摘要:序本文主要記錄一下的另外兩個(gè)要點(diǎn)的使用查詢(xún)與排序。在指定距離可以找到第一個(gè)單詞的查詢(xún)。查詢(xún)的幾個(gè)語(yǔ)句之間保持者一定的距離。同時(shí)查詢(xún)幾個(gè)詞句查詢(xún)。從一個(gè)詞距查詢(xún)結(jié)果中,去除一個(gè)詞距查詢(xún)。
序
本文主要記錄一下lucene的另外兩個(gè)要點(diǎn)的api使用:查詢(xún)與排序。
查詢(xún) 完全匹配查詢(xún)/** * 查找指定field中包含某個(gè)關(guān)鍵字 * @throws IOException */ @Test public void termQuery() throws IOException { String field = "title"; // String queryStr = "in"; // String queryStr = "Lucene in Action"; // String queryStr = "action"; String queryStr = "lucene"; Term term = new Term(field,queryStr); Query query = new TermQuery(term); executeQuery(query); }模糊查詢(xún)
/** * 查找指定字段中包含與關(guān)鍵字相似的文檔 * 查詢(xún)用于匹配與指定項(xiàng)相似的項(xiàng) * 編輯距離算法,兩個(gè)字符串之間相似度的一個(gè)度量方法 * 用來(lái)決定索引文件中的項(xiàng)與指定目標(biāo)項(xiàng)的相似程度. * 取所有相同前綴(前綴長(zhǎng)度可以設(shè)定)的詞項(xiàng)做編輯距離 * * 編輯距離實(shí)際上是表明兩個(gè)不同的字符串需要經(jīng)過(guò)多少次編輯和變換才能變?yōu)閷?duì)方。 * 通常的編輯行為包括了增加一個(gè)檢索項(xiàng),刪除一個(gè)檢索項(xiàng),修改一個(gè)檢索項(xiàng), * 與普通的字符串匹配函數(shù)不同,模糊搜索里的編輯距離是以索引項(xiàng)為單位的。 * * http://www.xinxilong.com/html/?2481.html * @throws IOException */ @Test public void fuzzyQuery() throws IOException { String field = "title"; String queryStr = "act";// 自動(dòng)在結(jié)尾添加 ~ ,即查詢(xún)act~ Term term = new Term(field,queryStr); int maxEdits = 1; //編輯距離最多不能超過(guò)多少 int prefixLength = 3; //相同的前綴長(zhǎng)度 // Query query = new FuzzyQuery(term,maxEdits,prefixLength); Query query = new FuzzyQuery(term,maxEdits); // Query query = new FuzzyQuery(term); executeQuery(query); }多域查詢(xún) 同一個(gè)關(guān)鍵詞多個(gè)字段搜索
/** * http://my.oschina.net/MrMichael/blog/220694 * 同一個(gè)關(guān)鍵詞多個(gè)字段搜索 * 用MultiFieldQueryParser類(lèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)同一關(guān)鍵詞的跨域搜索 */ @Test public void multiFieldQueryCrossFields() throws ParseException, IOException { String[] fields = new String[]{"title","desc"}; String queryStr = "good"; Map使用多個(gè)關(guān)鍵字及多個(gè)field進(jìn)行查詢(xún)boosts = new HashMap (); //設(shè)定它們?cè)谒阉鹘Y(jié)果排序過(guò)程中的權(quán)重,權(quán)重越高,排名越靠前 boosts.put("title", 1.0f); boosts.put("desc", 0.7f); MultiFieldQueryParser parser = new MultiFieldQueryParser(fields, new StandardAnalyzer(),boosts); Query query = parser.parse(queryStr); executeQuery(query); }
/** * 使用多個(gè)關(guān)鍵字,及多個(gè)field進(jìn)行查詢(xún) */ @Test public void multiFieldQueryMultiKeyword() throws ParseException, IOException { String[] queries = {"good","lucene"}; String[] fields = {"title","desc"}; BooleanClause.Occur[] clauses = {BooleanClause.Occur.SHOULD, BooleanClause.Occur.SHOULD}; Query query = MultiFieldQueryParser.parse(queries,fields,clauses,new StandardAnalyzer()); executeQuery(query); }通配符查詢(xún)
/** * 通配符查詢(xún) * 星號(hào)*:代表0個(gè)或多個(gè)字母 * 問(wèn)號(hào)?:代表0個(gè)或1個(gè)字母 */ @Test public void wildcardQuery() throws IOException { String field = "title"; // String queryStr = "*pute?"; String queryStr = "act*"; Term term = new Term(field,queryStr); Query query = new WildcardQuery(term); executeQuery(query); }前綴查詢(xún)
/** * 前綴查詢(xún) * 自動(dòng)在關(guān)鍵詞末尾添加* */ @Test public void prefixQuery() throws IOException { String field = "title"; String queryStr = "act"; //act* Term term = new Term(field,queryStr); Query query = new PrefixQuery(term); executeQuery(query); }短語(yǔ)查詢(xún)
/** * http://blog.csdn.net/rick_123/article/details/6708527 * 短語(yǔ)查詢(xún),對(duì)關(guān)鍵詞加引號(hào),通過(guò)位置移動(dòng)來(lái)匹配 * slop的概念:slop是指兩個(gè)項(xiàng)的位置之間允許的最大間隔距離 * 例如:slop設(shè)置為1,則 quick brown fox 可以匹配 quick fox */ @Test public void phraseQuery() throws IOException { Query query = new PhraseQuery.Builder() .setSlop(3) .add(new Term("title", "computer")) .add(new Term("title","art")) .build(); executeQuery(query); }跨度查詢(xún)
/** * http://callan.iteye.com/blog/154251 * 跨度查詢(xún),用于查詢(xún)多個(gè)詞的時(shí)候考慮幾個(gè)詞在文檔中的匹配位置 * 與phraseQuery和multiFieldQuery很相似,都是通過(guò)位置限制匹配 * 但是spanQuery更加靈活 * * SpanQuery包括以下幾種: * SpanTermQuery:詞距查詢(xún)的基礎(chǔ),結(jié)果和TermQuery相似,只不過(guò)是增加了查詢(xún)結(jié)果中單詞的距離信息。 * SpanFirstQuery:在指定距離可以找到第一個(gè)單詞的查詢(xún)。 * SpanNearQuery:查詢(xún)的幾個(gè)語(yǔ)句之間保持者一定的距離。 * SpanOrQuery:同時(shí)查詢(xún)幾個(gè)詞句查詢(xún)。 * SpanNotQuery:從一個(gè)詞距查詢(xún)結(jié)果中,去除一個(gè)詞距查詢(xún)。 */ @Test public void spanQuery() throws IOException { SpanTermQuery query = new SpanTermQuery(new Term("title","art")); executeQuery(query); } /** * 第一次出現(xiàn)在指定位置 * @throws IOException */ @Test public void spanFirstQuery() throws IOException { SpanTermQuery query = new SpanTermQuery(new Term("title","art")); SpanFirstQuery spanFirstQuery =new SpanFirstQuery(query,2); //出現(xiàn)在第2個(gè)位置 executeQuery(spanFirstQuery); } /** * SpanNearQuery中將SpanTermQuery對(duì)象作為SpanQuery對(duì)象使用的效果,與使用PharseQuery的效果非常相似。 * 最大的區(qū)別是:在SpanNearQuery的構(gòu)造函數(shù)中的第三個(gè)參數(shù)為inOrder標(biāo)志,設(shè)置這個(gè)標(biāo)志為true,項(xiàng)添加的順序和其文檔中出現(xiàn)的順序相同 */ @Test public void spanNearQuery() throws IOException { SpanTermQuery queryScience = new SpanTermQuery(new Term("title","science")); SpanTermQuery queryArt = new SpanTermQuery(new Term("title","art")); SpanQuery[] queries = new SpanQuery[]{queryScience,queryArt}; int slop = 2;//science 與 art兩個(gè)詞間隔在2以?xún)?nèi) boolean inOrder = false;//不需要按數(shù)組中的順序出現(xiàn)在文檔中 SpanNearQuery query = new SpanNearQuery(queries,slop,inOrder); executeQuery(query); } @Test public void spanOrQuery() throws IOException { SpanTermQuery queryScience = new SpanTermQuery(new Term("title","science")); SpanTermQuery queryArt = new SpanTermQuery(new Term("title","art")); SpanQuery[] queries = new SpanQuery[]{queryScience,queryArt}; int slop = 2;//science 與 art兩個(gè)詞間隔在2以?xún)?nèi) boolean inOrder = false;//不需要按數(shù)組中的順序出現(xiàn)在文檔中 SpanNearQuery spanNearQuery = new SpanNearQuery(queries,slop,inOrder); SpanTermQuery queryComputer = new SpanTermQuery(new Term("title","lucene")); SpanOrQuery query = new SpanOrQuery(new SpanQuery[]{spanNearQuery,queryComputer}); executeQuery(query); }組合查詢(xún)
/** * 組合查詢(xún) * MUST與MUST組合表示并集 * MUST與MUST_NOT表示包含與不包含 * MUST_NOT與MUST_NOT組合沒(méi)有意義 * SHOULD與SHOULD組合表示或 * SHOULD與MUST表示MUST,其中SHOULD沒(méi)有任何價(jià)值 * SHOULD與MUST_NOT相當(dāng)于MUST與MUST_NOT表示包含與不包含 */ @Test public void booleanQuery() throws IOException { TermQuery queryComputerInTitle = new TermQuery(new Term("title","computer")); TermQuery queryGoodInDesc = new TermQuery(new Term("desc","good")); BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery.Builder() .add(queryComputerInTitle,BooleanClause.Occur.SHOULD) .add(queryGoodInDesc,BooleanClause.Occur.SHOULD) .setMinimumNumberShouldMatch(1) .build(); executeQuery(booleanQuery); }排序 根據(jù)域值排序
/** * 按指定字段排序 * @throws IOException * @throws ParseException */ @Test public void sortByField() throws IOException, ParseException { //Sort using term values as encoded Integers. Sort values are Integer and lower values are at the front. boolean isReverse = false; SortField sortField = new SortField("title", SortField.Type.STRING,isReverse); Query query = new TermQuery(new Term("title","lucene")); Sort sort = new Sort(sortField); executeQuery(query, sort); }根據(jù)索引順序查詢(xún)
/** * 按索引順序排序 * @throws IOException */ @Test public void sortByIndexOrder() throws IOException { Query query = new TermQuery(new Term("title","lucene")); executeQuery(query,Sort.INDEXORDER); }根據(jù)相關(guān)性排序
/** * 按文檔的得分排序 * @throws IOException */ @Test public void sortByRelevance() throws IOException { TermQuery queryComputerInTitle = new TermQuery(new Term("title","computer")); TermQuery queryGoodInDesc = new TermQuery(new Term("desc","good")); BooleanQuery query = new BooleanQuery.Builder() .add(queryComputerInTitle,BooleanClause.Occur.SHOULD) .add(queryGoodInDesc,BooleanClause.Occur.SHOULD) .setMinimumNumberShouldMatch(1) .build(); executeQuery(query,Sort.RELEVANCE); }
參考本工程github
細(xì)說(shuō) lucene的fuzzyquery和wildcardquery
lucene4下用MultiFieldQueryParser同時(shí)搜索多個(gè)field時(shí)
對(duì)Lucene PhraseQuery的slop的理解
lucene的多種搜索2-SpanQuery
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摘要:介紹如何優(yōu)化數(shù)值類(lèi)范圍查詢(xún)。查詢(xún)過(guò)程在中查詢(xún)是基于。在中為了查詢(xún)的這樣一個(gè)條件,會(huì)建立基于的倒排鏈。在單查詢(xún)上可能相比并沒(méi)有明顯優(yōu)勢(shì),甚至?xí)恍K詾榱酥С指咝У臄?shù)值類(lèi)或者多維度查詢(xún),引入類(lèi)。 前言 Lucene 是一個(gè)基于 Java 的全文信息檢索工具包,目前主流的搜索系統(tǒng)Elasticsearch和solr都是基于lucene的索引和搜索能力進(jìn)行。想要理解搜索系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)原理,就...
摘要:介紹如何優(yōu)化數(shù)值類(lèi)范圍查詢(xún)。查詢(xún)過(guò)程在中查詢(xún)是基于。在中為了查詢(xún)的這樣一個(gè)條件,會(huì)建立基于的倒排鏈。在單查詢(xún)上可能相比并沒(méi)有明顯優(yōu)勢(shì),甚至?xí)恍?。所以為了支持高效的?shù)值類(lèi)或者多維度查詢(xún),引入類(lèi)。 前言 Lucene 是一個(gè)基于 Java 的全文信息檢索工具包,目前主流的搜索系統(tǒng)Elasticsearch和solr都是基于lucene的索引和搜索能力進(jìn)行。想要理解搜索系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)原理,就...
摘要:就其本身而言,是當(dāng)前以及最近幾年最受歡迎的免費(fèi)信息檢索程序庫(kù)。這樣完全和數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了隔離。當(dāng)一個(gè)文檔出現(xiàn)在了搜索結(jié)果中,這就意味著該文檔與用戶(hù)給定的查詢(xún)語(yǔ)句是相匹配的。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVbuifx?w=258&h=258);公眾號(hào)閱讀https://mp.weixin.qq.com/s/M3... Lucene [TOC] ...
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