Lucene实现索引和查询

0引言

随着万维网的发展和大数据时代的到来，每天都有大量的数字化信息在生产、存储、传递和转化，如何从大量的信息中以一定的方式找到满足自己需求的信息，使之有序化并加以利用成为一大难题。全文检索技术是现如今最普遍的信息查询应用，生活中利用搜索引擎，在博客论坛中查找信息，这些搜索的核心原理就是本文要实现的全文检索技术。随着文档信息数字化的实现，将信息有效存储并及时准确的提取是每一个公司、企业和单位要做好的基础。针对英文的全文检索已经有很多成熟的理论和方法，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。Lucene不支持中文，但是目前已有很多开源的中文分词器可以对中文内容进行索引，本文在研究Lucene核心原理的基础上，分别实现了对中英文网页的爬取和检索。

1 Lucene介绍

1.1 lucene简介

Lucene是一个用Java写的全文检索引擎工具包，实现构造了索引和搜索两大核心功能，并且两者相互独立，这使得开发人员可以方便扩展，Lucene提供了丰富的API , 可以与存储在索引中的信息方便的交互。需要说明的是它并不是一个完整的全文检索应用, 而是为应用程序提供索引和搜索功能。即若想让Lucene 真正起作用, 还需在其基础上做一些必要的二次开发。

Lucene的结构设计与数据库的设计较为相似，但Lucene的索引与数据库有着极大的不同。数据库和Lucene建立索引都是为了查找方便，但是数据库仅仅针对部分字段进行建立，且需要把数据转化为格式化信息，并予以保存。而全文检索是将全部信息按照一定方式进行索引。两种检索的不同和相似如表1-1所示。

表1-1：数据库检索与Lucene检索对比

1.2 lucene总体结构

  Lucene软件包的发布形式是一个JAR文件，版本更新较快且版本差距较大，本文使用的是5.3.1的版本，主要使用的子包如表1-2所示。

表1-2：子包和功能

1.3 lucene架构设计

Lucene功能非常强大，但从根本上来说，主要包括两块：一是从文本内容切分词后索引入库；二是根据查询条件返回结果，即建立索引和进行查询两部分。

如图1-1所示，本文抛出外部接口以及信息来源，重点对网页爬取的文本内容进行索引和查询 。  

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图1-1：Lucene的架构设计

2 JDK的安装和环境变量的配置

　　1.jdk的下载：

在Oracle官网下载符合系统版本的压缩包，网址如下。点击安装，根据提示进行安装，在安装过程中会提示是否安装jre，点击是。　　　　　　　　　　                                               http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html

　　2.设置环境变量：

（1）右键计算机=》属性=》高级系统设置=》环境变量=》系统变量=》新建=》JAVA_HOME:安装路径

（2）Path中新增=》%JAVA_HOME%\bin

 　　3.测试是否成功：

    　　　　　开始=》运行=》CMD  回车 在弹出的 DOS 窗口内

输入：java -version 会出现版本信息，

输入： javac出现 javac 的用法信息

出现如图2-1所示为成功。

图2-1：cmd命令框测试java配置

3 编写Java代码实现对网页内容的获取

因为Lucene针对不同语言要使用不同的分词器，英文使用标准分词器，中文选择使用smartcn分词器。在获取网页的时候，先获取网页存为html文件，在html中由于标签　          的干扰，会对检索效果产生影响，因此需要对html标签进行剔除，并将文本内容转为txt文件进行保存。中英文除了分词器不同，其他基本一致，因此之后的代码和实验结果演            示会选择任一。本文选取五十篇中文故事和英文故事的网页为例。

              具体代码设计如下图：Url2Html.java将输入网址的网页转存为html文件,Html2Txt.java文件实现html文档标签的去除，转存为txt文档。具体代码如图3-1和3-2。

public void way(String filePath,String url) throws Exception{
        File dest = new File(filePath);//建立文件
        InputStream is;//接收字节输入流
        FileOutputStream fos = new FileOutputStream(dest);//字节输出流
        URL wangzhi = new URL(url);//设定网址URL
        is = wangzhi.openStream();
        BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(is);//为字节输入流加缓冲
        BufferedOutputStream bos = new BufferedOutputStream(fos);//为字节输出流加缓冲
        /*
         * 对字节进行读取
         */
        int length;
        byte[] bytes = new byte[1024*20];
        while((length = bis.read(bytes, 0, bytes.length)) != -1){
            fos.write(bytes, 0, length);
        }
        /*
         * 关闭缓冲流和输入输出流
         */
        bos.close();        
        fos.close();
        bis.close();
        is.close();
    }

以童话故事《笨狼上学》的网页为例，文档路径设为”E:\work \lucene \test \data \html”和”E:\work\lucene\test\data\txt”，在每一次读取网页的时候需要设定的两个参数为文件命名filename和获取目标网址url。新建一个main函数，实现对两个方法的调用。具体实现如图3-3所示：

执行程序后，分别在两个文件夹中建立”笨狼上学.html”和”笨狼上学.txt”。

4 建立索引

索引和查询的基本原理如下：

建立索引：搜索引擎的索引其实就是实现“单词-文档矩阵”的具体数据结构。也是进行全文检索的第一步，lucene提供IndexWriter类进行索引的管理，主要包括add()、delete()、update()。还有对权值的设定，通过不同索引权值的设定，可以在搜索的时候根据相关性大小进行返回。

进行搜索：原本的直接搜索是针对文档进行顺序检索，在建立索引之后，可以通过对索引的查找以找到索引词在文档中出现的位置，然后返回索引项所对的文档中的位置和词。Lucene提供IndexSearcher类进行对文档的检索，检索形式主要分为两类，第一类是Term，针对单个词项的检索；第二类是Parser，可以自定义构造检索表达式，有较多的检索形式，具体的方法会在之后进行实现的演示。

4.1 实验环境

本PC机采用windows 10x64系统，8G内存，256G固态硬盘。开发环境为Myeclipse 10，jdk版本为1.8。在实验过程中，因为部分语法的转变，若干Class采用1.6版本实现。

4.2 建立索引

建立索引库就是往索引库添加一条条索引记录，Lucene为添加一条索引记录提供了接口，添加索引。

主要用到了“写索引器”、“文档”、“域”这3 个类。要建立索引，首先要构造一个Document 文档对象，确定Document的各个域，这类似于关系型数据库中表结构的建立，Document相当于表中的一个记录行，域相当于一行中的列，在Lucene 中针对不同域的属性和数据输出的需求，对域还可以选择不同的索引/存储字段规则，在本实验中，文件名fileName、文件路径fullPath和文本内容content作为Document 的域。

IndexWriter 负责接收新加入的文档，并写入索引库中。在创建“写索引器”IndexWriter 时需要指定所使用的语言分析器。建立索引分为两个类别，第一：不加权索引；第二：加权索引。

public Indexer(String indexDir)throws Exception{
        Directory dir=FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));
        Analyzer analyzer=new StandardAnalyzer(); // 标准分词器
        //SmartChineseAnalyzer analyzer = new SmartChineseAnalyzer();
        IndexWriterConfig iwc=new IndexWriterConfig(analyzer);
        writer=new IndexWriter(dir, iwc);
    }

设置索引字段，Store表示是否对索引内容存储：fileName和fullPath占用内存较少可以进行存储，以方便查询返回。

private Document getDocument(File f)throws Exception {
        Document doc=new Document();
        doc.add(new TextField("contents", new FileReader(f)));
        doc.add(new TextField("fileName", f.getName(),Store.YES));
        doc.add(new TextField("fullPath",f.getCanonicalPath(),Store.YES));//路径索引
        return doc;
    }

执行主代码后结果如图：设计在索引某个文件的时候返回文件“索引文件：+文件路径”，且计算输出索引全部文件花费的时间。

4.3 对索引的删除和修改

一般对数据库的操作包括CRUD（增加、删除、更改、查询），增加就是对索引项的选择和建立，查询作为较为核心的功能会在之后展开论述，这里主要记录一下在删除、更新索引时用到的方法。

删除分为两种类型，包括普通的删除和彻底删除，因为索引的删除影响到整个数据库，而且对于大型的系统而言，删除索引意味着对系统的底层进行更改，耗时耗力而且无法返回，前面索引的时候看到建立索引后生成若干小文件，当进行查找的时候会将各个文件进行合并然后查找。普通删除仅仅是对之前建立的索引做个简单的标记，致使无法进行查找返回。彻底删除则是对索引进行销毁，无法撤销。以删除索引项“id”为1的索引为例：

普通的删除(在合并前删除)：

writer.deleteDocuments(new Term("id","1"));

writer.commit();

彻底的删除（在合并后删除）：

writer.deleteDocuments(new Term("id","1"));

   writer.forceMergeDeletes(); // 强制删除

   writer.commit();

对索引的修改原理比较简单，就是在原有索引的基础上实现覆盖，实现代码跟上文的增加索引一样，在此不多做阐述。

4.4 对索引的加权

Lucene默认按照相关度排序，Lucene对Field提供了一个可以设置的Boosting参数，这个参数用来表示记录的重要性，在满足搜索条件是，会优先考虑重要性高的记录，返回结果靠前，如果记录较多，权值低的记录会排到首页之后，因此，对索引的加权操作是影响返回结果满意度的重要因素，在实际设计信息系统的时候，应该有严格的权值计算公式，方便对Field权值的更改，更好的满足用户的需求。

例如搜索引擎将点击率高，链入链出的网页给定较高的权重，在返回的时候排到第一页。实现代码如图4-1所示，不加权和加权结果对比如图4-2所示。

　　　　 TextField field = new TextField("fullPath", f.getCanonicalPath(), Store.YES);
        if("A GREAT GRIEF.txt".equals(f.getName())){
            field.setBoost(2.0f);//对文件名为secondry story.txt的fullPath路径加权；
        }                        //默认权重为1.0，改为1.2即增加权重。
        doc.add(field);

图4-1：索引加权

图4-2：加权之前

图4-2：加权之后

由图4-2结果可以看出，不加权时，按照字典顺序排列返回，因此first在secondry之前，在对secondry命名的文件路径加权后，返回的时候顺序发生变化，实现对权重的测试。

5 进行查询

Lucene 的检索接口主要由QueryParser、IndexSearcher、Hits这3 个类构成，QueryParser 是查询解析器，负责解析用户提交的查询关键字，在新建一个解析器时需要指定要解析的域和使用什么语言分析器，这里使用的语言分析器必须与索引库建立时使用的解析器相同，否则查询结果不正确。IndexSearcher是索引搜索器，在实例化IndexSearcher时需要指定索引库所在的目录，IndexSearcher有一个search 方法执行索引的检索，这个方法接受Query 作为参数，返回Hits，Hists 是一系列排好序的查询结果的集合，集合的元素是Document。通过Document的get 方法可以得到与这个文档对应文件的信息，比如：文件名、文件路径、文件内容等。

5.1 基本查询

如图查询主要有两种方式，但是推荐使用第一种构造QueryParser表达式，它可以有灵活的组合方式，包括布尔逻辑表达、模糊匹配等，但是第二种Term只能针对词汇查询。

1.构造QueryParser查询式：

　　　　QueryParser parser=new QueryParser("fullPath", analyzer);

       Query query=parser.parse(q);

2.对特定项的查询：

　　　　Term t = new Term("fileName", q);

       Query query = new TermQuery(t);

查询结果如图5-1所示：以查询文件名fileName包含“大”为例。

图5-1：“大”查询结果

5.2 模糊查询

在构造QueryParser时，通过对词项q的修改可以实现精确匹配和模糊匹配。模糊匹配通过在“q”之后加“~”进行修改。如图5-2所示：

图5-2：模糊匹配

5.3 限定条件查询

布尔逻辑查询和模糊查询只需要对查询词q进行更改，而限定条件查询需要对query表达式进行设定，主要分为以下几类：

分别为指定项范围搜索、指定数字范围、指定字符串开头和多条件查询，分别列出应用的查询，true参数指的：是否包含上限和下限在内。

指定项范围：

TermRangeQuery query=new TermRangeQuery("desc", new BytesRef("b".getBytes()), new BytesRef("c".getBytes()), true, true);

指定数字范围：

NumericRangeQuery<Integer> query=NumericRangeQuery.newIntRange("id", 1, 2, true, true);

指定字符串开头：

PrefixQuery query=new PrefixQuery(new Term("city","a"));

多条件查询：

NumericRangeQuery<Integer>query1=NumericRangeQuery.newIntRange("id", 1, 2, true, true);

PrefixQuery query2=new PrefixQuery(new Term("city","a"));

BooleanQuery.Builder booleanQuery=new BooleanQuery.Builder();

booleanQuery.add(query1,BooleanClause.Occur.MUST);

booleanQuery.add(query2,BooleanClause.Occur.MUST);

5.4 高亮查询

在百度、谷歌等搜索引擎中，进行查询时，返回的网页包含查询关键字的时候会显示为红色，且进行摘要显示，即对包含关键字的部分内容进行截取并返回。高亮查询即为实现对关键字的样式更改，本实验在myeclipse中进行，返回结果并���会有样式的改变，只会对返回内容的关键字添加html标签，如果显示到网页即产生样式的变化。

高亮的设置代码如图5-3所示，结果如图5-4所示，会对南京匹配词添加<b>和<font>标签，显示到网页上为加粗和变红。

QueryScorer scorer=new QueryScorer(query);
        Fragmenter fragmenter=new SimpleSpanFragmenter(scorer);
        SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter=new SimpleHTMLFormatter("<b><font color='red'>","</font></b>");
        Highlighter highlighter=new Highlighter(simpleHTMLFormatter, scorer);
        highlighter.setTextFragmenter(fragmenter);

图5-3：高亮设置

图5-4：高亮显示结果

6 实验过程中遇到的问题和不足

Lucene版本更新较快，在jdk版本、eclipse版本和lucene版本之间需要一个良好的衔接，否则会造成很多的不兼容，在调试版本以及jdk1.6和jdk1.8的选择上出现很多困难，比如网页抓取中的append方法在1.8版本已经删除，不能使用。但是对文档路劲的读取FSDirectory.open()则需要jdk1.8才支持。

本实验的不足之处主要表现在：

代码的灵活性较低，在爬取网页的时候需要手工进行，且需要对中文和英文分别进行，应该完善代码使得对网页的语言有个判定，然后自动选择执行不同的分词器。

代码的复用性较低，没有较为合理的分类和方法的构建，为了简便，基本在几个核心代码中进行注释和标记而实现效果，有待改进。

代码的可移植性较低，对网页的爬取使用的是jdk1.6的版本，Lucene的实现使用的是jdk1.8的版本，在导出到其他机器上，需要对环境稍加修改和配置，无法实现一键式操作。

7 总结

本文从Lucene的原理出发，了解了全文检索的思路和方法，并对常用的功能进行了实验和测试。在实验的过程中，了解了搜索引擎的原理，基于信息检索课程的内容上，有了一个更好的实操体验。Lucene 是一个优秀的开源全文本搜索技术框架，通过对它的深入研究，对其实现机制更加熟悉，在研究它的过程中学习了很多面向对象的编程方法和思想，它良好的系统框架和扩展性值得学习借鉴。

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