lunece

public class AnalyzerTest {
	/*处理分词器的分词过程
	 * 打印阐释文本属性 词项
	 */
	public void printTerm(Analyzer analyzer,String msg) throws IOException{
		//获取字符串流
		StringReader reader=new StringReader(msg);
		//可以通过传递的analyzer对象调用方法
		//不同实现类底层分词逻辑不同
		TokenStream tokenStream=analyzer.tokenStream("test",reader);
		//fieldName:域属性名称,分词器测试没有具体意义
		//将分词的文本属性打印此项的词,需要指针重置
		tokenStream.reset();
		CharTermAttribute attribute=tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);
		while(tokenStream.incrementToken()){
			System.out.println(attribute.toString());
			//词项
		}
	}
	//实现测试方法,传递使用不同的分词器
	@Test
	public void run() throws IOException{
		//准备一句计算分词的文本
		String msg="你喜欢 王者荣耀,还是 英雄联盟";
		//使用不同的分词器实现类
		Analyzer a1=new SimpleAnalyzer();//根据标点切分
		Analyzer a2=new WhitespaceAnalyzer();//根据空格,句,字,词
		Analyzer a3=new StandardAnalyzer();//根据字符切分
		Analyzer a4=new SmartChineseAnalyzer();//根据中文词进行切分
		Analyzer a5=new IKAnalyzer6x();
		System.out.println("***********简单*************");
		printTerm(a1,msg);
		System.out.println("***********空格*************");
		printTerm(a2,msg);
		System.out.println("***********标准*************");
		printTerm(a3,msg);
		System.out.println("***********中文*************");
		printTerm(a4,msg);
		System.out.println("***********IK*************");
		printTerm(a5,msg);
	}
}

public class CreateIndex {
	/*
	 * 1 确定索引的输出位置
	 * 2 准备一个具备使用Ik分词器输出流对象writer
	 * 3 内存的ducument(读取原数据封装)数据封装
	 * 4 输出写入到索引文件
	 * 域的类型(文本,数字,存储的索引数据)
	 */
	@Test
	public void createIndex() throws IOException{
		//确定一个输出的文件夹位置作为索引存在
		Path path=Paths.get("d://index02");
		//交给lucene的目录工具类
		FSDirectory dir=FSDirectory.open(path);
		//创建输出对象对应的配置对象
		IndexWriterConfig config=new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer6x());
		//定义写出时的方式 append create create_or_append
		config.setOpenMode(OpenMode.CREATE);
		//配合dir路径创建writer
		IndexWriter writer= new IndexWriter(dir,config);
		//封装document
		Document doc1=new Document();
		Document doc2=new Document();
		//title content image publisher
		//name:域的名称
		//title:读取源数据的值
		//store:是否进行存储(document的数据输出到索引文件,并不是所有源数据都需要存储在索引中)
		doc1.add(new TextField("title","国庆大阅兵",Store.YES));
		doc1.add(new TextField("content","10月1日在北京举行的国庆周年",Store.YES));
		doc1.add(new TextField("image","http://image.jt.com",Store.YES));
		doc1.add(new TextField("publisher","新计划网",Store.YES));
		doc1.add(new DoublePoint("price",500));
		doc1.add(new StringField("price","500元",Store.YES));
		
		doc2.add(new TextField("title","国庆假期",Store.YES));
		doc2.add(new TextField("content","10月1日北京开始拥堵",Store.YES));
		doc2.add(new StringField("image","http://image.jt.com/adf",Store.YES));
		doc2.add(new TextField("publisher","娱乐网",Store.YES));
		doc2.add(new DoublePoint("price",6000));
		writer.addDocument(doc1);
		writer.addDocument(doc2);
		//直接写出
		writer.commit();
	}
}

public class SercherIndex {
	/*
	 * lucune中将查询的功能封装到一个规范(接口类)Query
	 * 可以根据不同的查询功能使用不同的实现类
	 */
	/*
	 * 1 指定查询的索引
	 * 2 搜索对象的创建,使用一个输入流reader
	 * 3 封装查询条件query,不同功能,不同的实现类
	 * 4 浅查询实现数据的遍历使用
	 */
	//词项查询
	@Test
	public void termQuery() throws IOException{
		//指定d://index01
		Path path=Paths.get("d://index02");
		FSDirectory dir=FSDirectory.open(path);
		//获取输入流
		IndexReader reader=DirectoryReader.open(dir);
		//利用输入流,获取搜索对象
		IndexSearcher search=new IndexSearcher(reader);
		//根据不同的查询条件,封装query实现类对象
		//TermQuery
		//先提供一个词项 fld域名,关键字条件
		Term term=new Term("content","北京");
		Query query=new TermQuery(term);
		
		//利用浅查询 获取结果集
		TopDocs topDocs=search.search(query,10);//查前10条
		System.out.println("总查询条数:"+topDocs.totalHits);
		System.out.println("其中最大评分:"+topDocs.getMaxScore());
		//返回的是一个封装搜索计算浅查询,和对应Document数据
		//评分的对象,通过topDocs获取封装了documentid的评分
		ScoreDoc[] docs=topDocs.scoreDocs;//查询的条数
		for(ScoreDoc scoreDoc:docs){
			//获取document的id值
			System.out.println("document的id值为"+scoreDoc.doc);
			//读取document
			Document doc=search.doc(scoreDoc.doc);
			//读取域属性
			System.out.println("title:"+doc.get("title"));
			System.out.println("content:"+doc.get("content"));
			System.out.println("price:"+doc.get("price"));
			System.out.println("publisher:"+doc.get("publisher"));
			System.out.println("image:"+doc.get("image"));
		}
	}
	//布尔查询条件
	@Test
	public void booleanQuery() throws Exception {
		//指定d://index01
				Path path=Paths.get("d://index02");
				FSDirectory dir=FSDirectory.open(path);
				//获取输入流
				IndexReader reader=DirectoryReader.open(dir);
				//利用输入流,获取搜索对象
				IndexSearcher search=new IndexSearcher(reader);
				
				//布尔查询
				Query query1=new TermQuery(new Term("title","国庆"));
				Query query2=new TermQuery(new Term("content","周年"));
				//封装布尔子条件
				BooleanClause bc1=new BooleanClause(query1,Occur.MUST);
				BooleanClause bc2=new BooleanClause(query2,Occur.MUST);
				//利用子条件bc1 bc2来创建布尔条件
				Query query=new BooleanQuery.Builder().add(bc1).add(bc2).build();
				
				//利用浅查询 获取结果集
				TopDocs topDocs=search.search(query,10);//查前10条
				System.out.println("总查询条数:"+topDocs.totalHits);
				System.out.println("其中最大评分:"+topDocs.getMaxScore());
				//返回的是一个封装搜索计算浅查询,和对应Document数据
				//评分的对象,通过topDocs获取封装了documentid的评分
				ScoreDoc[] docs=topDocs.scoreDocs;//查询的条数
				for(ScoreDoc scoreDoc:docs){
					//获取document的id值
					System.out.println("document的id值为"+scoreDoc.doc);
					//读取document
					Document doc=search.doc(scoreDoc.doc);
					//读取域属性
					System.out.println("title:"+doc.get("title"));
					System.out.println("content:"+doc.get("content"));
					System.out.println("price:"+doc.get("price"));
					System.out.println("publisher:"+doc.get("publisher"));
					System.out.println("image:"+doc.get("image"));
				}
	}
	//范围查询
	@Test
	public void rangeQuery()throws Exception{
		//指定d://index01
		Path path=Paths.get("d://index02");
		FSDirectory dir=FSDirectory.open(path);
		//获取输入流
		IndexReader reader=DirectoryReader.open(dir);
		//利用输入流,获取搜索对象
		IndexSearcher search=new IndexSearcher(reader);
		
		//范围查询,price doublepoint
		Query query =DoublePoint.newRangeQuery("price", 500, 1000);
		
		//利用浅查询 获取结果集
		TopDocs topDocs=search.search(query,10);//查前10条
		System.out.println("总查询条数:"+topDocs.totalHits);
		System.out.println("其中最大评分:"+topDocs.getMaxScore());
		//返回的是一个封装搜索计算浅查询,和对应Document数据
		//评分的对象,通过topDocs获取封装了documentid的评分
		ScoreDoc[] docs=topDocs.scoreDocs;//查询的条数
		for(ScoreDoc scoreDoc:docs){
			//获取document的id值
			System.out.println("document的id值为"+scoreDoc.doc);
			//读取document
			Document doc=search.doc(scoreDoc.doc);
			//读取域属性
			System.out.println("title:"+doc.get("title"));
			System.out.println("content:"+doc.get("content"));
			System.out.println("price:"+doc.get("price"));
			System.out.println("publisher:"+doc.get("publisher"));
			System.out.println("image:"+doc.get("image"));
		}
	}
	//多域查询
	@Test
	public void multiFieldQuery()throws Exception{
		//指定d://index01
		Path path=Paths.get("d://index02");
		FSDirectory dir=FSDirectory.open(path);
		//获取输入流
		IndexReader reader=DirectoryReader.open(dir);
		//利用输入流,获取搜索对象
		IndexSearcher search=new IndexSearcher(reader);
		//多域查询
		//指定多个域
		String[] fields={"title","content"};
		//封装查询字符串条件,利用多域查询的解析器,对条件先进性分词计算
		MultiFieldQueryParser parser=new MultiFieldQueryParser(fields, new IKAnalyzer6x());
		Query query=parser.parse("北京国庆大阅 兵"); 
		//底层封装多个TermQuery title 北京 title 国 庆 title 大 title 阅兵 
		//利用浅查询 获取结果集
		TopDocs topDocs=search.search(query,10);//查前10条
		System.out.println("总查询条数:"+topDocs.totalHits);
		System.out.println("其中最大评分:"+topDocs.getMaxScore());
		//返回的是一个封装搜索计算浅查询,和对应Document数据
		//评分的对象,通过topDocs获取封装了documentid的评分
		ScoreDoc[] docs=topDocs.scoreDocs;//查询的条数
		for(ScoreDoc scoreDoc:docs){
			//获取document的id值
			System.out.println("document的id值为"+scoreDoc.doc);
			//读取document
			Document doc=search.doc(scoreDoc.doc);
			//读取域属性
			System.out.println("title:"+doc.get("title"));
			System.out.println("content:"+doc.get("content"));
			System.out.println("price:"+doc.get("price"));
			System.out.println("publisher:"+doc.get("publisher"));
			System.out.println("image:"+doc.get("image"));
		}
	}
}