建立全文索引。例如HTML 文件，通常需要把其中的内容分类加入索引，这就需要从org.apache.lucene.子document 中定义的类Document 继承，定义自己的HTMLDocument 类，然后将之交给org. apache.lucene.index 模块写入索引文件。Lucene 没有规定数据源的格式，只提供作者简介：苏潭英(1981－)，女，硕士研究生，主研方向：数据库全文检索；郭宪勇，高级工程师；金鑫，硕士研究生收稿日期：2007-01-10 E-mail ：sutanyingwendy@https://www.doczj.com/doc/f816021712.html,

Lucene：基于Java的全文检索引擎简介

由于数据库索引不是为全文索引设计的，因此，使用like "%keyword%"时，数据库索引是不起作用的，在使用like查询时，搜索过程又变成类似于一页页翻书的遍历过程了，所以对于含有模糊查询的数据库服务来说，LIKE对性能的危害是极大的。如果是需要对多个关键词进行模糊匹配：like"%keyword1%" and like "%keyword2%" ...其效率也就可想而知了。所以建立一个高效检索系统的关键是建立一个类似于科技索引一样的反向索引机制，将数据源（比如多篇文章）排序顺序存储的同时，有另外一个排好序的关键词列表，用于存储关键词==>文章映射关系，利用这样的映射关系索引：[关键词==>出现关键词的文章编号，出现次数（甚至包括位置：起始偏移量，结束偏移量），出现频率]，检索过程就是把模糊查询变成多个可以利用索引的精确查询的逻辑组合的过程。从而大大提高了多关键词查询的效率，所以，全文检索问题归结到最后是一个排序问题。由此可以看出模糊查询相对数据库的精确查询是一个非常不确定的问题，这也是大部分数据库对全文检索支持有限的原因。Lucene最核心的特征是通过特殊的索引结构实现了传统数据库不擅长的全文索引机制，并提供了扩展接口，以方便针对不同应用的定制。可以通过一下表格对比一下数据库的模糊查询： Lucene全文索引引擎数据库索引将数据源中的数据都通过全文索引一一建立反向索引对于LIKE查询来说，数据传统的索引是根本用不上的。数据需要逐个便利记录进行GREP式的模糊匹配，比有索引的搜索速度要有多个数量级的下降。匹配效果通过词元(term)进行匹配，通过语言分析接口的实现，可以实现对中文等非英语的支持。使用：like "%net%" 会把netherlands也匹配出来，多个关键词的模糊匹配：使用like "%com%net%"：就不能匹配词序颠倒的https://www.doczj.com/doc/f816021712.html, 匹配度有匹配度算法，将匹配程度（相似度）比较高的结果排在前面。没有匹配程度的控制：比如有记录中net出现5词和出现1次的，结果是一样的。结果输出通过特别的算法，将最匹配度最高的头100条结果输出，结果集是缓冲式的小批量读取的。返回所有的结果集，在匹配条目非常多的时候（比如上万条）需要大量的内存存放这些临时结果集。可定制性通过不同的语言分析接口实现，可以方便的定制出符合应用需要的索引规则（包括对中文的支持）没有接口或接口复杂，无法定制结论高负载的模糊查询应用，需要负责的模糊查询的规则，索引的资料量比较大使用率低，模糊匹配规则简单或者需要模糊查询的资料量少全文检索和数据库应用最大的不同在于：让最相关的头100条结果满足98%以上用户的需求 Lucene的创新之处：大部分的搜索（数据库）引擎都是用B树结构来维护索引，索引的更新会导致大量的IO操作，Lucene在实现中，对此稍微有所改进：不是维护一个索引文件，而是在扩展索引的时候不断创建新的索引文件，然后定期的把这些新的小索引文件合并到原先的大索引中（针对不同的更新策略，批次的大小可以调整），这样在不影响检索的效率的前提下，提高了索引的效率。 Lucene和其他一些全文检索系统/应用的比较： Lucene其他开源全文检索系统增量索引和批量索引可以进行增量的索引(Append)，可以对于大量数据进行批量索引，并且接口设计用于优化批量索引和小批量的增量索引。很多系统只支持批量的索引，有时数据源有一点增加也需要重建索引。数据源Lucene没有定义具体的数据源，而是一个文档的结构，因此可以非常灵活的适应各种应用（只要前端有合适的转换器把数据源转换成相应结构），很多系统只针对网页，缺乏其他格式文档的灵活性。索引内容抓取Lucene的文档是由多个字段组成的，甚至可以控制那些字段需要进行索引，那些字段不需要索引，近一步索引的字段也分为需要分词和不需要分词的类型：需要进行分词的索引，比如：标题，文章内容字段不需要进行分词的索引，比如：作者/日期字段缺乏通用性，往往将文档整个索引了

基于Lucene的网站全文搜索的设计与实现.

科技情报开发与经济文章编号：１００５－６０３３（２００５）１５－０２４２－０３ＳＣＩ／ＴＥＣＨＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ＆ＥＣＯＮＯＭＹ２００５年第１５卷第１５期收稿日期：２００５－０６－０３基于Ｌｕｃｅｎｅ的网站全文搜索的设计与实现陈庆伟１，刘军２（１．山西省网络管理中心，山西太原，０３０００１；２．山西省科技情报研究所，山西太原，０３０００１）摘要：Ｌｕｃｅｎｅ是一个基于Ｊａｖａ技术的开放源代码全文索引引擎工具包，它可以方便地嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引／检索功能。利用Ｌｕｃｅｎｅ的ＡＰＩ可以比较方便地为一个网站提供全文搜索功能。探讨了如何使用Ｌｕｃｅｎｅ建造一个通用的Ｗｅｂ站点全文搜索工具，并对在构建系统中应注意的若干问题进行了探讨。关键词：全文搜索；Ｌｕｃｅｎｅ；Ｊａｖａ中图分类号：ＴＰ３９３．０７文献标识码：Ａ在构建一个信息类Ｗｅｂ站点的时候，站点的全文搜索功能是必备的功能之一。一般站点的信息内容都存储在各种数据库系统中，并使用数据库提供的检索和查询功能构建网站的搜索功能。但随着信息的累‘％ｋｅｙｗｏｒｄ％’查询构成的数据检索性能将积，使用数据库中的类似ｌｉｋｅ急剧下降，因此，只使用数据库查询进行全文检索并不是一个好的解决它可以方便方案。Ｌｕｃｅｎｅ是一个基于Ｊａｖａ技术的全文索引引擎工具包，

地嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引／检索功能。例如Ｌｕｃｅｎｅ可以快速实现一个简单、功能强大的数据全文检索系统。ＰＤＦＷｏｒｄＸＳＬＴ格式化各种输出ＴｅｘｔＸＭＬ输出ＸＭＬ格式ＸＭＬ中间格式ＤＢＬｕｃｅｎｅＤＢ１设计目标全文检索系统的主要功能就是为信息资料提供全文索引和查询。对其他专业格式图１接口的实现示意图于一个以提供信息资料为主要目的网站来说，网站的全文检索系统是必备功能之一。但对于小型的信息网站来说，购置全文检索系统的代价经‘ｋｅｙｗｏｒｄ’查询来代替全文检索常是昂贵的。如果只使用数据库的Ｌｉｋｅ

Lucene全文检索的应用及检索效率测试研究

Luc e ne全文检索的应用及检索效率测试研究3 彭　哲　陈敬文【摘　要】使用Lucene设计一个全文检索系统,系统由三大功能模块组成:索引模块、检索模块和存储模块。第二部分着重分析PDF数据转换,X M L文档设计,索引的分词、建立及效率等技术难点,并对中文分词分析器、索引文件膨胀率、索引影响因子及检索系统并对检索响应时间进行测试。应关注X M L数据库的安全性。【关键词】Lucence　X M L　全文检索　效率 Abstract:Using lucene de sign a full t ext retrieval syst em,including index mo dule,retrieval mo dule,a nd dat a ba se mo dule1Mainly a nalyze how to tra nsform PDF to X M L,de signing of X M L dat a ba se,Chine se word se gment ation,founding a nd efficiency of indexe s,then t e st s a nalyzer,exp a nsivity,f a ctors of indexe s a nd re sponding time of se arching1The security of X M L dat a ba se should be p aid att ention to1 K ey w ords:Lucene　X M L　full t ext retrieval　efficiency Lucene不是一个完整的全文检索应用程序,而是一个高性能的J a va全文检索工具包,它可以方便地嵌入到各种应用中实现针对应用的全文检索功能。Lucene以其开放源代码的特性、优异的索引结构和良好的系统架构,得到了越来越广泛的应用。本文使用Lucene设计并实现了一个全文检索系统,与关系数据库相比,采用X M L作为数据存储容器,实现了单个数据库操作,并在大信息量环境下极大地节省了存储空间,提高了检索的速度。 1　系统分析与设计本文实现的全文跨库检索系统由三大功能模块组成:索引模块、检索模块和存储模块[1]。 111　索引模块 Lucene最核心的特征就在于它特殊的索引结构可以提高检索效率,这也是我们选择Lucene的重要原因。Lucene使用的是倒排文件索引结构,它把每个关键词、关键词在文中出现频率、关键词在文中位置分别作为词典文件(Term Dictionary)、频率文件(Fre quencie s)、位置文件(Po sitions)保存。其中词典文件不仅保存每个关键词,还保留了指向频率文件和位置文件的指针,通过指针可以找到该关键词的频率信息和位置信息。同时,关键词在索引文件中的排放顺序是按照字符顺序排列的,所以Lucene可以用二元搜索算法快速定位关键词。另外,Lucene中使用了Field的概念,用于表达信息所在位置(如标题中、文章中、url中),在建立索引时,该Field信息也记录在词典文件中。由于每个关键词一定属于一个或多个Field,所以每个关键词都有一个Field信息。为了减少索引文件的大小,Lucene对索引还使用了压缩技术,首先,对词典文件中的关键词进行了压缩,关键词压缩为<前缀长度,后缀>;其次,大量用到了对数字的压缩,数字只保存与上一个值的差值。在维护索引文件时,Lucene与其他B树结构的索引有所不同,它是在扩展索引的时候不断创建新的索引文件,然后定期把这些新的小索引文件合并到原先的大索引中,这样避免了大量的IO操作,在不影响检索效率的前 3本文系国家社科基金重大项目“建设创新型国家的信息服务体制与信息保障体系研究”(项目编号:06&ZD031)课题成果之一。

全文检索lucene研究

本文由美白面膜排行榜https://www.doczj.com/doc/f816021712.html,整理全文检索lucene研究 1 Lucene简介 Lucene是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎。Lucene以其方便使用、快速实施以及灵活性受到广泛的关注。它可以方便地嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引、检索功能，本总结使用lucene3.0.0 2 Lucene 的包结构 1、analysis对需要建立索引的文本进行分词、过滤等操作 2、standard是标准分析器 3、document提供对Document和Field的各种操作的支持。 4、index是最重要的包，用于向Lucene提供建立索引时各种操作的支持 5、queryParser提供检索时的分析支持 6、search负责检索 7、store提供对索引存储的支持 8、util提供一些常用工具类和常量类的支持 Lucene中的类主要组成如下：

1)org.apache.1ucene.analysis语言分析器，主要用于的切词Analyzer是一个抽象类，管理对文本内容的切分词规则。 2)org.apache.1uceene.document索引存储时的文档结构管理，类似于关系型数据库的表结构。 3)document包相对而言比较简单，document相对于关系型数据库的记录对象，Field主要负责字段的管理。 4)org.apache.1ucene.index索引管理，包括索引建立、删除等。索引包是整个系统核心，全文检索的根本就是为每个切出来的词建索引，查询时就只需要遍历索引，而不需要去正文中遍历，从而极大的提高检索效率。 5)org.apache.1ucene.queryParser查询分析器，实现查询关键词间的运算，如与、或、非等。 6)org.apache.1ucene.search检索管理，根据查询条件，检索得到结果。 7)org.apache.1ucene.store数据存储管理，主要包括一些底层的I/0操作。 8)org.apache.1ucene.util一些公用类。 3 Document文档 1)void add(Field field) 往Document对象中添加字段 2)void removeField(String name)删除字段。若多个字段以同一个字段名存在，则删除首先添加的字段；若不存在，则Document保持不变 3)void removeFields(String name)删除所有字段。若字段不存在，则 Document保持不变 4)Field getField（String name）若多个字段以同一个字段名存在，则返回首先添加的字段；若字段不存在，则Document保持不变 5)Enumeration fields()返回Document对象的所有字段，以枚举类型返回 6)Field [] getFields(String name)根据名称得到一个Field的数组 7)String [] getValues(String name)根据名称得到一个Field的值的数组 Document doc1 = new Document();

开放源代码的全文检索引擎_Lucene

开放源代码的全文检索引擎 Lucene ――介绍、系统结构与源码实现分析第一节全文检索系统与Lucene简介一、什么是全文检索与全文检索系统？全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。全文检索的方法主要分为按字检索和按词检索两种。按字检索是指对于文章中的每一个字都建立索引，检索时将词分解为字的组合。对于各种不同的语言而言，字有不同的含义，比如英文中字与词实际上是合一的，而中文中字与词有很大分别。按词检索指对文章中的词，即语义单位建立索引，检索时按词检索，并且可以处理同义项等。英文等西方文字由于按照空白切分词，因此实现上与按字处理类似，添加同义处理也很容易。中文等东方文字则需要切分字词，以达到按词索引的目的，关于这方面的问题，是当前全文检索技术尤其是中文全文检索技术中的难点，在此不做详述。全文检索系统是按照全文检索理论建立起来的用于提供全文检索服务的软件系统。一般来说，全文检索需要具备建立索引和提供查询的基本功能，此外现代的全文检索系统还需要具有方便的用户接口、面向WWW[1]的开发接口、二次应用开发接口等等。功能上，全文检索系统核心具有建立索引、处理查询返回结果集、增加索引、优化索引结构等等功能，外围则由各种不同应用具有的功能组成。结构上，全文检索系统核心具有索引引擎、查询引擎、文本分析引擎、对外接口等等，加上各种外围应用系统等等共同构成了全文检索系统。图1.1展示了上述全文检索系统的结构与功能。

基于Java的全文索引引擎

在应用中加入全文检索功能 ——基于Java的全文索引引擎Lucene简介作者：车东 Email: https://www.doczj.com/doc/f816021712.html,/https://www.doczj.com/doc/f816021712.html, 写于：2002/08 最后更新：09/09/2006 17:09:05 Feed Back >> (Read this before you ask question) 版权声明：可以任意转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明 https://www.doczj.com/doc/f816021712.html,/tech/lucene.html 关键词：Lucene java full-text search engine Chinese word segment 内容摘要： Lucene是一个基于Java的全文索引工具包。 1.基于Java的全文索引引擎Lucene简介：关于作者和Lucene的历史 2.全文检索的实现：Luene全文索引和数据库索引的比较 3.中文切分词机制简介：基于词库和自动切分词算法的比较 4.具体的安装和使用简介：系统结构介绍和演示 5.Hacking Lucene：简化的查询分析器，删除的实现，定制的排序，应用接口的扩展 6.从Lucene我们还可以学到什么基于Java的全文索引/检索引擎——Lucene Lucene不是一个完整的全文索引应用，而是是一个用Java写的全文索引引擎工具包，它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引/检索功能。 Lucene的作者：Lucene的贡献者Doug Cutting是一位资深全文索引/检索专家，曾经是V-Twin搜索引擎(Apple的Copland操作系统的成就之一)的主要开发者，后在Excite担任高级系统架构设计师，目前从事于一些INTERNET底层架构的研究。他贡献出的Lucene的目标是为各种中小型应用程序加入全文检索功能。 Lucene的发展历程：早先发布在作者自己的https://www.doczj.com/doc/f816021712.html,，后来发布在SourceForge，2001年年底成为APACHE基金会jakarta的一个子项目：https://www.doczj.com/doc/f816021712.html,/lucene/ 已经有很多Java项目都使用了Lucene作为其后台的全文索引引擎，比较著名的有： Jive：WEB论坛系统；

Lucene：基于Java的全文检索引擎简介

版权声明：可以任意转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明。 https://www.doczj.com/doc/f816021712.html,/tech/lucene.html -------------------------------------------------------------------------------- Lucene是一个基于Java的全文索引工具包。基于Java的全文索引引擎Lucene简介：关于作者和Lucene的历史全文检索的实现：Luene全文索引和数据库索引的比较中文切分词机制简介：基于词库和自动切分词算法的比较具体的安装和使用简介：系统结构介绍和演示 Hacking Lucene：简化的查询分析器，删除的实现，定制的排序，应用接口的扩展从Lucene我们还可以学到什么基于Java的全文索引/检索引擎——Lucene Lucene不是一个完整的全文索引应用，而是是一个用Java写的全文索引引擎工具包，它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引/检索功能。 Lucene的作者：Lucene的贡献者Doug Cutting是一位资深全文索引/检索专家，曾经是V-Twin 搜索引擎(Apple的Copland操作系统的成就之一)的主要开发者，后在Excite担任高级系统架构设计师，目前从事于一些INTERNET底层架构的研究。他贡献出的Lucene的目标是为各种中小型应用程序加入全文检索功能。 Lucene的发展历程：早先发布在作者自己的https://www.doczj.com/doc/f816021712.html,，后来发布在SourceForge，2001年年底成为APACHE基金会jakarta的一个子项目：https://www.doczj.com/doc/f816021712.html,/lucene/ 已经有很多Java项目都使用了Lucene作为其后台的全文索引引擎，比较著名的有： Jive：WEB论坛系统； Eyebrows：邮件列表HTML归档/浏览/查询系统，本文的主要参考文档“TheLucene search engine: Powerful, flexible, and free”作者就是EyeBrows系统的主要开发者之一，而EyeBrows已经成为目前APACHE项目的主要邮件列表归档系统。 Cocoon:基于XML的web发布框架，全文检索部分使用了Lucene Eclipse:基于Java的开放开发平台，帮助部分的全文索引使用了Lucene 对于中文用户来说，最关心的问题是其是否支持中文的全文检索。但通过后面对于Lucene 的结构的介绍，你会了解到由于Lucene良好架构设计，对中文的支持只需对其语言词法分析接口进行扩展就能实现对中文检索的支持。全文检索的实现机制 Lucene的API接口设计的比较通用，输入输出结构都很像数据库的表==>记录==>字段，所以很多传统的应用的文件、数据库等都可以比较方便的映射到Lucene的存储结构/接口中。总体上看：可以先把Lucene当成一个支持全文索引的数据库系统。

开放源代码的全文检索引擎 Lucene

开放源代码的全文检索引擎Lucene ――介绍、系统结构与源码实现分析第一节全文检索系统与Lucene简介一、什么是全文检索与全文检索系统？全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。全文检索的方法主要分为按字检索和按词检索两种。按字检索是指对于文章中的每一个字都建立索引，检索时将词分解为字的组合。对于各种不同的语言而言，字有不同的含义，比如英文中字与词实际上是合一的，而中文中字与词有很大分别。按词检索指对文章中的词，即语义单位建立索引，检索时按词检索，并且可以处理同义项等。英文等西方文字由于按照空白切分词，因此实现上与按字处理类似，添加同义处理也很容易。中文等文字则需要切分字词，以达到按词索引的目的，关于这方面的问题，是当前全文检索技术尤其是中文全文检索技术中的难点，在此不做详述。全文检索系统是按照全文检索理论建立起来的用于提供全文检索服务的软件系统。一般来说，全文检索需要具备建立索引和提供查询的基本功能，此外现代的全文检索系统还需要具有方便的用户接口、面向WWW[1]的开发接口、二次应用开发接口等等。功能上，全文检索系统核心具有建立索引、处理查询返回结果集、增加索引、优化索引结构等等功能，外围则由各种不同应用具有的功能组成。结构上，全文检索系统核心具有索引引擎、查询引擎、文本分析引擎、对外接口等等，加上各种外围应用系统等等共同构成了全文检索系统。图1.1展示了上述全文检索系统的结构与功能。

Lucene：基于Java的全文检索引擎简介

另外，如果是在选择全文引擎，现在也许是试试Sphinx的时候了：相比Lucene速度更快，有中文分词的支持，而且内置了对简单的分布式检索的支持；基于Java的全文索引/检索引擎——Lucene Lucene不是一个完整的全文索引应用，而是是一个用Java写的全文索引引擎工具包，它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引/检索功能。 Lucene的作者：Lucene的贡献者Doug Cutting是一位资深全文索引/检索专家，曾经是V-Twin搜索引擎(Apple的Copland操作系统的成就之一)的主要开发者，后在Excite担任高级系统架构设计师，目前从事于一些INTERNET底层架构的研究。他贡献出的Lucene的目标是为各种中小型应用程序加入全文检索功能。 Lucene的发展历程：早先发布在作者自己的https://www.doczj.com/doc/f816021712.html,，后来发布在SourceForge，2001年年底成为APACHE基金会jakarta的一个子项目： https://www.doczj.com/doc/f816021712.html,/lucene/ 已经有很多Java项目都使用了Lucene作为其后台的全文索引引擎，比较著名的有：对于中文用户来说，最关心的问题是其是否支持中文的全文检索。但通过后面对于Lucene 的结构的介绍，你会了解到由于Lucene良好架构设计，对中文的支持只需对其语言词法分析接口进行扩展就能实现对中文检索的支持。全文检索的实现机制

全文检索≠ like "%keyword%" 通常比较厚的书籍后面常常附关键词索引表（比如：北京：12, 34页，上海：3,77页……），它能够帮助读者比较快地找到相关内容的页码。而数据库索引能够大大提高查询的速度原理也是一样，想像一下通过书后面的索引查找的速度要比一页一页地翻内容高多少倍……而索引之所以效率高，另外一个原因是它是排好序的。对于检索系统来说核心是一个排序问题。由于数据库索引不是为全文索引设计的，因此，使用like "%keyword%"时，数据库索引是不起作用的，在使用like查询时，搜索过程又变成类似于一页页翻书的遍历过程了，所以对于含有模糊查询的数据库服务来说，LIKE对性能的危害是极大的。如果是需要对多个关键词进行模糊匹配：like"%keyword1%" and like "%keyword2%" ...其效率也就可想而知了。所以建立一个高效检索系统的关键是建立一个类似于科技索引一样的反向索引机制，将数据源（比如多篇文章）排序顺序存储的同时，有另外一个排好序的关键词列表，用于存储关键词==>文章映射关系，利用这样的映射关系索引：[关键词==>出现关键词的文章编号，出现次数（甚至包括位置：起始偏移量，结束偏移量），出现频率]，检索过程就是把模糊查询变成多个可以利用索引的精确查询的逻辑组合的过程。从而大大提高了多关键词查询的效率，所以，全文检索问题归结到最后是一个排序问题。由此可以看出模糊查询相对数据库的精确查询是一个非常不确定的问题，这也是大部分数据库对全文检索支持有限的原因。Lucene最核心的特征是通过特殊的索引结构实现了传统数据库不擅长的全文索引机制，并提供了扩展接口，以方便针对不同应用的定制。

Lucene 全文检索原理

Lucene实践：全文检索的基本原理一、总论根据https://www.doczj.com/doc/f816021712.html,/java/docs/index.html定义： "Apache Lucene(TM) is a high-performance, full-featured text search engine library written entirely in Java. It is a technology suitable for nearly any application that requires full-text search, especially cross-platform." Lucene是一个高效的，基于Java的全文检索库。所以在了解Lucene之前要费一番工夫了解一下全文检索。那么什么叫做全文检索呢？这要从我们生活中的数据说起。我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据和非结构化数据。 ?结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。 ?非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等。当然有的地方还会提到第三种，半结构化数据，如XML，HTML等，当根据需要可按结构化数据来处理，也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。非结构化数据又一种叫法叫全文数据。按照数据的分类，搜索也分为两种： ?对结构化数据的搜索：如对数据库的搜索，用SQL 语句。再如对元数据的搜索，如利用windows搜索对文件名，类型，修改时间进行搜索等。 ?对非结构化数据的搜索：如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，Linux下的grep命令，再如用 Google和百度可以搜索大量内容数据。对非结构化数据也即对全文数据的搜索主要有两种方法：一种是顺序扫描法(Serial Scanning)：所谓顺序扫描，比如要找内容包含某一个字符串的文件，就是一个文档一个文档的看，对于每一个文档，从头看到尾，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下一个文件，直到扫描完所有的文件。如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，只是相当的慢。如果你有一个80G硬盘，如果想在上面找到一个内容包含某字符串的文件，不花他几个小时，怕是做不到。Linux下的grep命令也是这一种方式。大家可能觉得这种方法比较原始，但

Lucene：基于Java的全文检索引擎简介

Lucene：基于Java的全文检索引擎简介 Lucene是一个基于Java的全文索引工具包。对于中文用户来说，最关心的问题是其是否支持中文的全文检索。但通过后面对于Lucene 的结构的介绍，你会了解到由于Lucene良好架构设计，对中文的支持只需对其语言词法分析接口进行扩展就能实现对中文检索的支持。

全文检索定义

一、什么是全文检索与全文检索系统？全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。全文检索的方法主要分为按字检索和按词检索两种。按字检索是指对于文章中的每一个字都建立索引，检索时将词分解为字的组合。对于各种不同的语言而言，字有不同的含义，比如英文中字与词实际上是合一的，而中文中字与词有很大分别。按词检索指对文章中的词，即语义单位建立索引，检索时按词检索，并且可以处理同义项等。英文等西方文字由于按照空白切分词，因此实现上与按字处理类似，添加同义处理也很容易。中文等东方文字则需要切分字词，以达到按词索引的目的，关于这方面的问题，是当前全文检索技术尤其是中文全文检索技术中的难点，在此不做详述。全文检索系统是按照全文检索理论建立起来的用于提供全文检索服务的软件系统。一般来说，全文检索需要具备建立索引和提供查询的基本功能，此外现代的全文检索系统还需要具有方便的用户接口、面向WWW[1]的开发接口、二次应用开发接口等等。功能上，全文检索系统核心具有建立索引、处理查询返回结果集、增加索引、优化索引结构等等功能，外围则由各种不同应用具有的功能组成。结构上，全文检索系统核心具有索引引擎、查询引擎、文本分析引擎、对外接口等等，加上各种外围应用系统等等共同构成了全文检索系统。图1.1展示了上述全文检索系统的结构与功能。在上图中，我们看到：全文检索系统中最为关键的部分是全文检索引擎，各种应用程序都需要建立在这个引擎之上。一个全文检索应用的优异程度，根本上由全文检索引擎来决定。因此提升全文检索引擎的效率即是我们提升全文检索应用的根本。另一个方面，一个优异的全文检索引擎，在做到效率优化的同时，还需要具有开放的体系结构，以方便程序员对整个系统进行优化改造，或者是添加原有系统没有的功能。比如在当今多语言处理的环境下，有时需要给全文检索系统添加处理某种语言或者文本格式的功能，比如在英文系统中添加中文处理功能，在纯文本系统中添加XML[2]或者HTML[3]格式的文本处理功能，系统的开放性和扩充性就十分的重要。