1.针对多个域的一次性查询

1.1.三种方案

使用lucene构造搜索引擎的时候，如果要针对多个域进行一次性查询，一般来说有三种方法：

第一种实现方法是创建多值的全包含域的文本进行索引，这个方案最简单。但是这个防范有个缺点：你不能直接对每个域的加权进行控制。

第二种方法是使用MultiFieldQueryParser，它是QueryParser的子类，它会在后台程序中实例化一个QueryParser对 象，用来针对每个域进行查询表达式的解析，然后使用BooleanQuery将查询结果合并起来。当程序向BooleanQuery添加查询子句时，默认 操作符OR被用于最简单的解析方法中。为了实现更好的控制，布尔操作符可以使用BooleanClause的常量指定给每个域。如果需要指定的话可以使用 BooleanClause.Occur.MUST，如果禁止指定可以使用BooleanClause.Occur.MUST_NOT，或者普通情况为 BooleanClause.Occur.SHOULD。下面的程序展示的是如何创建MultiFieldQueryParser类的方法：

1. // 在这四个域中检索
2. String[] fields = { "phoneType", "name", "category", "price" };
3. Query query = new MultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_36, fields, analyzer).parse(keyword);

第三种方法就是使用高级DisjunctionMaxQuery类，它会封装一个或者多个任意的查询，将匹配的文档进行OR操作。

1.2.方案选择

以上三种方案中，并不是第三种方案最好，也不是第一种方案就最差。哪种实现方式更适合你的应用程序呢？答案是“看情况”，因为这里存在一些取舍。全包含域 是一个简单的解决方案——但这个方案只能对搜索结果进行简单的排序并且可能浪费磁盘空间（程序可能对同样的文本索引两次），但这个方案可能会获得最好的搜 索性能。

MultiFieldQueryParser生成的BooleanQuery会计算所有查询所匹配的文档评分的总和 （DisjunctionMaxQuery则只选取最大评分），然后它能够实现针对每个域的加权。你必须对以上3中解决方案都进行测试，同时需要一起考虑 搜索性能和搜索相关性，然后再找出最佳方案。

2.在结果中查询

2.1.两种方案

在检索结果中再次进行检索，是一个很常见的需求，一般有两种方案可以选择：

①使用QueryFilter把第一个查询当作一个过滤器处理；

②用BooleanQuery把前后两个查询结合起来，并且使用BooleanClause.Occur.MUST。

针对第一种方法，我需要解释一下。QueryFilter在Lucene的2.x版本中是存在的，但是在3.x中，lucene的API中这个类已经被废 弃了，无法再找到。如果你的项目使用的是lucene是3.x，但是你又一定要使用QueryFilter，那么你必须自己创建一个 QueryFilter类，然后将2.x中QueryFilter的源代码复制过来。你可能会说，直接在工程中同时使用lucene2.x和3.x的核心 jar文件不就行了吗。但遗憾的是，一个工程下，是不能同时使用不同版本的lucene的。

2.2.QueryFilter方案

上文已经说了，如果一定要使用QueryFilter，由于lucene2.x中没有QueryFilter的API，所以自己要写一个QueryFilter，QueryFilter的源代码在lucene2.x中是这样的：

1. import org.apache.lucene.search.CachingWrapperFilter;
2. import org.apache.lucene.search.Query;
3. import org.apache.lucene.search.QueryWrapperFilter;
4. public class QueryFilter extends CachingWrapperFilter {
5. /**
6. * Constructs a filter which only matches documents matching
7. * <code>query</code>.
8. */
9. public QueryFilter(Query query) {
10. super(new QueryWrapperFilter(query));
11. }
12. public boolean equals(Object o) {
13. return super.equals((QueryFilter) o);
14. }
15. public int hashCode() {
16. return super.hashCode() ^ 0x923F64B9;
17. }
18. }

第一种方案的例子程序如下：

1. //简单实现对keyword的搜索
2. public static void search(String keyword) throws IOException, ParseException {
3. QueryParser queryParser = new QueryParser("content",new SimpleAnalyzer());
4. Query query = queryParser.parse(keyword.trim());
5. QueryFilter filter = new QueryFilter(query);
6. //检索
7. search(query, filter);
8. }
9. //在搜索oldKeyword的结果集中搜索newKeyword
10. public static void searchInResult(String newKeyword, String oldKeyword) throws ParseException, IOException {
11. QueryParser queryParser = new QueryParser("content",new SimpleAnalyzer());
12. Query query = queryParser.parse(newKeyword.trim());
13. Query oldQuery = queryParser.parse(oldKeyword.trim());
14. QueryFilter oldFilter = new QueryFilter(oldQuery);
15. CachingWrapperFilter filter = new CachingWrapperFilter(oldFilter);
16. //检索
17. search(query, filter);
18. }
19. private static void search(Query query, Filter filter) throws IOException, ParseException {
20. IndexSearcher ins = new IndexSearcher("d:/tesindex");
21. Hits hits = ins.search(query, filter);
22. for (int i = 0; i < hits.length(); i++) {
23. Document doc = hits.doc(i);
24. System.out.println(doc.get("content"));
25. }
26. }

2.3.BooleanQuery方案

使用BooleanQuery来实现在结果中检索的过程是这样的，首先通过关键字keyword1正常检索，当用户需要在检索结果中再通过关键字 keyword2检索的时候，通过构建BooleanQuery，来实现对在结果中检索的效果。这里要注意，这两个关键字都要使用 BooleanClause.Occur.MUST。

1. //创建BooleanQuery
2. BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery();
3. //多域检索，在这四个域中检索
4. String[] fields = { "phoneType", "name", "category","free" };
5. Query multiFieldQuery = new MultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_36, fields, analyzer).parse(keyword);
6. //将multiFieldQuery添加到BooleanQuery中
7. booleanQuery.add(multiFieldQuery, BooleanClause.Occur.MUST);
8. //如果osKeyword不为空
9. if(osKeyword != null && !osKeyword.equals("") && !osKeyword.equals("null")){
10. TermQuery osQuery = new TermQuery(new Term("phoneType",osKeyword));
11. //将osQuery添加到BooleanQuery中
12. booleanQuery.add(osQuery, BooleanClause.Occur.MUST);
13. }

3.检索结果分页

3.1.两种方案

通过关键字的检索，当lucene返回多条记录的时候，往往一个页面是无法容纳所有检索结果的，这自然而然就该分页了。我这里给出两种方案，这两种方法我都是用过。

第一种方法，就是讲检索结果全部封装在一个Collection中，例如List中，将这个结果传到前台，如jsp页面。然后在这个list中进行分页显示；

第二种方法，是使用lucene自带的分页工具public TopDocs topDocs(int start,int howMany)。

我认为，第一种方法不涉及二次查询，这样的话就避免了在查询上的浪费。但是当检索的结果数据量很大，这样一次性传输这么多数据到客户端，而用户检索后得到 的结果往往只会查看第一页的内容，很少去查看第二页、第三页以及后面的内容，所以一次性将全部结果传到前台，这样的浪费是很大的。

第二种方法，虽然每次翻页都意味着一次查询，表面上浪费了资源，但是由于lucene的高效，这样的浪费对整个系统的影响是微乎其微的，但是这个方法避免了方法一中的缺陷。

3.2.分页实现

1. /**
2. * 对搜索返回的前n条结果进行分页显示
3. * @param keyWord       查询关键词
4. * @param pageSize      每页显示记录数
5. * @param currentPage   当前页
6. */
7. public void paginationQuery(String keyWord,int pageSize,int currentPage) throws ParseException, CorruptIndexException, IOException {
8. String[] fields = {"title","content"};
9. QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_36,fields,analyzer);
10. Query query = queryParser.parse(keyWord);
11. IndexReader indexReader  = IndexReader.open(directory);
12. IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
13. //TopDocs 搜索返回的结果
14. TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);//只返回前100条记录
15. int totalCount = topDocs.totalHits; // 搜索结果总数量
16. ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs; // 搜索返回的结果集合
17. //查询起始记录位置
18. int begin = pageSize * (currentPage - 1) ;
19. //查询终止记录位置
20. int end = Math.min(begin + pageSize, scoreDocs.length);
21. //进行分页查询
22. for(int i=begin;i<end;i++) {
23. int docID = scoreDocs[i].doc;
24. Document doc = indexSearcher.doc(docID);
25. int id = NumericUtils.prefixCodedToInt(doc.get("id"));
26. String title = doc.get("title");
27. System.out.println("id is : "+id);
28. System.out.println("title is : "+title);
29. }
30. }

4.高亮检索结果

针对检索结果的高亮实现方法，在lucene中提供了响应的工具，这里使用lucene-highlighter-3.6.2.jar来实现对检索结果的高亮显示。

1. public void search(String fieldName, String keyword)throws CorruptIndexException, IOException, ParseException {
2. searcher = new IndexSearcher(indexPath);
3. QueryParser queryParse = new QueryParser(fieldName, analyzer); // 构造QueryParser，解析用户输入的检索关键字
4. Query query = queryParse.parse(keyword);
5. Hits hits = searcher.search(query);
6. for (int i = 0; i < hits.length(); i++) {
7. Document doc = hits.doc(i);
8. String text = doc.get(fieldName);
9. SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new SimpleHTMLFormatter("<font color=‘red‘>", "</font>");
10. Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHTMLFormatter, new QueryScorer(query));
11. highlighter.setTextFragmenter(new SimpleFragmenter(text.length()));
12. if (text != null) {
13. TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(fieldName,new StringReader(text));
14. String highLightText = highlighter.getBestFragment(tokenStream,text);
15. System.out.println("高亮显示第 " + (i + 1) + " 条检索结果如下所示：");
16. System.out.println(highLightText);
17. }
18. }
19. searcher.close();
20. }

上文的一行判断语句很重要：if(text != null)，如果text为空，那么显示结果不但没有被高亮，而且得到的原始结果也会被过滤。可以再代码中加上，如果text==null，则让将原始检索结果赋给text，从而将结果显示出来。

5.检索结果的评分

lucene的评分是有一套自己的机制的，输入某一个关键字，lucene会对命中的记录进行评分，默认情况下，分数越高的结果会排在结果的越前面。如果 在创建索引的时候，没有对某个域进行加权，那么默认分数的上限是5分，如果有对域做加权，检索结果的评分可能会出现大于5分的情况。

我们可以使用explain()来看看lucene对检索结果的评分情况：

1. //评分
2. Explanation explanation = indexSearcher.explain(query, docID);
3. System.out.println(explanation.toString());

在后台打印出来的信息如下：

1. 2.4342022 = (MATCH) weight(name:books in 71491), product of:
2. 0.2964393 = queryWeight(name:books), product of:
3. 8.21147 = idf(docFreq=109, maxDocs=149037)
4. 0.036100637 = queryNorm