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2008-06-23 20:27:34
关于前缀查询PrefixQuery(前缀查询)。
准备工作就是为指定的数据源文件建立索引。这里，我使用了ThesaurusAnalyzer分析器，该分析器有自己特定的词库，这个分词组件可以从网上下载。
PrefixQuery其实就是指定一个词条的前缀，不如以前缀“文件”作为前缀的词条有很多：文件系统、文件管理、文件类型等等。但，是在你要检索一个有指定的前缀构成的词条(只有一个前最也是一个词条)时，必须保证你在建立索引的时候，也就是分词生成的词条要有具有这个前缀构成的词条，否则什么也检索不出来。
Lucene中，指定某个前缀，检索过程中会以该前缀作为一个词条进行检索，比如“文件”前缀，如果词条文件中包含“文件”这个词条，而且有一个文件中只有一个句子：“我们要安全地管理好自己的文件。”使用PrefixQuery是也是可以检索出该文件的。
当然了，可以使用BooleanQuery对若干个查询子句进行组合，子句可以是TermQuery子句，可以是PrefixQuery子句，实现复杂查询。
先做个简单的例子，使用一下PrefixQuery。
测试主函数如下所示：
package org.apache.lucene.shirdrn.main;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.Iterator;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.search.Hit;
import org.apache.lucene.search.Hits;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.PrefixQuery;
import org.apache.lucene.search.Query;
public class PrefixQuerySearcher {
public static void main(String[] args) {
String indexPath = "E:\\Lucene\\myindex";
try {
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(indexPath);
String keywordPrefix = "文件"; // 就以“文件”作为前缀
Term prefixTerm = new Term("contents",keywordPrefix);
Query prefixQuery = new PrefixQuery(prefixTerm);
Date startTime = new Date();
Hits hits = searcher.search(prefixQuery);
Iterator it = hits.iterator();
System.out.println("********************************************************************");
while(it.hasNext()){
Hit hit = (Hit)it.next();
System.out.println("Hit的ID 为 ： "+hit.getId());
System.out.println("Hit的score 为 ： "+hit.getScore());
System.out.println("Hit的boost 为 ： "+hit.getBoost());
System.out.println("Hit的toString 为 ： "+hit.toString());
System.out.println("Hit的Dcoment 为 ： "+hit.getDocument());
System.out.println("Hit的Dcoment 的 Fields 为 ： "+hit.getDocument().getFields());
for(int i=0;i
System.out.println(" -------------------------------------------------------------");
System.out.println(" Field的Name为 ： "+field.name());
System.out.println(" Field的stringValue为 ： "+field.stringValue());
}
System.out.println("********************************************************************");
}
System.out.println("满足指定前缀的Hits长度为 ： "+hits.length());
Date finishTime = new Date();
long timeOfSearch = finishTime.getTime() - startTime.getTime();
System.out.println("本次搜索所用的时间为 "+timeOfSearch+" ms");
} catch (CorruptIndexException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
测试结果输出如下所示：
********************************************************************
Hit的ID 为 ： 41
Hit的score 为 ： 0.3409751
Hit的boost 为 ： 1.0
Hit的toString 为 ： Hit< [0] resolved>
Hit的Dcoment 为 ： Document
Hit的Dcoment 的 Fields 为 ： [stored/uncompressed,indexed
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： path
Field的stringValue为 ： E:\Lucene\txt1\mytxt\Update.txt
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： modified
Field的stringValue为 ： 200707050028
********************************************************************
Hit的ID 为 ： 46
Hit的score 为 ： 0.3043366
Hit的boost 为 ： 1.0
Hit的toString 为 ： Hit< [1] resolved>
Hit的Dcoment 为 ： Document
Hit的Dcoment 的 Fields 为 ： [stored/uncompressed,indexed
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： path
Field的stringValue为 ： E:\Lucene\txt1\mytxt\使用技巧集萃.txt
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： modified
Field的stringValue为 ： 200511210413
********************************************************************
Hit的ID 为 ： 24
Hit的score 为 ： 0.25827435
Hit的boost 为 ： 1.0
Hit的toString 为 ： Hit< [2] resolved>
Hit的Dcoment 为 ： Document
Hit的Dcoment 的 Fields 为 ： [stored/uncompressed,indexed
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： path
Field的stringValue为 ： E:\Lucene\txt1\mytxt\FAQ.txt
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： modified
Field的stringValue为 ： 200604130754
********************************************************************
Hit的ID 为 ： 44
Hit的score 为 ： 0.23094007
Hit的boost 为 ： 1.0
Hit的toString 为 ： Hit< [3] resolved>
Hit的Dcoment 为 ： Document
Hit的Dcoment 的 Fields 为 ： [stored/uncompressed,indexed
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： path
Field的stringValue为 ： E:\Lucene\txt1\mytxt\Visual Studio 2005注册升级.txt
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： modified
Field的stringValue为 ： 200801300512
********************************************************************
Hit的ID 为 ： 57
Hit的score 为 ： 0.16743648
Hit的boost 为 ： 1.0
Hit的toString 为 ： Hit< [4] resolved>
Hit的Dcoment 为 ： Document
Hit的Dcoment 的 Fields 为 ： [stored/uncompressed,indexed
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： path
Field的stringValue为 ： E:\Lucene\txt1\mytxt\新建 文本文档.txt
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： modified
Field的stringValue为 ： 200710270258
********************************************************************
Hit的ID 为 ： 12
Hit的score 为 ： 0.14527147
Hit的boost 为 ： 1.0
Hit的toString 为 ： Hit< [5] resolved>
Hit的Dcoment 为 ： Document
Hit的Dcoment 的 Fields 为 ： [stored/uncompressed,indexed
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： path
Field的stringValue为 ： E:\Lucene\txt1\mytxt\CustomKeyInfo.txt
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： modified
Field的stringValue为 ： 200406041814
********************************************************************
Hit的ID 为 ： 63
Hit的score 为 ： 0.091877736
Hit的boost 为 ： 1.0
Hit的toString 为 ： Hit< [6] resolved>
Hit的Dcoment 为 ： Document
Hit的Dcoment 的 Fields 为 ： [stored/uncompressed,indexed
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： path
Field的stringValue为 ： E:\Lucene\txt1\疑问即时记录.txt
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： modified
Field的stringValue为 ： 200711141408
********************************************************************
Hit的ID 为 ： 59
Hit的score 为 ： 0.08039302
Hit的boost 为 ： 1.0
Hit的toString 为 ： Hit< [7] resolved>
Hit的Dcoment 为 ： Document
Hit的Dcoment 的 Fields 为 ： [stored/uncompressed,indexed
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： path
Field的stringValue为 ： E:\Lucene\txt1\mytxt\汉化说明.txt
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： modified
Field的stringValue为 ： 200708210247
********************************************************************
Hit的ID 为 ： 14
Hit的score 为 ： 0.020302303
Hit的boost 为 ： 1.0
Hit的toString 为 ： Hit< [8] resolved>
Hit的Dcoment 为 ： Document
Hit的Dcoment 的 Fields 为 ： [stored/uncompressed,indexed
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： path
Field的stringValue为 ： E:\Lucene\txt1\mytxt\CustomKeysSample.txt
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： modified
Field的stringValue为 ： 200610100451
********************************************************************
满足指定前缀的Hits长度为 ： 9
本次搜索所用的时间为 297 ms
可以看出，包含前缀“文件”的查询结果，一共检索出9项符合条件。
关于以“文件”作为前缀(包含前缀“文件”)，在分析器ThesaurusAnalyzer分词组件的词库中具有下面的一些词条：
文件
文件匯編
文件名
文件夹
文件夾
文件尾
文件汇编
文件精神
假如有这样一种需求：想要检索全部以“文件”作为前缀的词条，而不想要单独出现的以“文件”作为词条的结果。
这时，可以指定一个TermQuery子句，再使用BooleanQuery实现。
在上面的测试主函数的基础上，添加如下代码：
String keyword = "文件";
Term term = new Term("contents",keyword);
Query tQuery = new TermQuery(term);
BooleanQuery bQuery = new BooleanQuery();
bQuery.add(tQuery,BooleanClause.Occur.MUST_NOT);
bQuery.add(prefixQuery,BooleanClause.Occur.MUST);
修改Hits hits = searcher.search(prefixQuery);为：
Hits hits = searcher.search(bQuery);
由于不包含单独的以“文件”作为词条的结果，所以使用MUST_NOT逻辑非运算符。
执行查询后，只匹配出一项，如下所示：
********************************************************************
Hit的ID 为 ： 44
Hit的score 为 ： 0.23393866
Hit的boost 为 ： 1.0
Hit的toString 为 ： Hit< [0] resolved>
Hit的Dcoment 为 ： Document
Hit的Dcoment 的 Fields 为 ： [stored/uncompressed,indexed
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： path
Field的stringValue为 ： E:\Lucene\txt1\mytxt\Visual Studio 2005注册升级.txt
-------------------------------------------------------------
Field的Name为 ： modified
Field的stringValue为 ： 200801300512
********************************************************************
满足指定前缀的Hits长度为 ： 1
本次搜索所用的时间为 187 ms
现在看一下PrefixQuery实现的源代码。在PrefixQuery中，只给出了一种构造方法：
private Term prefix;
public PrefixQuery(Term prefix) {
this.prefix = prefix;
}
它是通过一个Term作为参数构造的，非常容易掌握。
在PrefixQuery中有一个重要的rewrite()方法：
public Query rewrite(IndexReader reader) throws IOException {
BooleanQuery query = new BooleanQuery(true);
TermEnum enumerator = reader.terms(prefix);
try {
String prefixText = prefix.text();
String prefixField = prefix.field();
do {
Term term = enumerator.term();
if (term != null &&
term.text().startsWith(prefixText) &&
term.field() == prefixField)
{
TermQuery tq = new TermQuery(term);
tq.setBoost(getBoost());
query.add(tq, BooleanClause.Occur.SHOULD); // 构造了一个BooleanQuery，向其中添加子句，个子句是逻辑或运算
} else {
break;
}
} while (enumerator.next());
} finally {
enumerator.close();
}
return query;
}
该方法通过打开一个IndexReader输入流，使用IndexReader的terms()方法获取到，以“给定前缀构造的词条”的所有词条。然后，以返回的这些词条构造多个TermQuery子句，再将这些子句添加到BooleanQuery中，返回一个新的Query(就是BooleanQuery)，这个BooleanQuery中的各个子句是逻辑或的关系，最后使用这个包含了多个子句的BooleanQuery实现复杂查询。
实际上，执行了多个TermQuery，然后将得到的结果集做SHOULD运算。
Lucene中，允许最大的子句上限是1024个，如果超过这个上限就会抛出异常。使用PrefixQuery的主要思想就是向一个BooleanQuery中添加多个参与SHOULD逻辑运算的TermQuery子句，感觉这里面有一个效率问题：对每个子句都进行执行的时候，如果子句的数量小效率还是不错，但是，如果有1000000个甚至更多的TermQuery子句被添加到BooleanQuery中，结果不会很乐观，而且需要重新设定Lucene中默认的最大子句上限，效率应该不能很好。
