compass和paoding分词器的基本使用

1.实现搜索的技术:

数据库查询：like查询；lucene全文检索技术；

1）在数据量比较大，查询字段比较多的情况下，如果采用数据库like sql查询,性能比较差；采用lucene来查询，性能相对于数据库like sql查询要好些；

2）如果采用lucene进行搜索，搜索到的结果相关度比较高，而且会把匹配度高的记录排在最前面，而数据库的like语句查询只会查询回来含有关键字的记录，其内容相关度不高，并且不能实现把匹配度高的记录排在前面；

使用baidu/google搜索引擎搜索某个关键字，搜索结果比较靠前的是匹配度比较高的数据；

3）采用lucene进行搜索，能够进行高显示，而数据库like sql语句查询达不到这一点（可用js页面实现）

2.建立索引，根据分词器对这个内容，分完词，放在索引中

查询索引，输入的关键字进行分词，分完词就查询索引；

分词原理：一元分词（一个字一个字分）/二元词（两个字两个字分）/字典分词匹配度是最好的，但必须要建立字典，目前关于中午这个分词，叫paoding解牛分词，（使用字典分词）：用它解析分词比较好；

不准备用lucene的API来进行开发，使用对lucene进行面向对象封装的一个框架compass API来完成商品搜索功能；相当于不使用JDBC API操作数据库，而使用Hibernate API操作数据库原理是一样的；

做软件一直强调的是面向对象，所以用Hibernate api(ORM),所以使用面向对象方式操作搜索引擎索引，所以就使用compass api(object search engine/mapping osem)，但底层还是使用的lucene;

学习compass API，只要会hibernate，掌握compass api只需半个小时

1）设计实体，并完成实体的映射元数据（hbm.xml/@Entity注解）

hibernate：3.0之后可以用注解方式，hibernate解压包里的doc文档可以查看用注解方式进行映射

在实体类上加上：@Searchable作用：把该类定义为搜索实体，该搜索实体与搜索的document进行映射

@SearchableId作用：定义该属性为搜索实体的标识属性；默认映射到document的id字段

@SearchProperty(name="跟document中的哪个字段相映射"，index=Index.NOT_ANALYZED(不分词，但建立索引)/ANALYZED(分词并建立索引)，store=Store.YES(默认是属性值保存到索引文件中))

 

2)利用hibernate的api完成对实体的添加、删除、修改、查找这些操作，