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基于lucene的案例开发：IndexSearcher中检索方法

　
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http://blog.csdn.net/xiaojimanman/article/details/43052829

      前面我们介绍了Analyzer和Query，这篇我们就开始该系列最后一个类IndexSearcher的搜索API介绍，Lucene中重点API不止这里介绍的这一点，还有IndexWriter、Field、Highlighter等，这些就不在这一部分做介绍了，如若案例中用到的话，再做简单介绍。

      查看Lucene4.3.1中IndexSearcher的API请
点击这里，关于搜索的方法如下图：




      从上图几个方法可以看出，有几个重点类需要介绍下：Query（上篇博客已介绍）、Filter、Sort、ScoreDoc、Collector

Collector

      Collector主要用来对搜索结果做收集、自定义排序、过滤等，在Lucene4.3.1的API中，有两个搜索方法用到了Collector，但是其下面都有一句Lower-level search API（低级别的搜索API），如果没有非用不可的需求，尽量还是使用其他方法。

Filter

      Filter主要是做筛选条件的，用于指定哪些文档可以在搜索结果中，这个自己使用的并不是太多，查询了一些资料，介绍说有Filter的检索过程是先对数据源做筛选预处理（Filter中指定的），然后将筛选的结果交给查询语句，如果是这样的话，使用Filter的代价将会很大，他的查询耗时可能会提高数倍。个人认为也没有必要使用Filter，如果真的需要对结果做筛选，可以把这些筛选条件合并到Query中，而没有必要创建一个Filter对象。

Sort

      Sort在检索方法中指定排序方式，相当于数据库中的order by，创建方式如Sort sort = new Sort(new SortField("time", Type.LONG, true))，这里的SortField构造方法中的三个参数分别代表域名、域数据类型、排序方式（true降序/false升序），这里的例子只是按照一个域进行排序，如果多个域可以直接在构造方法中添加，如sort = new Sort(new SortField("time", Type.LONG, true), new SortField("star", Type.INT, false))。

ScoreDoc

      从上图方法中，searchAfter方法中使用到ScoreDoc，该方法主要用在分页查询中，当然也可以用search方法替代，但是有一种情况是无法替代的，比如查询第一页10条数据，但由于推广或广告等需求，需要在其中添加几条（具体未知）其他记录，但是前端只能展示10条数据，这样该页的最后几条数据就没有办法显示，但在下一页中又想显示这几条数据，这样使用seach方法实现就有点困难，事例需求图形描述如下：




      searchAfter在实现上述的需求时，在取下一页数据时，只需要将上次查询的最后一个ScoreDoc告诉它即可，它可以直接从该条数据开始查询下一页的数据。

      检索方法中涉及到的类也算介绍结束了，现在就将这些组装起来，以最简单的一个检索方法为例search(Query query, int n)，该方法实现的是检索符合条件query的前N条文档，这里的排序采用的是默认的相关度排序；这样方法中添加其他的对象，就完成了其对应的功能，如search(Query query, int n, Sort sort)，该方法指定了其排序方式。这篇博客主要介绍IndexSearcher的搜索相关API，所以这里就不再写测试demo了。

IndexWriter

      原计划第一部分到现在应该结束的，也不对其他内容做相关介绍的，但读者的反馈说索引的增删改的方法不是太清楚，那这里就先简单的题以下其方法，自己感兴趣的可以先实现下，添加新文档到索引中这个在
创建索引这篇博客中已经提到，这里就不再介绍。

修改索引

	public boolean updateDocument(Term term, Document doc){
		try {
			indexWriter.updateDocument(term, doc);
			return true;
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
			return false;
		}
	}

      这里的term指定了要修改的索引文档，一般这里使用索引中文档的唯一标识。

删除索引

	public boolean deleteDocument(Query query){
		try {
			indexWriter.deleteDocuments(query);
			return true;
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
			return false;
		}
	}

      这里的query指定了文档需要满足的条件，当然也有方法可以直接清空索引

	public boolean deleteAll(){
		try {
			indexWriter.deleteAll();
			return true;
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
			return false;
		}
	}

      上述的这些操作，都需要执行indexWriter.commit()之后才会保存，否则是不会有效的。

注：第一部分：lucene的基本原理以及API简单接口的使用 到这里就结束了，按照数据流向下一部分应该介绍数据采集的，但为了在介绍搜索后台部分不忘记lucene的相关知识，这里就把搜索后台部分稍微提前一点。在开始搜索后台部分之前，我也会在1-2篇博客中，介绍一下这个案例的demo以及后台的系统架构，在对整个需求有一定的了解基础之上，我们再开始案例开发。如若对个人的博客在排版或者内容等方面有相关的意见，真心希望在评论中可以提及，我也会积极采纳各位的建议，把这一个系列的博客做好，大家共同进步。

ps:最近发现其他网站可能会对博客转载，上面并没有源链接，如想查看更多关于
基于lucene的案例开发 请
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