Lucene提供的条件判断查询

第一、按词条搜索 - TermQuery

query = new TermQuery(new Term("name","word1"));
hits
= searcher.search(query);

这样就可以把 field 为 name 的所有包含 word1 的文档检索出来了。

第二、“与或”搜索 - BooleanQuery

它实际是一个组合 query 看看下面的代码: 

query1 = new TermQuery(new Term("name","word1"));
query2
= new TermQuery(new Term("name","word2"));
BooleanQuery query
=new BooleanQuery();
query.add(query1, BooleanClause.Occur.MUST);
query.add(query2, BooleanClause.Occur.MUST);
hits
= searcher.search(query);

其中的MUST、SHOULD、MUST_NOT表示与、或、非 ,从字面意思很容易理解
Lucene 可以最多支持连续 1024 的 query 的组合。

第三、 在某一范围内搜索 - RangeQuery

IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("F:\资源\lucene研究\test");
Term beginTime
= new Term("time","200001");
Term endTime
= new Term("time","200005");
Hits hits
= null;
RangeQuery query
= null;
query
= new RangeQuery(beginTime, endTime, false);
hits
= searcher.search(query);

RangeQuery 的构造函数的参数分别代表起始、结束、是否包括边界。这样我们就可以按照要求检索了。

第四、 使用前缀检索 - PrefixQuery

这个检索的机制有点类似于 indexOf() 从前缀查找。这个常在英文中使用,中文中就很少使用了。代码如下:

IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("F:\资源\lucene研究\test");
Term pre1
= new Term("name", "Da");
query
= new PrefixQuery(pre1);
hits
= searcher.search(query);

第五、 多关键字的搜索 - PhraseQuery

可以多个关键字同时查询。使用如下:

query = new PhraseQuery();
query.add(word1);
query.add(word2);
query.setSlop(
0);
hits
= searcher.search(query);
printResult(hits,
"'david' 与 'mary' 紧紧相隔的 Document");
query.setSlop(
2);
hits
= searcher.search(query);
printResult(hits,
"'david' 与 'mary' 中相隔两个词的短语 ");

这里我们要注意 query.setSlop(); 这个方法的含义。
query.setSlop(0); 紧紧相连 (这个的条件比较苛刻)
query.setSlop(2); 相隔。

第六、 使用短语缀搜索 - PharsePrefixQuery
使用 PharsePrefixQuery 可以很容易的实现相关短语的检索功能。
实例:

query = new PhrasePrefixQuery();
// 加入可能的所有不确定的词
Term word1 = new Term("content", "david");
Term word2
= new Term("content", "mary");
Term word3
= new Term("content", "smith");
Term word4
= new Term("content", "robert");
query.add(
new Term[]{word1, word2});
// 加入确定的词
query.add(word4);
query.setSlop(
2);
hits
= searcher.search(query);
printResult(hits,
" 存在短语 'david robert' 或 'mary robert' 的文档 ");

第七、 相近词语的搜索 - fuzzyQuery
可以通俗的说它是一种模糊查询。
实例:

Term word1 = new Term("content", "david");
Hits hits
= null;
FuzzyQuery query
= null;
query
= new FuzzyQuery(word1);
hits
= searcher.search(query);
printResult(hits,
" 与 'david' 相似的词 ");

第八、 使用通配符搜索 - WildcardQuery
实例:

IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("F:\资源\lucene研究\test");
Term word1
= new Term("content", "*ever");
Term word2
= new Term("content", "wh?ever");
Term word3
= new Term("content", "h??ever");
Term word4
= new Term("content", "ever*");
WildcardQuery query
= null;
Hits hits
= null;
query
= new WildcardQuery(word1);
hits
= searcher.search(query);
printResult(hits,
"*ever");
query
= new WildcardQuery(word2);
hits
= searcher.search(query);
printResult(hits,
"wh?ever");
query
= new WildcardQuery(word3);
hits
= searcher.search(query);
printResult(hits,
"h??ever");
query
= new WildcardQuery(word4);
hits
= searcher.search(query);
printResult(hits,
"ever*");

由上可以看出通配符?代便 1 个字符, * 代表 0 到多个字符。 

Lucene 现在支持以上八中的搜索方式,我们可以根据需要选择适合自己的搜索方式。当然上面提供的一些可能对英文还是比较有效,中文就不可取了,所以我们开始想想百度,我们只在一个输入框中搜索结果。有了这个疑问我们揭开下一章的讨论吧!

查询字符串的解析:这个就是我们经常在一个输入框中输入我们要检索的文字,交给搜索引擎去帮我们分词。 

QueryParser 类就是对查询字符串的解析类。 

看看它的用法:

query = QueryParser.parse(key1, "name", new StandardAnalyzer());
hits
= searcher.search(query);

它直接返回一个 Query 对象。需要传入的参数分别是:
用户需要查询的字符串、需要检索的对应字段名称、采用的分词类。

Analyzer analyzer = new CJKAnalyzer();
String[] fields
= {"filename", "content"};
Query query
= MultiFieldQueryParser.parse(searchword, fields, analyzer);
Hits hits
= searcher.search(query);

QueryParser 的“与” 和 “或”:
QueryParser 之间默认是或,我们想改变为与的话加入以下代码:
QueryParser.setOperator(QueryParser.DEFAULT_OPERATOR_AND);
就可以了。

posted @ 2010-03-25 23:46  冰封的心  阅读(227)  评论(0编辑  收藏  举报