Lucene系列五：Lucene索引详解（IndexWriter详解、Document详解、索引更新）

一、IndexWriter详解

问题1：索引创建过程完成什么事？

　　　　分词、存储到反向索引中

1. 回顾Lucene架构图：

介绍我们编写的应用程序要完成数据的收集，再将数据以document的形式用lucene的索引API创建索引、存储。 这里重点要强调应用代码负责做什么,lucene负责做什么。

2. Lucene索引创建API 图示

 

 

 

通过该图介绍lucene创建索引的核心API:Document、IndexWriter

Lucene中要索引的文档、数据记录以document表示，应用程序通过IndexWirter将Document加入到索引中。

3. Lucene索引创建代码示例 

public static void main(String[] args) throws IOException {
// 创建使用的分词器
Analyzer analyzer = new IKAnalyzer4Lucene7(true);
// 索引配置对象
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
// 设置索引库的打开模式：新建、追加、新建或追加
config.setOpenMode(OpenMode.CREATE_OR_APPEND);

// 索引存放目录
// 存放到文件系统中
Directory directory = FSDirectory
.open((new File("f:/test/indextest")).toPath());

// 存放到内存中
// Directory directory = new RAMDirectory();

// 创建索引写对象
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);

// 创建document
Document doc = new Document();
// 往document中添加 商品id字段
doc.add(new StoredField("prodId", "p0001"));

// 往document中添加 商品名称字段
String name = "ThinkPad X1 Carbon 20KH0009CD/25CD 超极本轻薄笔记本电脑联想";
doc.add(new TextField("name", name, Store.YES));

// 将文档添加到索引
writer.addDocument(doc);

// .....

// 刷新
writer.flush();

// 提交
writer.commit();

// 关闭 会提交
writer.close();
directory.close();
}

 上面示例代码对应的类图展示：

4. IndexWriterConfig  写索引配置：

使用的分词器，

如何打开索引（是新建，还是追加）。

还可配置缓冲区大小、或缓存多少个文档，再刷新到存储中。

还可配置合并、删除等的策略。

注意：

用这个配置对象创建好IndexWriter对象后，再修改这个配置对象的配置信息不会对IndexWriter对象起作用。

如要在indexWriter使用过程中修改它的配置信息，通过 indexWriter的getConfig()方法获得 LiveIndexWriterConfig 对象，在这个对象中可查看该IndexWriter使用的配置信息，可进行少量的配置修改（看它的setter方法）

5. Directory 指定索引数据存放的位置

内存

文件系统

数据库

保存到文件系统用法： Directory directory = FSDirectory.open(Path path); // path指定目录

保存到内存中用法：Directory directory = new RAMDirectory();

6. IndexWriter   用来创建、维护一个索引 。它的API使用流程：

    // 创建索引写对象
    IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);

    // 创建document

    // 将文档添加到索引
    writer.addDocument(doc);
    
    // 删除文档
    //writer.deleteDocuments(terms);
    
    //修改文档
    //writer.updateDocument(term, doc);

    // 刷新
    writer.flush();

    // 提交
    writer.commit();

注意：IndexWriter是线程安全的。 如果你的业务代码中有其他的同步控制，请不要使用IndexWriter作为锁对象，以免死锁。

 IndexWriter涉及类图示：

问题2： 索引库中会存储反向索引数据，会存储document吗？

　　索引库会存储一下关键的document信息

 问：在百度、天猫上进行搜索，展示的列表中的数据来自哪里？源DB、FS 吗？

 

 　　存在索引库里

 二、Document详解

 1. Document   文档

 要索引的数据记录、文档在lucene中的表示，是索引、搜索的基本单元。一个Document由多个字段Field构成。就像数据库的记录-字段。

IndexWriter按加入的顺序为Document指定一个递增的id（从0开始），称为文档id。反向索引中存储的是这个id，文档存储中正向索引也是这个id。 业务数据的主键id只是文档的一个字段。

 Document API 

2. Field

字段：由字段名name、字段值value（fieldsData）、字段类型 type 三部分构成。

字段值可以是文本（String、Reader 或 预分析的 TokenStream）、二进制值（byte[]）或数值。

IndexableField   Field API

 

 

3. Document—Field 数据举例

新闻：新闻id，新闻标题、新闻内容、作者、所属分类、发表时间

网页搜索的网页：标题、内容、链接地址

商品： id、名称、图片链接、类别、价格、库存、商家、品牌、月销量、详情…

问题1：我们收集数据创建document对象来为其创建索引，数据的所有属性是否都需要加入到document中？如数据库表中的数据记录的所有字段是否都需要放到document中？哪些字段应加入到document中？

　　看具体的业务，只有需要被搜索和展示的字段才需要被加入到document中

问题2：是不是所有加入的字段都需要进行索引？是不是所有加入的字段都要保存到索引库中？什么样的字段该被索引？什么样的字段该被存储？

　　看具体的业务，需要被搜索的字段才该被索引，需要被展示的字段该被存储

问题3：各种要被索引的字段该以什么样的方式进行索引，全都是分词进行索引，还是有不同区别？

　　看是模糊查询还是精确查询，模糊查询的话就需要被分词索引，精确查询的话就不需要被分词索引

4.  IndexableFieldType

字段类型：描述该如何索引存储该字段。

字段可选择性地保存在索引中，这样在搜索结果中，这些保存的字段值就可获得。

一个Document应该包含一个或多个存储字段来唯一标识一个文档。为什么？

　　为从原数据中拿完整数据去展示

5. Document 类关系

IndexableFieldType API 说明

 

 

 

6. IndexOptions 索引选项说明：

NONE：Not indexed 不索引

DOCS: 反向索引中只存储了包含该词的 文档id，没有词频、位置

DOCS_AND_FREQS: 反向索引中会存储 文档id、词频

DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS:反向索引中存储 文档id、词频、位置

DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS_AND_OFFSETS :反向索引中存储 文档id、词频、位置、偏移量

package com.study.lucene.indexdetail;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.FieldType;
import org.apache.lucene.index.IndexOptions;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;

import com.study.lucene.ikanalyzer.Integrated.IKAnalyzer4Lucene7;

/**
 * 索引选项选择
 * 
 * @author THINKPAD
 *
 */
public class IndexOptionsDemo {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建使用的分词器
        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer4Lucene7(true);

        // 索引配置对象
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);

        try ( // 索引存放到文件系统中
                Directory directory = FSDirectory.open((new File("f:/test/indextest")).toPath());

                // 创建索引写对象
                IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);) {

            // 准备document
            Document doc = new Document();
            // 字段content
            String name = "content";
            String value = "张三说的确实在理";
            FieldType type = new FieldType();
            // 设置是否存储该字段
            type.setStored(true); // 请试试不存储的结果
            // 设置是否对该字段分词
            type.setTokenized(true); // 请试试不分词的结果
            // 设置该字段的索引选项
            type.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS_AND_OFFSETS); // 请尝试不同的选项的效果
            type.freeze(); // 使不可更改

            Field field = new Field(name, value, type);
            // 添加字段
            doc.add(field);
            // 加入到索引中
            writer.addDocument(doc);

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

问题4：如果要在搜索结果中做关键字高亮，需要什么信息？如果要实现短语查询、临近查询（跨度查询），需要什么信息？

如 要搜索包含“张三” “李四”，且两词之间跨度不超过5个字符 。

　　需要位置和偏移量

问题5：位置、偏移数据在反向索引中占的存储量占比大不大？

 　　看分词的数据量

 问题6：如果某个字段不需要进行短语查询、临近查询，那么在反向索引中就不需要保存位置、偏移数据。这样是不是可以降低反向索引的数据量，提升效率？但是如果该字段要做高亮显示支持，该怎么办？。

　　为了提升反向索引的效率，这样的字段的位置、偏移数据是不应该保存到反向索引中的。这也你前面看到 IndexOptions为什么有那些选项的原因。

　　一个字段分词器分词后，每个词项会得到一系列属性信息，如 出现频率、位置、偏移量等，这些信息构成一个词项向量 termVectors

7. IndexableFieldType API 

 

 

storeTermVectors：

　　对于不需要在搜索反向索引时用到，但在搜索结果处理时需要的位置、偏移量、附加数据(payLoad) 的字段，我们可以单独为该字段存储（文档id词项向量）的正向索引。

示例代码：

package com.study.lucene.indexdetail;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.FieldType;
import org.apache.lucene.index.IndexOptions;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;

import com.study.lucene.ikanalyzer.Integrated.IKAnalyzer4Lucene7;

/**
 * 词向向量
 * @author THINKPAD
 *
 */
public class IndexTermVectorsDemo {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建使用的分词器
        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer4Lucene7(true);

        // 索引配置对象
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);

        try ( // 索引存放到文件系统中
                Directory directory = FSDirectory
                        .open((new File("f:/test/indextest")).toPath());

                // 创建索引写对象
                IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);) {

            // 准备document
            Document doc = new Document();
            // 字段content
            String name = "content";
            String value = "张三说的确实在理";
            FieldType type = new FieldType();
            // 设置是否存储该字段
            type.setStored(true); // 请试试不存储的结果
            // 设置是否对该字段分词
            type.setTokenized(true); // 请试试不分词的结果
            // 设置该字段的索引选项
            type.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS); // 反向索引中只保存词项

            // 设置为该字段保存词项向量
            type.setStoreTermVectors(true);
            type.setStoreTermVectorPositions(true);
            type.setStoreTermVectorOffsets(true);
            type.setStoreTermVectorPayloads(true);

            type.freeze(); // 使不可更改

            Field field = new Field(name, value, type);
            // 添加字段
            doc.add(field);
            // 加入到索引中
            writer.addDocument(doc);

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

请为商品记录建立索引，字段信息如下：

商品id：字符串，不索引、但存储

　　String prodId = "p0001";

商品名称：字符串，分词索引(存储词频、位置、偏移量)、存储

　　String name = “ThinkPad X1 Carbon 20KH0009CD/25CD 超极本轻薄笔记本电脑";

图片链接：仅存储

　　 String imgUrl = "http://www.cnblogs.com/leeSmall/";

商品简介：字符串，分词索引（不需要支持短语、临近查询）、存储，结果中支持高亮显示

　　String simpleIntro = "集成显卡 英特尔 酷睿 i5-8250U 14英寸";

品牌：字符串，不分词索引，存储

　　String brand = "ThinkPad";

package com.study.lucene.indexdetail;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.FieldType;
import org.apache.lucene.index.IndexOptions;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.util.NumericUtils;

import com.study.lucene.ikanalyzer.Integrated.IKAnalyzer4Lucene7;

/**
 * 为商品记录建立索引
 * @author THINKPAD
 *
 */
public class ProductIndexExercise {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建使用的分词器
        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer4Lucene7(true);

        // 索引配置对象
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);

        try (
                // 索引存放目录
                // 存放到文件系统中
                Directory directory = FSDirectory
                        .open((new File("f:/test/indextest")).toPath());

                // 存放到内存中
                // Directory directory = new RAMDirectory();

                // 创建索引写对象
                IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);) {

            // 准备document
            Document doc = new Document();
            // 商品id：字符串，不索引、但存储
            String prodId = "p0001";
            FieldType onlyStoredType = new FieldType();
            onlyStoredType.setTokenized(false);
            onlyStoredType.setIndexOptions(IndexOptions.NONE);
            onlyStoredType.setStored(true);
            onlyStoredType.freeze();
            doc.add(new Field("prodId", prodId, onlyStoredType));

            // 商品名称：字符串，分词索引(存储词频、位置、偏移量)、存储
            String name = "ThinkPad X1 Carbon 20KH0009CD/25CD 超极本轻薄笔记本电脑联想";
            FieldType indexedAllStoredType = new FieldType();
            indexedAllStoredType.setStored(true);
            indexedAllStoredType.setTokenized(true);
            indexedAllStoredType.setIndexOptions(
                    IndexOptions.DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS_AND_OFFSETS);
            indexedAllStoredType.freeze();
            doc.add(new Field("name", name, indexedAllStoredType));

            // 图片链接：仅存储
            String imgUrl = "http://www.cnblogs.com/leeSmall/";
            doc.add(new Field("imgUrl", imgUrl, onlyStoredType));

            // 商品简介：文本，分词索引（不需要支持短语、临近查询）、存储，结果中支持高亮显示
            String simpleIntro = "集成显卡 英特尔 酷睿 i5-8250U 14英寸";
            FieldType indexedTermVectorsStoredType = new FieldType();
            indexedTermVectorsStoredType.setStored(true);
            indexedTermVectorsStoredType.setTokenized(true);
            indexedTermVectorsStoredType
                    .setIndexOptions(IndexOptions.DOCS_AND_FREQS);
            indexedTermVectorsStoredType.setStoreTermVectors(true);
            indexedTermVectorsStoredType.setStoreTermVectorPositions(true);
            indexedTermVectorsStoredType.setStoreTermVectorOffsets(true);
            indexedTermVectorsStoredType.freeze();

            doc.add(new Field("simpleIntro", simpleIntro,
                    indexedTermVectorsStoredType));

            // 价格，整数，单位分，不索引、存储
            int price = 2999900;
            // Field 类有整数类型值的构造方法吗？
            // 用字节数组来存储试试，还是转为字符串？
            byte[] result = new byte[Integer.BYTES];
            NumericUtils.intToSortableBytes(price, result, 0);

            doc.add(new Field("price", result, onlyStoredType));

            writer.addDocument(doc);

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

}

问题7 ：我们往往需要对搜索的结果支持按不同的字段进行排序，如商品搜索结果按价格排序、按销量排序等。以及对搜索结果进行按某字段分组统计，如按品牌统计。 

　　存储的文档数据中（文档是行式存储） 就得把搜到的所有文档加载到内存中，来获取价格，再按价格排序。 如果搜到的文档列表量很大，会有什么问题没？ 费内存 效率低 我们往往对结果列表是分页处理，并不需要把所有文档数据加载。

　　空间换时间：对这种需要排序、分组、聚合的字段，为其建立独立的文档->字段值的正向索引、列式存储。这样我们要加载搜中文档的这个字段的数据就快很多，耗内存少。

　　IndexableFieldType 中的 docValuesType方法 就是让你来为需要排序、分组、聚合的字段指定如何为该字段创建文档->字段值的正向索引的。

DocValuesType 选项说明:

NONE 不开启docvalue

NUMERIC 单值、数值字段，用这个

BINARY 单值、字节数组字段用

SORTED 单值、字符字段用， 会预先对值字节进行排序、去重存储

SORTED_NUMERIC 单值、数值数组字段用，会预先对数值数组进行排序

SORTED_SET 多值字段用，会预先对值字节进行排序、去重存储

具体使用选择：

字符串+单值 会选择SORTED作为docvalue存储

字符串+多值 会选择SORTED_SET作为docvalue存储

数值或日期或枚举字段+单值 会选择NUMERIC作为docvalue存储

数值或日期或枚举字段+多值 会选择SORTED_SET作为docvalue存储

注意：需要排序、分组、聚合、分类查询（面查询）的字段才创建docValues

8. 扩展整型Field

　　通过查看Filed的构造方法，发现里面没有设置整型数值的方法，所以需要我们自己来扩展

扩展的方法如下：

 1. 扩展Field，提供构造方法传入数值类型值，赋给字段值字段；

 2. 改写binaryValue() 方法，返回数值的字节引用。

package com.study.lucene.indexdetail.extendfield;

import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.FieldType;
import org.apache.lucene.util.BytesRef;
import org.apache.lucene.util.NumericUtils;

/**
 * 
 * @Description: 扩展整型Field
 * @author liguangsheng
 * @date 2018年5月11日
 *
 */
public class ExtendIntField extends Field {
    public ExtendIntField(String fieldName, int value, FieldType type) {
        super(fieldName, type);
        this.fieldsData = Integer.valueOf(value);
    }

    @Override
    public BytesRef binaryValue() {
        byte[] bs = new byte[Integer.BYTES];
        NumericUtils.intToSortableBytes((Integer) this.fieldsData, bs, 0);
        return new BytesRef(bs);
    }
}

 9. Lucene预定义的字段子类

package com.study.lucene.indexdetail;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.Field.Store;
import org.apache.lucene.document.FieldType;
import org.apache.lucene.document.NumericDocValuesField;
import org.apache.lucene.document.SortedDocValuesField;
import org.apache.lucene.document.StringField;
import org.apache.lucene.index.DocValuesType;
import org.apache.lucene.index.IndexOptions;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.util.BytesRef;
import org.apache.lucene.util.NumericUtils;

import com.study.lucene.ikanalyzer.Integrated.IKAnalyzer4Lucene7;

/**
 * 索引的创建
 * 
 * @author THINKPAD
 *
 */
public class IndexWriteDemo {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建使用的分词器
        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer4Lucene7(true);

        // 索引配置对象
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);

        try (
                // 索引存放目录
                // 存放到文件系统中
                Directory directory = FSDirectory.open((new File("f:/test/indextest")).toPath());

                // 存放到内存中
                // Directory directory = new RAMDirectory();

                // 创建索引写对象
                IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);) {

            // 准备document
            Document doc = new Document();
            // 商品id：字符串，不索引、但存储
            String prodId = "p0001";
            FieldType onlyStoredType = new FieldType();
            onlyStoredType.setTokenized(false);
            onlyStoredType.setIndexOptions(IndexOptions.NONE);
            onlyStoredType.setStored(true);
            onlyStoredType.freeze();
            doc.add(new Field("prodId", prodId, onlyStoredType));

            // 等同下一行
            // doc.add(new StoredField("prodId", prodId));

            // 商品名称：字符串，分词索引(存储词频、位置、偏移量)、存储
            String name = "ThinkPad X1 Carbon 20KH0009CD/25CD 超极本轻薄笔记本电脑联想";
            FieldType indexedAllStoredType = new FieldType();
            indexedAllStoredType.setStored(true);
            indexedAllStoredType.setTokenized(true);
            indexedAllStoredType.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS_AND_OFFSETS);
            indexedAllStoredType.freeze();

            doc.add(new Field("name", name, indexedAllStoredType));

            // 图片链接：仅存储
            String imgUrl = "http://www.cnblogs.com/aaa";
            doc.add(new Field("imgUrl", imgUrl, onlyStoredType));

            // 商品简介：文本，分词索引（不需要支持短语、临近查询）、存储，结果中支持高亮显示
            String simpleIntro = "集成显卡 英特尔 酷睿 i5-8250U 14英寸";
            FieldType indexedTermVectorsStoredType = new FieldType();
            indexedTermVectorsStoredType.setStored(true);
            indexedTermVectorsStoredType.setTokenized(true);
            indexedTermVectorsStoredType.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS_AND_FREQS);
            indexedTermVectorsStoredType.setStoreTermVectors(true);
            indexedTermVectorsStoredType.setStoreTermVectorPositions(true);
            indexedTermVectorsStoredType.setStoreTermVectorOffsets(true);
            indexedTermVectorsStoredType.freeze();

            doc.add(new Field("simpleIntro", simpleIntro, indexedTermVectorsStoredType));

            // 价格，整数，单位分，不索引、存储、要支持排序
            int price = 999900;
            FieldType numericDocValuesType = new FieldType();
            numericDocValuesType.setTokenized(false);
            numericDocValuesType.setIndexOptions(IndexOptions.NONE);
            numericDocValuesType.setStored(true);
            numericDocValuesType.setDocValuesType(DocValuesType.NUMERIC);
            numericDocValuesType.setDimensions(1, Integer.BYTES);
            numericDocValuesType.freeze();

            doc.add(new MyIntField("price", price, numericDocValuesType));

            // 与下两行等同
            // doc.add(new StoredField("price", price));
            // doc.add(new NumericDocValuesField("price", price));

            // 类别：字符串，索引不分词，不存储、支持分类统计,多值
            FieldType indexedDocValuesType = new FieldType();
            indexedDocValuesType.setTokenized(false);
            indexedDocValuesType.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS);
            indexedDocValuesType.setDocValuesType(DocValuesType.SORTED_SET);
            indexedDocValuesType.freeze();

            doc.add(new Field("type", "电脑", indexedDocValuesType) {
                @Override
                public BytesRef binaryValue() {
                    return new BytesRef((String) this.fieldsData);
                }
            });
            doc.add(new Field("type", "笔记本电脑", indexedDocValuesType) {
                @Override
                public BytesRef binaryValue() {
                    return new BytesRef((String) this.fieldsData);
                }
            });

            // 等同下四行
            // doc.add(new StringField("type", "电脑", Store.NO));
            // doc.add(new SortedSetDocValuesField("type", new BytesRef("电脑")));
            // doc.add(new StringField("type", "笔记本电脑", Store.NO));
            // doc.add(new SortedSetDocValuesField("type", new
            // BytesRef("笔记本电脑")));

            // 商家 索引(不分词)，存储、按面（分类）查询
            String fieldName = "shop";
            String value = "联想官方旗舰店";
            doc.add(new StringField(fieldName, value, Store.YES));
            doc.add(new SortedDocValuesField(fieldName, new BytesRef(value)));

            // 上架时间：数值，排序需要
            long upShelfTime = System.currentTimeMillis();
            doc.add(new NumericDocValuesField("upShelfTime", upShelfTime));

            writer.addDocument(doc);

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

    public static class MyIntField extends Field {

        public MyIntField(String fieldName, int value, FieldType type) {
            super(fieldName, type);
            this.fieldsData = Integer.valueOf(value);
        }

        @Override
        public BytesRef binaryValue() {
            byte[] bs = new byte[Integer.BYTES];
            NumericUtils.intToSortableBytes((Integer) this.fieldsData, bs, 0);
            return new BytesRef(bs);
        }
    }

}

三、索引更新

IndexWriter 索引更新 API

 

说明：

Term 词项 指定字段的词项

删除流程：根据Term、Query找到相关的文档id、同时删除索引信息，再根据文档id删除对应的文档存储。

更新流程：先删除、再加入新的doc

 注意：只可根据索引的字段进行更新。

package com.study.lucene.indexdetail;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.FieldType;
import org.apache.lucene.index.IndexOptions;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;

import com.study.lucene.ikanalyzer.Integrated.IKAnalyzer4Lucene7;

/**
 * @Description: 索引更新
 * @author liguangsheng
 * @date 2018年5月11日
 *
 */

public class IndexUpdateDemo {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建使用的分词器
        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer4Lucene7(true);

        // 索引配置对象
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);

        try (
                // 索引存放目录
                // 存放到文件系统中
                Directory directory = FSDirectory.open((new File("f:/test/indextest")).toPath());

                // 存放到内存中
                // Directory directory = new RAMDirectory();

                // 创建索引写对象
                IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);) {

            // Term term = new Term("prodId", "p0001");
            Term term = new Term("type", "笔记本电脑");

            // 准备document
            Document doc = new Document();
            // 商品id：字符串，不索引、但存储
            String prodId = "p0003";
            FieldType onlyStoredType = new FieldType();
            onlyStoredType.setTokenized(false);
            onlyStoredType.setIndexOptions(IndexOptions.NONE);
            onlyStoredType.setStored(true);
            onlyStoredType.freeze();
            doc.add(new Field("prodId", prodId, onlyStoredType));

            writer.updateDocument(term, doc);

            // Term term = new Term("name", "笔记本电脑");
            // writer.deleteDocuments(term);

            writer.flush();

            writer.commit();
            System.out.println("执行更新完毕。");

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }
}

 

源码获取地址：

https://github.com/leeSmall/SearchEngineDemo