Lucene.Net 基本用法
本文仅记录一些简单的使用方法,供初学者参考。
以下例子采用 Lucene.NET 1.9 版本,可取去 Lucene.Net 下载。
1. 基本应用
除 了 RAMDirectory,还可以使用 FSDirectory。(注意 FSDirectory.GetDirectory 的 create 参数,为 true 时将删除已有索引库文件,可以通过 IndexReader.IndexExists() 方法判断。)
从指定目录打开已有索引库。
将索引库载入内存,以提高搜索速度。
2. 多字段搜索
使用 MultiFieldQueryParser 可以指定多个搜索字段。
3. 多条件搜索
除了使用 QueryParser.Parse 分解复杂的搜索语法外,还可以通过组合多个 Query 来达到目的。
4. 设置权重
可以给 Document 和 Field 增加权重(Boost),使其在搜索结果排名更加靠前。缺省情况下,搜索结果以 Document.Score 作为排序依据,该数值越大排名越靠前。Boost 缺省值为 1。
通过上面的公式,我们就可以设置不同的权重来影响排名。
如下面的例子中根据 VIP 级别设定不同的权重。
只要 Boost 足够大,那么就可以让某个命中结果永远排第一位,这就是百度等网站的"收费排名"业务。明显有失公平,鄙视一把。
5. 排序
通过 SortField 的构造参数,我们可以设置排序字段,排序条件,以及倒排。
排序对搜索速度影响还是很大的,尽可能不要使用多个排序条件。
6. 过滤
使用 Filter 对搜索结果进行过滤,可以获得更小范围内更精确的结果。
举个例子,我们搜索上架时间在 2005-10-1 到 2005-10-30 之间的商品。
对于日期时间,我们需要转换一下才能添加到索引库,同时还必须是索引字段。
除了日期时间,还可以使用整数。比如搜索价格在 100 ~ 200 之间的商品。
Lucene.Net NumberTools 对于数字进行了补位处理,如果需要使用浮点数可以自己参考源码进行。
使用 Query 作为过滤条件。
我们还可以使用 FilteredQuery 进行多条件过滤。
7. 分布搜索
我们可以使用 MultiReader 或 MultiSearcher 搜索多个索引库。
或
还可以使用 ParallelMultiSearcher 进行多线程并行搜索。
8. 合并索引库
将 directory1 合并到 directory2 中。
9. 显示搜索语法字符串
我们组合了很多种搜索条件,或许想看看与其对等的搜索语法串是什么样的。
输出:
Syntax: +(name:name* value:name*) +number:[0000000000000000b TO 0000000000000000d]
呵呵,就这么简单。
10. 操作索引库
删除 (软删除,仅添加了删除标记。调用 IndexWriter.Optimize() 后真正删除。)
增量更新 (只需将 create 参数设为 false,即可往现有索引库添加新数据。)
11. 优化
批量向 FSDirectory 增加索引时,增大合并因子(mergeFactor )和最小文档合并数(minMergeDocs)有助于提高性能,减少索引时间。
以下例子采用 Lucene.NET 1.9 版本,可取去 Lucene.Net 下载。
1. 基本应用
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using Lucene.Net;
using Lucene.Net.Analysis;
using Lucene.Net.Analysis.Standard;
using Lucene.Net.Documents;
using Lucene.Net.Index;
using Lucene.Net.QueryParsers;
using Lucene.Net.Search;
using Lucene.Net.Store;
using Lucene.Net.Util;
namespace ConsoleApplication1.Lucene
{
public class LuceneTest
{
private const string FieldName = "name";
private const string FieldValue = "value";
private Directory directory = new RAMDirectory();
private Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
public LuceneTest()
{
}
private void Index()
{
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, analyzer, true);
writer.maxFieldLength = 1000;
for (int i = 1; i <= 100; i++)
{
Document document = new Document();
document.Add(new Field(FieldName, "name" + i, Field.Store.YES, Field.Index.UN_TOKENIZED));
document.Add(new Field(FieldValue, "Hello, World!", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
writer.AddDocument(document);
}
writer.Optimize();
writer.Close();
}
private void Search()
{
Query query = QueryParser.Parse("name*", FieldName, analyzer);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(directory);
Hits hits = searcher.Search(query);
Console.WriteLine("符合条件记录:{0}; 索引库记录总数:{1}", hits.Length(), searcher.Reader.NumDocs());
for (int i = 0; i < hits.Length(); i++)
{
int docId = hits.Id(i);
string name = hits.Doc(i).Get(FieldName);
string value = hits.Doc(i).Get(FieldValue);
float score = hits.Score(i);
Console.WriteLine("{0}: DocId:{1}; Name:{2}; Value:{3}; Score:{4}",
i + 1, docId, name, value, score);
}
searcher.Close();
}
}
}
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using Lucene.Net;
using Lucene.Net.Analysis;
using Lucene.Net.Analysis.Standard;
using Lucene.Net.Documents;
using Lucene.Net.Index;
using Lucene.Net.QueryParsers;
using Lucene.Net.Search;
using Lucene.Net.Store;
using Lucene.Net.Util;
namespace ConsoleApplication1.Lucene
{
public class LuceneTest
{
private const string FieldName = "name";
private const string FieldValue = "value";
private Directory directory = new RAMDirectory();
private Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
public LuceneTest()
{
}
private void Index()
{
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, analyzer, true);
writer.maxFieldLength = 1000;
for (int i = 1; i <= 100; i++)
{
Document document = new Document();
document.Add(new Field(FieldName, "name" + i, Field.Store.YES, Field.Index.UN_TOKENIZED));
document.Add(new Field(FieldValue, "Hello, World!", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
writer.AddDocument(document);
}
writer.Optimize();
writer.Close();
}
private void Search()
{
Query query = QueryParser.Parse("name*", FieldName, analyzer);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(directory);
Hits hits = searcher.Search(query);
Console.WriteLine("符合条件记录:{0}; 索引库记录总数:{1}", hits.Length(), searcher.Reader.NumDocs());
for (int i = 0; i < hits.Length(); i++)
{
int docId = hits.Id(i);
string name = hits.Doc(i).Get(FieldName);
string value = hits.Doc(i).Get(FieldValue);
float score = hits.Score(i);
Console.WriteLine("{0}: DocId:{1}; Name:{2}; Value:{3}; Score:{4}",
i + 1, docId, name, value, score);
}
searcher.Close();
}
}
}
除 了 RAMDirectory,还可以使用 FSDirectory。(注意 FSDirectory.GetDirectory 的 create 参数,为 true 时将删除已有索引库文件,可以通过 IndexReader.IndexExists() 方法判断。)
从指定目录打开已有索引库。
private Directory directory = FSDirectory.GetDirectory("c:\index", false);
将索引库载入内存,以提高搜索速度。
private Directory directory = new RAMDirectory(FSDirectory.GetDirectory(@"c:\index", false));
//或
//private Directory directory = new RAMDirectory(c:\index");
//或
//private Directory directory = new RAMDirectory(c:\index");
2. 多字段搜索
使用 MultiFieldQueryParser 可以指定多个搜索字段。
Query query = MultiFieldQueryParser.Parse("name*", new string[] { FieldName, FieldValue }, analyzer);
IndexReader reader = IndexReader.Open(directory);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
Hits hits = searcher.Search(query);
IndexReader reader = IndexReader.Open(directory);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
Hits hits = searcher.Search(query);
3. 多条件搜索
除了使用 QueryParser.Parse 分解复杂的搜索语法外,还可以通过组合多个 Query 来达到目的。
Query query1 = new TermQuery(new Term(FieldValue, "name1")); // 词语搜索
Query query2 = new WildcardQuery(new Term(FieldName, "name*")); // 通配符
//Query query3 = new PrefixQuery(new Term(FieldName, "name1")); // 字段搜索 Field:Keyword,自动在结尾添加 *
//Query query4 = new RangeQuery(new Term(FieldNumber, NumberTools.LongToString(11L)), new Term(FieldNumber, NumberTools.LongToString(13L)), true); // 范围搜索
//Query query5 = new FilteredQuery(query, filter); // 带过滤条件的搜索
BooleanQuery query = new BooleanQuery();
query.Add(query1, BooleanClause.Occur.MUST);
query.Add(query2, BooleanClause.Occur.MUST);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
Hits hits = searcher.Search(query);
Query query2 = new WildcardQuery(new Term(FieldName, "name*")); // 通配符
//Query query3 = new PrefixQuery(new Term(FieldName, "name1")); // 字段搜索 Field:Keyword,自动在结尾添加 *
//Query query4 = new RangeQuery(new Term(FieldNumber, NumberTools.LongToString(11L)), new Term(FieldNumber, NumberTools.LongToString(13L)), true); // 范围搜索
//Query query5 = new FilteredQuery(query, filter); // 带过滤条件的搜索
BooleanQuery query = new BooleanQuery();
query.Add(query1, BooleanClause.Occur.MUST);
query.Add(query2, BooleanClause.Occur.MUST);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
Hits hits = searcher.Search(query);
4. 设置权重
可以给 Document 和 Field 增加权重(Boost),使其在搜索结果排名更加靠前。缺省情况下,搜索结果以 Document.Score 作为排序依据,该数值越大排名越靠前。Boost 缺省值为 1。
Score = Score * Boost
通过上面的公式,我们就可以设置不同的权重来影响排名。
如下面的例子中根据 VIP 级别设定不同的权重。
Document document = new Document();
switch (vip)
{
case VIP.Gold: document.SetBoost(2F); break;
case VIP.Argentine: document.SetBoost(1.5F); break;
}
switch (vip)
{
case VIP.Gold: document.SetBoost(2F); break;
case VIP.Argentine: document.SetBoost(1.5F); break;
}
只要 Boost 足够大,那么就可以让某个命中结果永远排第一位,这就是百度等网站的"收费排名"业务。明显有失公平,鄙视一把。
5. 排序
通过 SortField 的构造参数,我们可以设置排序字段,排序条件,以及倒排。
Sort sort = new Sort(new SortField(FieldName, SortField.DOC, false));
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
Hits hits = searcher.Search(query, sort);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
Hits hits = searcher.Search(query, sort);
排序对搜索速度影响还是很大的,尽可能不要使用多个排序条件。
6. 过滤
使用 Filter 对搜索结果进行过滤,可以获得更小范围内更精确的结果。
举个例子,我们搜索上架时间在 2005-10-1 到 2005-10-30 之间的商品。
对于日期时间,我们需要转换一下才能添加到索引库,同时还必须是索引字段。
// index
document.Add(FieldDate, DateField.DateToString(date), Field.Store.YES, Field.Index.UN_TOKENIZED);
//...
// search
Filter filter = new DateFilter(FieldDate, DateTime.Parse("2005-10-1"), DateTime.Parse("2005-10-30"));
Hits hits = searcher.Search(query, filter);
document.Add(FieldDate, DateField.DateToString(date), Field.Store.YES, Field.Index.UN_TOKENIZED);
//...
// search
Filter filter = new DateFilter(FieldDate, DateTime.Parse("2005-10-1"), DateTime.Parse("2005-10-30"));
Hits hits = searcher.Search(query, filter);
除了日期时间,还可以使用整数。比如搜索价格在 100 ~ 200 之间的商品。
Lucene.Net NumberTools 对于数字进行了补位处理,如果需要使用浮点数可以自己参考源码进行。
// index
document.Add(new Field(FieldNumber, NumberTools.LongToString((long)price), Field.Store.YES, Field.Index.UN_TOKENIZED));
//...
// search
Filter filter = new RangeFilter(FieldNumber, NumberTools.LongToString(100L), NumberTools.LongToString(200L), true, true);
Hits hits = searcher.Search(query, filter);
document.Add(new Field(FieldNumber, NumberTools.LongToString((long)price), Field.Store.YES, Field.Index.UN_TOKENIZED));
//...
// search
Filter filter = new RangeFilter(FieldNumber, NumberTools.LongToString(100L), NumberTools.LongToString(200L), true, true);
Hits hits = searcher.Search(query, filter);
使用 Query 作为过滤条件。
QueryFilter filter = new QueryFilter(QueryParser.Parse("name2", FieldValue, analyzer));
我们还可以使用 FilteredQuery 进行多条件过滤。
Filter filter = new DateFilter(FieldDate, DateTime.Parse("2005-10-10"), DateTime.Parse("2005-10-15"));
Filter filter2 = new RangeFilter(FieldNumber, NumberTools.LongToString(11L), NumberTools.LongToString(13L), true, true);
Query query = QueryParser.Parse("name*", FieldName, analyzer);
query = new FilteredQuery(query, filter);
query = new FilteredQuery(query, filter2);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
Hits hits = searcher.Search(query);
Filter filter2 = new RangeFilter(FieldNumber, NumberTools.LongToString(11L), NumberTools.LongToString(13L), true, true);
Query query = QueryParser.Parse("name*", FieldName, analyzer);
query = new FilteredQuery(query, filter);
query = new FilteredQuery(query, filter2);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
Hits hits = searcher.Search(query);
7. 分布搜索
我们可以使用 MultiReader 或 MultiSearcher 搜索多个索引库。
MultiReader reader = new MultiReader(new IndexReader[] { IndexReader.Open(@"c:\index"), IndexReader.Open(@"\\server\index") });
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
Hits hits = searcher.Search(query);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
Hits hits = searcher.Search(query);
或
IndexSearcher searcher1 = new IndexSearcher(reader1);
IndexSearcher searcher2 = new IndexSearcher(reader2);
MultiSearcher searcher = new MultiSearcher(new Searchable[] { searcher1, searcher2 });
Hits hits = searcher.Search(query);
IndexSearcher searcher2 = new IndexSearcher(reader2);
MultiSearcher searcher = new MultiSearcher(new Searchable[] { searcher1, searcher2 });
Hits hits = searcher.Search(query);
还可以使用 ParallelMultiSearcher 进行多线程并行搜索。
8. 合并索引库
将 directory1 合并到 directory2 中。
Directory directory1 = FSDirectory.GetDirectory("index1", false);
Directory directory2 = FSDirectory.GetDirectory("index2", false);
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory2, analyzer, false);
writer.AddIndexes(new Directory[] { directory });
Console.WriteLine(writer.DocCount());
writer.Close();
Directory directory2 = FSDirectory.GetDirectory("index2", false);
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory2, analyzer, false);
writer.AddIndexes(new Directory[] { directory });
Console.WriteLine(writer.DocCount());
writer.Close();
9. 显示搜索语法字符串
我们组合了很多种搜索条件,或许想看看与其对等的搜索语法串是什么样的。
BooleanQuery query = new BooleanQuery();
query.Add(query1, true, false);
query.Add(query2, true, false);
//...
Console.WriteLine("Syntax: {0}", query.ToString());
query.Add(query1, true, false);
query.Add(query2, true, false);
//...
Console.WriteLine("Syntax: {0}", query.ToString());
输出:
Syntax: +(name:name* value:name*) +number:[0000000000000000b TO 0000000000000000d]
呵呵,就这么简单。
10. 操作索引库
删除 (软删除,仅添加了删除标记。调用 IndexWriter.Optimize() 后真正删除。)
IndexReader reader = IndexReader.Open(directory);
// 删除指定序号(DocId)的 Document。
reader.Delete(123);
// 删除包含指定 Term 的 Document。
reader.Delete(new Term(FieldValue, "Hello"));
// 恢复软删除。
reader.UndeleteAll();
reader.Close();
// 删除指定序号(DocId)的 Document。
reader.Delete(123);
// 删除包含指定 Term 的 Document。
reader.Delete(new Term(FieldValue, "Hello"));
// 恢复软删除。
reader.UndeleteAll();
reader.Close();
增量更新 (只需将 create 参数设为 false,即可往现有索引库添加新数据。)
Directory directory = FSDirectory.GetDirectory("index", false);
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, analyzer, false);
writer.AddDocument(doc1);
writer.AddDocument(doc2);
writer.Optimize();
writer.Close();
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, analyzer, false);
writer.AddDocument(doc1);
writer.AddDocument(doc2);
writer.Optimize();
writer.Close();
11. 优化
批量向 FSDirectory 增加索引时,增大合并因子(mergeFactor )和最小文档合并数(minMergeDocs)有助于提高性能,减少索引时间。
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, analyzer, true);
writer.maxFieldLength = 1000; // 字段最大长度
writer.mergeFactor = 1000;
writer.minMergeDocs = 1000;
for (int i = 0; i < 10000; i++)
{
// Add Documentes...
}
writer.Optimize();
writer.Close();
writer.maxFieldLength = 1000; // 字段最大长度
writer.mergeFactor = 1000;
writer.minMergeDocs = 1000;
for (int i = 0; i < 10000; i++)
{
// Add Documentes...
}
writer.Optimize();
writer.Close();