前言



上一篇博文，笔者相当于了解了Lucene是干嘛的，然后写了个hello World增进下对Lucene的感觉。个人觉得，学习一个新的东西时，首先从demo入手，能增加你对这个技术的兴趣，然后慢慢的深入其中的原理，就会有种拨开乌云见明月的感觉。当然，有的人喜欢从原理入手，这个见仁见智。总结来说，不管从哪里入手，对一门新的技术而言总归要知道其所有然



正文





Lucene是一个高效的，基于Java的全文检索库。



所以在了解Lucene之前要费一番工夫了解一下全文检索。



那么什么叫做全文检索呢？这要从我们生活中的数据说起。



我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据和非结构化数据。



结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。

非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等。

当然有的地方还会提到第三种，半结构化数据，如XML，HTML等，当根据需要可按结构化数据来处理，也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。



非结构化数据又一种叫法叫全文数据。





按照数据的分类，搜索也分为两种：



对结构化数据的搜索：如对数据库的搜索，用SQL语句。再如对元数据的搜索，如利用windows搜索对文件名，类型，修改时间进行搜索等。

对非结构化数据的搜索：如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，Linux下的grep命令，再如用Google和百度可以搜索大量内容数据。

对非结构化数据也即对全文数据的搜索主要有两种方法：



一种是顺序扫描法(Serial Scanning)：所谓顺序扫描，比如 要找内容包含某一个字符串的文件，就是一个文档一个文档的看，对于每一个文档，从头看到尾，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下 一个文件，直到扫描完所有的文件。如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，只是相当的慢。如果你有一个80G硬盘，如果想在上面找到一个内容包含 某字符串的文件，不花他几个小时，怕是做不到。Linux下的grep命令也是这一种方式。大家可能觉得这种方法比较原始，但对于小数据量的文件，这种方 法还是最直接，最方便的。但是对于大量的文件，这种方法就很慢了。



有人可能会说，对非结构化数据顺序扫描很慢，对结构化数据的搜索却相对较快（由于结构化数据有一定的结构可以采取一定的搜索算法加快速度），那么把我们的非结构化数据想办法弄得有一定结构不就行了吗？



这种想法很天然，却构成了全文检索的基本思路，也即将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。



这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，我们称之索引。



这种说法比较抽象，举几个例子就很容易明白，比如字典，字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引，对每一个字的解释是非结构化的，如果字典没有 音节表和部首检字表，在茫茫辞海中找一个字只能顺序扫描。然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理，比如读音，就比较结构化，分声母和韵母，分别只有 几种可以一一列举，于是将读音拿出来按一定的顺序排列，每一项读音都指向此字的详细解释的页数。我们搜索时按结构化的拼音搜到读音，然后按其指向的页数， 便可找到我们的非结构化数据——也即对字的解释。





这种先建立索引，再对索引进行搜索的过程就叫全文检索(Full-text Search)。

全文检索大体分两个过程，索引创建(Indexing)和搜索索引(Search)。



索引创建：将现实世界中所有的结构化和非结构化数据提取信息，创建索引的过程。

搜索索引：就是得到用户的查询请求，搜索创建的索引，然后返回结果的过程。

于是全文检索就存在三个重要问题：



1. 索引里面究竟存些什么？(Index)



2. 如何创建索引？(Indexing)



3. 如何对索引进行搜索？(Search)



下面我们顺序对每个个问题进行研究。





二、索引里面究竟存些什么



索引里面究竟需要存些什么呢？



首先我们来看为什么顺序扫描的速度慢：



其实是由于我们想要搜索的信息和非结构化数据中所存储的信息不一致造成的。



非结构化数据中所存储的信息是每个文件包含哪些字符串，也即已知文件，欲求字符串相对容易，也即是从文件到字符串的映射。而我们想搜索的信息是哪些 文件包含此字符串，也即已知字符串，欲求文件，也即从字符串到文件的映射。两者恰恰相反。于是如果索引总能够保存从字符串到文件的映射，则会大大提高搜索 速度。



由于从字符串到文件的映射是文件到字符串映射的反向过程，于是保存这种信息的索引称为反向索引。



反向索引的所保存的信息一般如下：



假设我的文档集合里面有100篇文档，为了方便表示，我们为文档编号从1到100，得到下面的结构



Lucene全文检索的基本原理



左边保存的是一系列字符串，称为词典。



每个字符串都指向包含此字符串的文档(Document)链表，此文档链表称为倒排表(Posting List)。



有了索引，便使保存的信息和要搜索的信息一致，可以大大加快搜索的速度。



比如说，我们要寻找既包含字符串“lucene”又包含字符串“solr”的文档，我们只需要以下几步：



1. 取出包含字符串“lucene”的文档链表。



2. 取出包含字符串“solr”的文档链表。



3. 通过合并链表，找出既包含“lucene”又包含“solr”的文件。



Lucene全文检索的基本原理



看到这个地方，有人可能会说，全文检索的确加快了搜索的速度，但是多了索引的过程，两者加起来不一定比顺序扫描快多少。的确，加上索引的过程，全文检索不一定比顺序扫描快，尤其是在数据量小的时候更是如此。而对一个很大量的数据创建索引也是一个很慢的过程。



然而两者还是有区别的，顺序扫描是每次都要扫描，而创建索引的过程仅仅需要一次，以后便是一劳永逸的了，每次搜索，创建索引的过程不必经过，仅仅搜索创建好的索引就可以了。



这也是全文搜索相对于顺序扫描的优势之一：一次索引，多次使用。





三、如何创建索引



全文检索的索引创建过程一般有以下几步：



第一步：一些要索引的原文档(DOCUMENT)。



为了方便说明索引创建过程，这里特意用两个文件为例：



文件一：Students should be allowed to go out with their friends, but not allowed to drink beer.



文件二：My friend Jerry went to school to see his students but found them drunk which is not allowed.





第二步：将原文档传给分次组件(TOKENIZER)。



分词组件(Tokenizer)会做以下几件事情(此过程称为Tokenize)：



1. 将文档分成一个一个单独的单词。



2. 去除标点符号。



3. 去除停词(Stop word)。



所谓停词(Stop word)就是一种语言中最普通的一些单词，由于没有特别的意义，因而大多数情况下不能成为搜索的关键词，因而创建索引时，这种词会被去掉而减少索引的大小。



英语中挺词(Stop word)如：“the”,“a”，“this”等。



对于每一种语言的分词组件(Tokenizer)，都有一个停词(stop word)集合。





经过分词(Tokenizer)后得到的结果称为词元(Token)。



在我们的例子中，便得到以下词元(Token)：



“Students”，“allowed”，“go”，“their”，“friends”，“allowed”，“drink”，



“beer”，“My”，“friend”，“Jerry”，“went”，“school”，“see”，“his”，“



students”，“found”，“them”，“drunk”，“allowed”。



第三步：将得到的词元(TOKEN)传给语言处理组件(LINGUISTIC PROCESSOR)。



语言处理组件(linguistic processor)主要是对得到的词元(Token)做一些同语言相关的处理。



对于英语，语言处理组件(Linguistic Processor)一般做以下几点：



1. 变为小写(Lowercase)。



2. 将单词缩减为词根形式，如“cars”到“car”等。这种操作称为：stemming。



3. 将单词转变为词根形式，如“drove”到“drive”等。这种操作称为：lemmatization。





Stemming 和 lemmatization的异同：



相同之处：Stemming和lemmatization都要使词汇成为词根形式。

两者的方式不同：

Stemming采用的是“缩减”的方式：“cars”到“car”，“driving”到“drive”。

Lemmatization采用的是“转变”的方式：“drove”到“drove”，“driving”到“drive”。

两者的算法不同：

Stemming主要是采取某种固定的算法来做这种缩减，如去除“s”，去除“ing”加“e”，将“ational”变为“ate”，将“tional”变为“tion”。

Lemmatization主要是采用保存某种字典的方式做这种转变。比如字典中有“driving”到“drive”，“drove”到“drive”，“am, is, are”到“be”的映射，做转变时，只要查字典就可以了。

Stemming和lemmatization不是互斥关系，是有交集的，有的词利用这两种方式都能达到相同的转换。



语言处理组件(linguistic processor)的结果称为词(Term)。



在我们的例子中，经过语言处理，得到的词(Term)如下：



“student”，“allow”，“go”，“their”，“friend”，“allow”，“drink”，



“beer”，“my”，“friend”，“jerry”，“go”，“school”，“see”，“his”，



“student”，“find”，“them”，“drink”，“allow”。

也正是因为有语言处理的步骤，才能使搜索drove，而drive也能被搜索出来。





第四步：将得到的词(TERM)传给索引组件(INDEXER)。



原文地址：http://www.kailing.pub/article/index/arcid/72.html

再次吐槽这个编辑器，想要发个图片并茂的不容易

认识Lucene



下面是百科对Lucene的描述：



Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言，Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库，虽然与搜索引擎有关，但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。



Lucene突出的优点



Lucene作为一个全文检索引擎，其具有如下突出的优点：

（1）索引文件格式独立于应用平台。Lucene定义了一套以8位字节为基础的索引文件格式，使得兼容系统或者不同平台的应用能够共享建立的索引文件。

（2）在传统全文检索引擎的倒排索引的基础上，实现了分块索引，能够针对新的文件建立小文件索引，提升索引速度。然后通过与原有索引的合并，达到优化的目的。

（3）优秀的面向对象的系统架构，使得对于Lucene扩展的学习难度降低，方便扩充新功能。

（4）设计了独立于语言和文件格式的文本分析接口，索引器通过接受Token流完成索引文件的创立，用户扩展新的语言和文件格式，只需要实现文本分析的接口。

（5）已经默认实现了一套强大的查询引擎，用户无需自己编写代码即可使系统可获得强大的查询能力，Lucene的查询实现中默认实现了布尔操作、模糊查询（Fuzzy Search[11]）、分组查询等等。

面对已经存在的商业全文检索引擎，Lucene也具有相当的优势。

首先，它的开发源代码发行方式（遵守Apache Software License[12]），在此基础上程序员不仅仅可以充分的利用Lucene所提供的强大功能，而且可以深入细致的学习到全文检索引擎制作技术和面向对象编程的实践，进而在此基础上根据应用的实际情况编写出更好的更适合当前应用的全文检索引擎。在这一点上，商业软件的灵活性远远不及Lucene。

其次，Lucene秉承了开放源代码一贯的架构优良的优势，设计了一个合理而极具扩充能力的面向对象架构，程序员可以在Lucene的基础上扩充各种功能，比如扩充中文处理能力，从文本扩充到HTML、PDF[13]等等文本格式的处理，编写这些扩展的功能不仅仅不复杂，而且由于Lucene恰当合理的对系统设备做了程序上的抽象，扩展的功能也能轻易的达到跨平台的能力。

最后，转移到apache软件基金会后，借助于apache软件基金会的网络平台，程序员可以方便的和开发者、其它程序员交流，促成资源的共享，甚至直接获得已经编写完备的扩充功能。最后，虽然Lucene使用Java语言写成，但是开放源代码社区的程序员正在不懈的将之使用各种传统语言实现（例如.net framework[14]），在遵守Lucene索引文件格式的基础上，使得Lucene能够运行在各种各样的平台上，系统管理员可以根据当前的平台适合的语言来合理的选择。

入门前的准备



了解一些关键字的概念：

Document   

Document 是用来描述文档的，这里的文档可以指一个 HTML 页面，一封电子邮件，或者是一个文本文件。一个 Document 对象由多个 Field 对象组成的。可以把一个 Document 对象想象成数据库中的一个记录，而每个 Field 对象就是记录的一个字段。 

Field  

Field 对象是用来描述一个文档的某个属性的，比如一封电子邮件的标题和内容可以用两个 Field 对象分别描述。  

Analyzer   

在一个文档被索引之前，首先需要对文档内容进行分词处理，这部分工作就是由 Analyzer 来做的。Analyzer 类是一个抽象类，它有多个实现。针对不同的语言和应用需要选择适合的 Analyzer。Analyzer 把分词后的内容交给 IndexWriter 来建立索引。  

IndexWriter   

IndexWriter 是 Lucene 用来创建索引的一个核心的类，他的作用是把一个个的 Document 对象加到索引中来。  

Directory   

这个类代表了 Lucene 的索引的存储的位置，这是一个抽象类，它目前有两个实现，第一个是 FSDirectory，它表示一个存储在文件系统中的索引的位置。第二个是 RAMDirectory，它表示一个存储在内存当中的索引的位置。 

Query  

这是一个抽象类，他有多个实现，比如 TermQuery, BooleanQuery, PrefixQuery. 这个类的目的是把用户输入的查询字符串封装成 Lucene 能够识别的 Query。 

IndexSearcher   

IndexSearcher 是用来在建立好的索引上进行搜索的。它只能以只读的方式打开一个索引，所以可以有多个 IndexSearcher 的实例在一个索引上进行操作。

Hits  

Hits 是用来保存搜索结果的。     



我的浅显理解

使用Lucene分为几个步骤，都是围绕索引展开的：

1.写索引 IndexWriter

2.读索引 IndexReader

3.查索引 IndexSearcher

4.封装查询条件，想到于写数据库的sql  QueryParser

5.查询已查到的索引得到结果集 TopDocs ，可以得到Document的一个集合  

正式入门，直接上代码                               



写索引：



package com.kl.luceneDemo;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;

import org.apache.lucene.document.Document;

import org.apache.lucene.document.Field;

import org.apache.lucene.document.TextField;

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.store.RAMDirectory;

import java.io.File;

import java.io.FileReader;

import java.nio.file.Paths;

/**

 * @author kl by 2016/3/14

 * @boke www.kailing.pub

 */

public class Indexer {

    public  IndexWriter writer;

    /**

     * 实例化写索引

     */

    public Indexer(String indexDir)throws Exception{

        Analyzer analyzer=new StandardAnalyzer();//分词器

        IndexWriterConfig writerConfig=new IndexWriterConfig(analyzer);//写索引配置

        //Directory ramDirectory= new RAMDirectory();//索引写的内存

        Directory directory= FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));//索引存储磁盘位置

        writer=new IndexWriter(directory,writerConfig);//实例化一个写索引

    }

    /**

     * 关闭写索引

     * @throws Exception

     */

    public void close()throws Exception{

        writer.close();

    }

    /**

     * 添加指定目录的所有文件的索引

     * @param dataDir

     * @return

     * @throws Exception

     */

    public int index(String dataDir)throws Exception{

        File files=new File(dataDir).listFiles();//得到指定目录的文档数组

        for(File file:files){

            indexFile(file);

        }

        return writer.numDocs();

    }

    public void indexFile(File file)throws Exception{

        System.out.println("索引文件:"+file.getCanonicalPath());//打印索引到的文件路径信息

        Document document=getDocument(file);//得到一个文档信息，相对一个表记录

        writer.addDocument(document);//写入到索引，相当于插入一个表记录

    }



    /**

     * 返回一个文档记录

     * @param file

     * @return

     * @throws Exception

     */

    public Document getDocument(File file)throws Exception{

        Document document=new Document();//实例化一个文档

        document.add(new TextField("context",new FileReader(file)));//添加一个文档信息，相当于一个数据库表字段

        document.add(new TextField("fileName",file.getName(), Field.Store.YES));//添加文档的名字属性

        document.add(new TextField("filePath",file.getCanonicalPath(),Field.Store.YES));//添加文档的路径属性

        return document;

    }

    public static void main(String ages){

        String indexDir="E:\\LuceneIndex";

        String dataDir="E:\\LuceneTestData";

        Indexer indexer=null;

        int indexSum=0;

        try {

            indexer=new Indexer(indexDir);

            indexSum= indexer.index(dataDir);

            System.out.printf("完成"+indexSum+"个文件的索引");



        }catch (Exception e){

            e.printStackTrace();

        }finally {

            try {

                indexer.close();

            }catch (Exception e){

                e.printStackTrace();

            }



        }



    }



}

读查索引



package com.kl.luceneDemo;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;

import org.apache.lucene.document.Document;

import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;

import org.apache.lucene.index.IndexReader;

import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser;

import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;

import org.apache.lucene.search.Query;

import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;

import org.apache.lucene.search.TopDocs;

import org.apache.lucene.store.Directory;

import org.apache.lucene.store.FSDirectory;

import java.nio.file.Paths;

/**

 * @author kl by 2016/3/14

 * @boke www.kailing.pub

 */

public class Searcher {

    public static void search(String indexDir,String q)throws Exception{

        Directory dir= FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));//索引地址

        IndexReader reader= DirectoryReader.open(dir);//读索引

        IndexSearcher is=new IndexSearcher(reader);

        Analyzer analyzer=new StandardAnalyzer(); // 标准分词器

        QueryParser parser=new QueryParser("context", analyzer);//指定查询Document的某个属性

        Query query=parser.parse(q);//指定查询索引内容，对应某个分词

        TopDocs hits=is.search(query, 10);//执行搜索

        System.out.println("匹配 "+q+"查询到"+hits.totalHits+"个记录");

        for(ScoreDoc scoreDoc:hits.scoreDocs){

            Document doc=is.doc(scoreDoc.doc);

            System.out.println(doc.get("fileName"));//打印Document的fileName属性

        }

        reader.close();

    }

    public static void main(String args) {

        String indexDir="E:\\LuceneIndex";

        String q="Muir";

        try {

            search(indexDir,q);

        } catch (Exception e) {

            e.printStackTrace();

        }

    }

}

以下图片是我的文件目录和Lucene生成的索引文件

• 时间：2016-6-18 13:00:00
• 地点：杭州市滨江区上峰电商产品园1-227(从聚才路门口进来会比较近，离阿里网易5分钟路程)

                               

•   有赞搜索引擎实践   ——   洪斌@有赞大数据团队负责人
•    Elastic结合Hbase的应用实践  —— 汪兴@浙大中控
•    购阿购数据分析平台对Elasticsearch使用实践     —— 万斌@北京购阿购技术服务有限公司
•    beats介绍与扩展   ——  曾勇@elastic
•    基于ELK的云日志产品实践 —— 宁海元@袋鼠云
•    elasticsearch-jdbc介绍以及基于binlog的增量数据同步方案 —— 卢栋@码耘网络  

•   扫描下面微信二维码加入杭州Elastic聚会群，成功加入即算报名成功
•   无法扫描的同学加我微信(573513542)，我来拉你进群

• 秋溢路聚才路口(139路直达)
• 江虹路秋溢路口(139路、175路)
• 滨安路江虹路口(225、B支6 路）

•  坐到滨和路站或者西兴站，然后打车过来起步价

#copy index index_name from 192.168.1.x to 192.168.1.y:9200

./bin/esm  -s http://192.168.1.x:9200   -d http://192.168.1.y:9200 -x index_name  -w=5 -b=10 -c 10000



#copy index src_index from 192.168.1.x to 192.168.1.y:9200 and save with dest_index

./bin/esm -s http://localhost:9200 -d http://localhost:9200 -x src_index -y dest_index -w=5 -b=100



#support Basic-Auth

./bin/esm -s http://localhost:9200/ -x "src_index" -y "dest_index"  -d http://localhost:9201 -n admin:111111



#copy settings and override shard size

./bin/esm -s http://localhost:9200/ -x "src_index" -y "dest_index"  -d http://localhost:9201 -m admin:111111 -c 10000 --shards=50  --copy_settings 



#copy settings and mapping, recreate target index, add query to source fetch, refresh after migration

./bin/esm -s http://localhost:9200/ -x "src_index" -q=query:phone -y "dest_index"  -d http://localhost:9201  -c 10000 --shards=5  --copy_settings --copy_mapping --force  --refresh



#dump elasticsearch documents into local file

./bin/esm -s http://localhost:9200 -x "src_index"  -m admin:111111 -c 5000 -b -q=query:mixer  --refresh -o=dump.bin 



#loading data from dump files, bulk insert to another es instance

./bin/esm -d http://localhost:9200 -y "dest_index"   -n admin:111111 -c 5000 -b 5 --refresh -i=dump.bin