lucene join解决父子关系索引
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1 背景
以商家（Poi）维度来展示各种服务（比如团购（deal）、直连）正变得越来越流行（图1a）， 比如目前美食、酒店等品类在移动端将团购信息列表改为POI列表页展示。
图1 a：商家维度展示信息； b：join示意
这给筛选带来了复杂性。之前的筛选是平面的，如筛选poi列表时仅仅利用到poi的属性（如评价、品类等），筛选deal列表时也仅仅根据deal的属性（房态、价格等）。而现在的筛选是具有层次关系的，我们需要根据deal的属性来筛选Poi，举个例子，我们需要筛选酒店列表，这些酒店必须要有价格在100~200之间的团购。
这种筛选本质是种join操作，其核心是要将poi与deal关联起来。从数据库视角上看（图1 b），我们有poi表以及deal表，deal表存储了外键（parentid）用于指示该deal所属的poi，上述筛选分为三步：1）先筛选出价格区间在100~200的deal（得到dealid为2和3的deal）；2）找出deal对应的poi（得到poiid为1和1的poi）；3）去重，因为可能多个deal对应同一个poi，而我们需要返回不重复poi。
目前我们使用lucene来提供筛选服务，那么lucene如何解决这种带有join的筛选呢？
2 lucene join解决方案
在我们应用中，一个poi存储为一个document，一个deal也存储为一个document，Join的核心在于将poi以及deal的document进行关联。lucene提供了两种join的方式，分别是query time join和index time join，下文将分别展开。
2.1. query time join
query time join是通过类似数据库“外键“方法来建立deal和poi document的关联关系。
a）索引
分别创建poi的document和deal的document，在建立deal document的时候用一个字段（parentid）将deal与poi关联起来，本例中创建了parentid这个field，里面存的是该deal对应的poiid，可以简单将其看做外键。
public static Document createPoiDocument(PoiMsg poiMsg) {
Document document = new Document();
document.add(new StringField("poiid", String.valueOf(poiMsg.getId()), Field.Store.YES));
document.add(new StringField("name", poiMsg.getName(), Field.Store.YES));
return document;
}
public static Document createDealDocument(DealModel dealModel, PoiMsg poiMsg) {
Document document = new Document();
document.add(new StringField("did", String.valueOf(dealModel.getDid()), Field.Store.YES));
document.add(new StringField("name", dealModel.getBrandName(), Field.Store.YES));
document.add(new DoubleField("price", dealModel.getPrice(), Field.Store.YES));
document.add(new StringField("parentid", String.valueOf(poiMsg.getId()), Field.Store.YES));
return document;
}
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config); writer.addDocument(createPoiDocument(poiMsg1)); writer.addDocument(createPoiDocument(poiMsg2)); writer.addDocument(createDealDocument(dealModel1, poiMsg2)); writer.addDocument(createDealDocument(dealModel2, poiMsg1)); writer.addDocument(createDealDocument(dealModel3, poiMsg1));
b）查询
需查询两次：首先查询deal document，之后通过deal中的parentId查询poi document。
1）第一次查询发生在JoinUtil.createJoinQuery中。首先创建了TermsCollector这个收集器， 该收集器将满足fromQuery的doc的parentid字段收集起来，之后创建了TermsQuery。
本例执行之后TermsCollector集合里有两个terms，分别是”1”和”1”；
2）执行TermsQuery，查询toField在TermsCollector terms集合中存在的doc，最后找出toField为“1”的doc。
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
String fromFields = "parentid";
Query fromQuery = NumericRangeQuery.newIntRange("price", 100, 200, false, false);
String toFields = "poiid";
Query toQuery = JoinUtil.createJoinQuery(fromFields, false, toFields, fromQuery, indexSearcher, ScoreMode.Max);
TopDocs results = indexSearcher.search(toQuery, 10);
JoinUtil.createJoinQuery代码 TermsCollector termsCollector = TermsCollector.create(fromField, multipleValuesPerDocument); fromSearcher.search(fromQuery, termsCollector); return new TermsQuery(toField, fromQuery, termsCollector.getCollectorTerms());
c）优缺点
query time join优点是非常直观且灵活；缺点是不能进行打分排序，此外由于查询两遍性能会下降。
2.2. index time join
query time join通过显式的在deal document上增加一个“外键”来建立关系，找到deal之后需要找出这些deal document的parentid集合，之后再次查询找出poiId在parentid集合内的poi document。在找到deal之后如果能马上找到对应的poi document，那将大大提高效率。index time join干的就是这样的事情，其通过一种精巧的方法建立了deal document id和poi document id的映射关系。
a）原理
如何通过一个deal document id来找到poi document id？
在lucene中，doc id是自增的，每写入一个document，doc id加1（简单起见可以理解）。 index time join要求写索引的时候要按先后关系写入，先写子document，再写父document。比如我们有poi1和poi2两个poi，其中poi1下有deal2和deal3，而poi2下只有deal1，这时需要先写入deal2、deal3，再写入deal2和deal3对应的poi1 document，依次类推，最后形成如图2所示的结构。
这样索引建立之后，我们得到了父document的id集合（3，5）。当我们根据deal的属性查出deal document id时，比如我们查出满足条件的deal是deal3，其document id=2，这时候只需要到父document id集合里去查找第一个比2大的id，在本例中马上就找到3。
图2
lucene自己实现了BitSet来保存id，lucene内部实现代码如图3所示。
图3 实现原理
b）索引
从上述原理得知我们需要建立有层次关系的索引。
首先创建document数组，该数组有个特点， 最后一个必须是poi，之前都是deal。然后调用writer.addDocument(documents); 将这个数组写入。
public static Document createPoiDocument(PoiMsg poiMsg) {
Document document = new Document();
document.add(new StringField("poiid", String.valueOf(poiMsg.getId()), Field.Store.YES));
document.add(new StringField("name", poiMsg.getName(), Field.Store.YES));
document.add(new StringField("doctype", "poi", Field.Store.YES));
return document;
}
public static Document createDealDocument(DealModel dealModel) {
Document document = new Document();
document.add(new StringField("did", String.valueOf(dealModel.getDid()), Field.Store.YES));
document.add(new StringField("name", dealModel.getBrandName(), Field.Store.YES));
document.add(new DoubleField("price", dealModel.getPrice(), Field.Store.YES));
return document;
}
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config); List<Document> documents = new ArrayList<Document>(); documents.add(createDealDocument(dealModel2)); documents.add(createDealDocument(dealModel3)); documents.add(createPoiDocument(poiMsg1)); writer.addDocument(documents); documents.clear(); documents.add(createDealDocument(dealModel1)); documents.add(createPoiDocument(poiMsg2)); writer.addDocument(documents);
c）查询
Filter poiFilter = new CachingWrapperFilter(new QueryWrapperFilter(new TermQuery(new Term(PoiLuceneField.ATTR_DOCTYPE, "poi")))); //筛选出poi
ToParentBlockJoinQuery query = new ToParentBlockJoinQuery(dealQuery, poiFilter, ScoreMode.Max);
ToParentBlockJoinCollector collector = new ToParentBlockJoinCollector(
sort, // sort
(getOffset() + getLimit()), // poi分页numHits
true, // trackScores
false // trackMaxScore
);
collector = (ToParentBlockJoinCollector) indexSearcher.search(query, collector);
Sort childSort = new Sort(new SortField(DealLuceneField.ATTR_PRICE, SortField.Type.DOUBLE));
TopGroups hits = collector.getTopGroups(
query.getToParentBlockJoinQuery(),
childSort,
query.getOffset(), // parent doc offset
100, // maxDocsPerGroup
0, // withinGroupOffset
true // fillSortFields
);
3 实践
官方文档显示index time join效率更高，比query time join快30%以上。因此我们在项目中使用了index time join方式，目前服务运行良好。
检索实践文章系列：
