使用 Apache Lucene 搜索文本
简介
Lucene 是一个开源、高度可扩展的搜索引擎库，可以从 Apache Software Foundation 获取。您可以将 Lucene 用于商业和开源应用程序。Lucene 强大的 API 主要关注文本索引和搜索。它可以用于为各种应用程序构建搜索功能，比如电子邮件客户端、邮件列表、Web 搜索、数据库搜索等等。Wikipedia、TheServerSide、jGuru 和 LinkedIn 等网站都使用了 Lucene。
Lucene 还为 Eclipse IDE、Nutch（著名的开源 Web 搜索引擎）以及 IBM?、AOL 和 Hewlett-Packard 等公司提供搜索功能。Lucene 已经兼容许多其他编程语言，包括 Perl、Python、C++ 和 .NET。到 2009 年 7 月 30 日止，用于 Java? 编程语言的最新版 Lucene 为 V2.4.1。
Lucene 功能众多：
拥有强大、准确、有效的搜索算法。
计算每个文档匹配给定查询的分数，并根据分数返回最相关的文档。
支持许多强大的查询类型，比如 PhraseQuery、WildcardQuery、RangeQuery、FuzzyQuery、BooleanQuery 等。
支持解析人们输入的丰富查询表达式。
允许用户使用定制排序、过滤和查询表达式解析扩展搜索行为。
使用基于文件的锁定机制保护并发索引修改。
允许同时搜索和编制索引。
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使用 Lucene 构建应用程序
如图 1 所示，使用 Lucene 构建功能全面的搜索应用程序主要涉及编制数据索引、搜索数据和显示搜索结果几个方面。
图 1. 使用 Lucene 构建应用程序的步骤
本文从使用 Lucene V2.4.1 和 Java 技术开发的样例应用程序中挑选了一些代码片段。示例应用程序为存储在属性文件中一组电子邮件文档编制索引，并展示了如何使用 Lucene 的查询 API 搜索索引。该示例还让您熟悉基本的索引操作。
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为数据编制索引
Lucene 允许您为任何文本格式的数据编制索引。Lucene 可以用于几乎任何数据源以及从中提取的文本信息。您可以使用 Lucene 编制索引并搜索 HTML 文档、Microsoft? Word 文档、PDF 文件中存储的数据。编制数据索引的第一步是让数据变成一个简单的文本格式。您可以使用定制解析器和数据转换器实现这一点。
编制索引的过程
编制索引 是将文本数据转换为有利于快速搜索的格式。这类似于书本后面的索引：为您指出主题在书中出现的位置。
Lucene 将输入数据存储在名为逆序 索引的数据结构中, 该数据结构以索引文件集的形式存储在文件系统或内存中。大部分 Web 搜索引擎都使用逆序索引。它允许用户执行快速关键字查询，查找匹配给定查询的文档。在将文本数据添加到索引前，由分析程序（使用分析过程）进行处理。
分析
分析 是将文本数据转换为搜索基本单位（称为项（term））的过程。在分析过程中，文本数据将经历多项操作：提取单词、移除通用单词、忽略标点符号、将单词变为词根形式、将单词变成小写等等。分析过程发生在编制索引和查询解析之前。分析将文本数据转换为标记，这些标记将作为项添加到 Lucene 索引中。
Lucene 有多种内置分析程序，比如 SimpleAnalyzer、StandardAnalyzer、StopAnalyzer、SnowballAnalyzer 等。它们在标记文本和应用过滤器的方式上有所区别。因为分析在编制索引之前移除单词，它减少了索引的大小，但是不利用精确的查询过程。您可以使用 Lucene 提供的基本构建块创建定制分析程序，以自己的方式控制分析过程。表 1 展示了一些内置分析程序及其处理数据的方式。
表 1. Lucene 的内置分析程序
分析程序 对文本数据的操作
WhitespaceAnalyzer 分解空白处的标记
SimpleAnalyzer 分解非字母字符的文本，并将文本转为小写形式
StopAnalyzer 移除虚字（stop word）—— 对检索无用的字，并将文本转为小写形式
StandardAnalyzer 根据一种复杂语法（识别电子邮件地址、缩写、中文、日文、韩文字符、字母数字等等）标记文本
将文本转为小写形式
移除虚字
核心索引编制类
Directory
表示索引文件存储位置的抽象类。有两个常用的子类：
FSDirectory — 在实际文件系统中存储索引的 Directory 实现。该类对于大型索引非常有用。
RAMDirectory — 在内存中存储所有索引的实现。该类适用于较小的索引，可以完整加载到内存中，在应用程序终止之后销毁。由于索引保存在内存中，所以速度相对较快。
Analyzer
正如上文所述，分析程序负责处理文本数据并将其转换为标记存储在索引中。在编制索引前，IndexWriter 接收用于标记数据的分析程序。要为文本编制索引，您应该使用适用于该文本语言的分析程序。
默认分析程序适用于英语。在 Lucene 沙盒中还有其他分析程序，包括用于中文、日文和韩文的分析程序。
IndexDeletionPolicy
该接口用来实现从索引目录中定制删除过时提交的策略。默认删除策略是 KeepOnlyLastCommitDeletionPolicy，该策略仅保留最近的提交，并在完成一些提交之后立即移除所有之前的提交。
IndexWriter
创建或维护索引的类。它的构造函数接收布尔值，确定是否创建新索引，或者打开现有索引。它提供在索引中添加、删除和更新文档的方法。
对索引所做的更改最初缓存在内存中，并周期性转储到索引目录。IndexWriter 公开了几个控制如何在内存中缓存索引并写入磁盘的字段。对索引的更改对于 IndexReader 不可见，除非调用 IndexWriter 的提交或关闭方法。IndexWriter 创建一个目录锁定文件，以通过同步索引更新保护索引不受破坏。IndexWriter 允许用户指定可选索引删除策略。
列表 1. 使用 Lucene IndexWriter
//Create instance of Directory where index files will be stored
Directory fsDirectory = FSDirectory.getDirectory(indexDirectory);
/* Create instance of analyzer, which will be used to tokenize
the input data */
Analyzer standardAnalyzer = new StandardAnalyzer();
//Create a new index
boolean create = true;
//Create the instance of deletion policy
IndexDeletionPolicy deletionPolicy = new KeepOnlyLastCommitDeletionPolicy();
indexWriter =new IndexWriter(fsDirectory,standardAnalyzer,create,
deletionPolicy,IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);
将数据添加到索引
将文本数据添加到索引涉及到两个类。
Field 表示搜索中查询或检索的数据片。Field 类封装一个字段名称及其值。Lucene 提供了一些选项来指定字段是否需要编制索引或分析，以及值是否需要存储。这些选项可以在创建字段实例时传递。下表展示了 Field 元数据选项的详细信息。
表 2. Field 元数据选项的详细信息
选项 描述
Field.Store.Yes 用于存储字段值。适用于显示搜索结果的字段 — 例如，文件路径和 URL。
Field.Store.No 没有存储字段值 — 例如，电子邮件消息正文。
Field.Index.No 适用于未搜索的字段 — 仅用于存储字段，比如文件路径。
Field.Index.ANALYZED 用于字段索引和分析 — 例如，电子邮件消息正文和标题。
Field.Index.NOT_ANALYZED 用于编制索引但不分析的字段。它在整体中保留字段的原值 — 例如，日期和个人名称。
Document 是一个字段集合。Lucene 也支持推进文档和字段，这在给某些索引数据赋予重要性时非常有用。给文本文件编制索引包括将文本数据封装在字段中、创建文档、填充字段，使用 IndexWriter 向索引添加文档。
列表 2 展示向索引添加数据的示例。
列表 2. 向索引添加数据
/*Step 1. Prepare the data for indexing. Extract the data. */
String sender = properties.getProperty("sender");
String date = properties.getProperty("date");
String subject = properties.getProperty("subject");
String message = properties.getProperty("message");
String emaildoc = file.getAbsolutePath();
/* Step 2. Wrap the data in the Fields and add them to a Document */
Field senderField =
new Field("sender",sender,Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED);
Field emaildatefield =
new Field("date",date,Field.Store.NO,Field.Index.NOT_ANALYZED);
Field subjectField =
new Field("subject",subject,Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED);
Field messagefield =
new Field("message",message,Field.Store.NO,Field.Index.ANALYZED);
Field emailDocField =
new Field("emailDoc",emaildoc,Field.Store.YES,
Field.Index.NO);
Document doc = new Document();
// Add these fields to a Lucene Document
doc.add(senderField);
doc.add(emaildatefield);
doc.add(subjectField);
doc.add(messagefield);
doc.add(emailDocField);
//Step 3: Add this document to Lucene Index.
indexWriter.addDocument(doc);
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搜索索引数据
搜索是在索引中查找单词并查找包含这些单词的文档的过程。使用 Lucene 的搜索 API 构建的搜索功能非常简单明了。本小节讨论 Lucene 搜索 API 的主要类。
Searcher
Searcher 是一个抽象基类，包含各种超负荷搜索方法。IndexSearcher 是一个常用的子类，允许在给定的目录中存储搜索索引。Search 方法返回一个根据计算分数排序的文档集合。Lucene 为每个匹配给定查询的文档计算分数。IndexSearcher 是线程安全的；一个实例可以供多个线程并发使用。
Term
Term 是搜索的基本单位。它由两部分组成：单词文本和出现该文本的字段的名称。Term 对象也涉及索引编制，但是可以在 Lucene 内部创建。
Query 和子类
Query 是一个用于查询的抽象基类。搜索指定单词或词组涉及到在项中包装它们，将项添加到查询对象，将查询对象传递到 IndexSearcher 的搜索方法。
Lucene 包含各种类型的具体查询实现，比如 TermQuery、BooleanQuery、PhraseQuery、PrefixQuery、RangeQuery、MultiTermQuery、FilteredQuery、SpanQuery 等。以下部分讨论 Lucene 查询 API 的主查询类。
TermQuery
搜索索引最基本的查询类型。可以使用单个项构建 TermQuery。项值应该区分大小写，但也并非全是如此。注意，传递的搜索项应该与文档分析得到的项一致，因为分析程序在构建索引之前对原文本执行许多操作。
例如，考虑电子邮件标题 “Job openings for Java Professionals at Bangalore”。假设您使用 StandardAnalyzer 编制索引。现在如果我们使用 TermQuery 搜索 “Java”，它不会返回任何内容，因为本文本应该已经规范化，并通过 StandardAnalyzer 转成小写。如果搜索小写单词 “java”，它将返回所有标题字段中包含该单词的邮件。
列表 3. 使用 TermQuery 搜索
//Search mails having the word "java" in the subject field
Searcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexDirectory);
Term term = new Term("subject","java");
Query termQuery = new TermQuery(term);
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(termQuery,10);
RangeQuery
您可以使用 RangeQuery 在某个范围内搜索。索引中的所有项都以字典顺序排列。Lucene 的 RangeQuery 允许用户在某个范围内搜索项。该范围可以使用起始项和最终项（包含两端或不包含两端均可）指定。
列表 4. 在某个范围内搜索
/* RangeQuery example:Search mails from 01/06/2009 to 6/06/2009
both inclusive */
Term begin = new Term("date","20090601");
Term end = new Term("date","20090606");
Query query = new RangeQuery(begin, end, true);
PrefixQuery
您可以使用 PrefixQuery 通过前缀单词进行搜索，该方法用于构建一个查询，该查询查找包含以指定单词前缀开始的词汇的文档。
列表 5. 使用 PrefixQuery 搜索
//Search mails having sender field prefixed by the word 'job'
PrefixQuery prefixQuery = new PrefixQuery(new Term("sender","job"));
PrefixQuery query = new PrefixQuery(new Term("sender","job"));
BooleanQuery
您可以使用 BooleanQuery 组合任何数量的查询对象，构建强大的查询。它使用 query 和一个关联查询的子句，指示查询是应该发生、必须发生还是不得发生。在 BooleanQuery 中，子句的最大数量默认限制为 1,024。您可以调用 setMaxClauseCount 方法设置最大子句数。
列表 6. 使用 BooleanQuery 进行搜索
// Search mails have both 'java' and 'bangalore' in the subject field
Query query1 = new TermQuery(new Term("subject","java"));
Query query2 = new TermQuery(new Term("subject","bangalore"));
BooleanQuery query = new BooleanQuery();
query.add(query1,BooleanClause.Occur.MUST);
query.add(query2,BooleanClause.Occur.MUST);
PhraseQuery
您可以使用 PhraseQuery 进行短语搜索。PhraseQuery 匹配包含特定单词序列的文档。PhraseQuery 使用索引中存储的项的位置信息。考虑匹配的项之间的距离称为 slop。默认情况下，slop 的值为零，这可以通过调用 setSlop 方法进行设置。PhraseQuery 还支持多个项短语。
列表 7. 使用 PhraseQuery 进行搜索
/* PhraseQuery example: Search mails that have phrase 'job opening j2ee'
in the subject field.*/
PhraseQuery query = new PhraseQuery();
query.setSlop(1);
query.add(new Term("subject","job"));
query.add(new Term("subject","opening"));
query.add(new Term("subject","j2ee"));
WildcardQuery
WildcardQuery 实现通配符搜索查询，这允许您搜索 arch*（可以查找包含 architect、architecture 等）之类的单词。使用两个标准通配符：
* 表示零个以上
? 表示一个以上
如果使用以通配符查询开始的模式进行搜索，则可能会引起性能的降低，因为这需要查询索引中的所有项以查找匹配文档。
列表 8. 使用 WildcardQuery 进行搜索
//Search for 'arch*' to find e-mail messages that have word 'architect' in the subject
field./
Query query = new WildcardQuery(new Term("subject","arch*"));
FuzzyQuery
您可以使用 FuzzyQuery 搜索类似项，该类匹配类似于指定单词的单词。类似度测量基于 Levenshtein（编辑距离）算法进行。在列表 9 中，FuzzyQuery 用于查找与拼错的单词 “admnistrtor” 最接近的项，尽管这个错误单词没有索引。
列表 9. 使用 FuzzyQuery 进行搜索
/* Search for emails that have word similar to 'admnistrtor' in the
subject field. Note we have misspelled admnistrtor here.*/
Query query = new FuzzyQuery(new Term("subject", "admnistrtor"));
QueryParser
QueryParser 对于解析人工输入的查询字符非常有用。您可以使用它将用户输入的查询表达式解析为 Lucene 查询对象，这些对象可以传递到 IndexSearcher 的搜索方法。它可以解析丰富的查询表达式。 QueryParser 内部将人们输入的查询字符串转换为一个具体的查询子类。您需要使用反斜杠（\）将 *、? 等特殊字符进行转义。您可以使用运算符 AND、OR 和 NOT 构建文本布尔值查询。
列表 10. 搜索人工输入的查询表达式
QueryParser queryParser = new QueryParser("subject",new StandardAnalyzer());
// Search for emails that contain the words 'job openings' and '.net' and 'pune'
Query query = queryParser.parse("job openings AND .net AND pune");
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显示搜索结果
IndexSearcher 返回一组对分级搜索结果（如匹配给定查询的文档）的引用。您可以使用 IndexSearcher 的搜索方法确定需要检索的最优先搜索结果数量。可以在此基础上构建定制分页。您可以添加定制 Web 应用程序或桌面应用程序来显示搜索结果。检索搜索结果涉及的主要类包括 ScoreDoc 和 TopDocs。
ScoreDoc
搜索结果中包含一个指向文档的简单指针。这可以封装文档索引中文档的位置以及 Lucene 计算的分数。
TopDocs
封装搜索结果以及 ScoreDoc 的总数。
以下代码片段展示了如何检索搜索结果中包含的文档。
列表 11. 展示搜索结果
/* First parameter is the query to be executed and
second parameter indicates the no of search results to fetch */
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query,20);
System.out.println("Total hits "+topDocs.totalHits);
// Get an array of references to matched documents
ScoreDoc[] scoreDosArray = topDocs.scoreDocs;
for(ScoreDoc scoredoc: scoreDosArray){
//Retrieve the matched document and show relevant details
Document doc = indexSearcher.doc(scoredoc.doc);
System.out.println("\nSender: "+doc.getField("sender").stringValue());
System.out.println("Subject: "+doc.getField("subject").stringValue());
System.out.println("Email file location: "
+doc.getField("emailDoc").stringValue());
}
基本的索引操作
基本的索引操作包括移除和提升文档。
从索引中移除文档
应用程序常常需要使用最新的数据更新索引并移除较旧的数据。例如，在 Web 搜索引擎中，索引需要定期更新，因为总是需要添加新网页，移除不存在的网页。Lucene 提供了 IndexReader 接口允许您对索引执行这些操作。
IndexReader 是一个提供各种方法访问索引的抽象类。Lucene 内部引用文档时使用文档编号，该编号可以在向索引添加或从中移除文档时更改。文档编号用于访问索引中的文档。IndexReader 不得用于更新目录中的索引，因为已经打开了 IndexWriter。IndexReader 在打开时总是搜索索引的快照。对索引的任何更改都可以看到，直到再次打开 IndexReader。使用 Lucene 重新打开它们的 IndexReader 可以看到最新的索引更新。
列表 12. 从索引中删除文档
// Delete all the mails from the index received in May 2009.
IndexReader indexReader = IndexReader.open(indexDirectory);
indexReader.deleteDocuments(new Term("month","05"));
//close associate index files and save deletions to disk
indexReader.close();
提升文档和字段
有时您需要给某些索引数据更高的重要级别。您可以通过设置文档或字段的提升因子实现这一点。默认情况下，所有文档和字段的默认提升因子都是 1.0。
列表 13. 提升字段
if(subject.toLowerCase().indexOf("pune") != -1){
// Display search results that contain pune in their subject first by setting boost factor
subjectField.setBoost(2.2F);
}
//Display search results that contain 'job' in their sender email address
if(sender.toLowerCase().indexOf("job")!=-1){
luceneDocument.setBoost(2.1F);
}
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扩展搜索
Lucene 提供一个称为排序 的高级功能。您可以根据指示文档在索引中相对位置的字段对搜索结果进行排序。用于排序的字段必须编制索引但不得标记。搜索字段中可以放入 4 种可能的项值：整数值、long 值、浮点值和字符串。
还可以通过索引顺序排序搜索结果。Lucene 通过降低相关度（比如默认的计算分数）对结果排序。排序的顺序是可以更改的。
列表 14. 排序搜索结果
/* Search mails having the word 'job' in subject and return results
sorted by sender's email in descending order.
*/
SortField sortField = new SortField("sender", true);
Sort sortBySender = new Sort(sortField);
WildcardQuery query = new WildcardQuery(new Term("subject","job*"));
TopFieldDocs topFieldDocs =
indexSearcher.search(query,null,20,sortBySender);
//Sorting by index order
topFieldDocs = indexSearcher.search(query,null,20,Sort.INDEXORDER);
Filtering 是限制搜索空间，只允许某个文档子集作为搜索范围的过程。您可以使用该功能实现对搜索结果进行再次搜索，或者在搜索结果上实现安全性。Lucene 带有各种内置的过滤器，比如 BooleanFilter、CachingWrapperFilter、ChainedFilter、DuplicateFilter、PrefixFilter、QueryWrapperFilter、RangeFilter、RemoteCachingWrapperFilter、SpanFilter 等。Filter 可以传递到 IndexSearcher 的搜索方法，以过滤匹配筛选标准的筛选文档。
列表 15. 筛选搜索结果
/*Filter the results to show only mails that have sender field
prefixed with 'jobs' */
Term prefix = new Term("sender","jobs");
Filter prefixFilter = new PrefixFilter(prefix);
WildcardQuery query = new WildcardQuery(new Term("subject","job*"));
indexSearcher.search(query,prefixFilter,20);
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结束语
Lucene 是来自 Apache 的一个非常流行的开源搜索库, 它为应用程序提供了强大的索引编制和搜索功能。它提供了一个简单易用的 API，只需要稍微了解索引编制和搜索的原理即可使用。在本文中，您学习了 Lucene 架构及其核心 API。
Lucene 为许多知名网站和组织提供了各种强大的搜索功能。它还兼容许多其他编程语言。Lucene 有一个活跃的大型技术用户社区。如果您需要一些易用、可扩展以及高性能的开源搜索库，Apache Lucene 是一个极佳的选择。
