前言介绍
Apache Lucene 是一个开源的全文检索引擎库，可以帮助开发者在大量文本数据中进行快速、高效的搜索。无论你是要构建文本搜索引擎、数据分析系统、企业搜索引擎还是知识图谱，Lucene 都可以成为你的得力助手。
在学习 Apache Lucene 之前，我们需要了解倒排索引和向量空间模型的基本知识，这两个概念是 Lucene 的核心组成部分，也是现代搜索引擎中最重要的组成部分之一。倒排索引可以快速查找包含某个单词的所有文档，而向量空间模型可以计算文档之间的相似度，从而实现基于关键词的文本检索。
需要注意的是，Lucene 是一个底层的搜索引擎框架，它提供了一系列的 API 和工具来帮助我们实现全文检索功能。在实际应用中，我们通常需要结合其他技术和工具来构建一个完整的搜索引擎系统，如 Solr 和 Elasticsearch 等。
基础知识
倒排索引
Lucene 的核心数据结构是倒排索引（Inverted Index），它是一种将文档中的每个单词映射到包含该单词的文档的数据结构。倒排索引可以快速查找包含某个单词的所有文档，是现代搜索引擎中最重要的组成部分之一。
在倒排索引中，每个单词都被视为一个关键词（term），每个文档都被视为一个包含若干关键词的序列。倒排索引通过维护每个关键词和包含该关键词的文档之间的映射关系，实现了高效的文本检索。
具体来说，对于每个关键词，倒排索引会维护一个包含该关键词的文档列表（也称为倒排列表或倒排项）。每个倒排项包含了一个文档标识符（例如文档的 ID 或 URL）和该文档中包含该关键词的位置信息（例如在文档的哪个位置出现）等元数据。
当用户输入一个查询词时，搜索引擎会首先在倒排索引中查找包含该查询词的文档列表，然后根据文档的相关度对文档列表进行排序，最终将排序后的文档列表返回给用户。
倒排索引是现代搜索引擎中最重要的组成部分之一，它可以快速定位包含查询词的文档，从而实现高效的文本检索。许多流行的搜索引擎，如 Google、Bing 和 Lucene 等，都使用了倒排索引来实现其高效的搜索功能。
向量空间模型
向量空间模型（Vector Space Model）是一种常用的文本检索模型，Lucene 也使用向量空间模型来计算文档之间的相似度。在向量空间模型中，每个文档被表示为一个向量，向量的每个维度表示一个单词，向量的值表示该单词在文档中出现的频率。
- 文档向量
在向量空间模型中，每个文档被表示为一个向量，向量的每个维度表示一个单词，向量的值表示该单词在文档中出现的频率。例如，假设有两个文档 D1 和 D2，它们包含以下单词：
D1: "apple", "banana", "orange", "pear", "banana"
D2: "apple", "orange", "grape", "pear"
则可以将它们表示为如下的向量：
D1: (1, 2, 1, 1, 0)
D2: (1, 0, 1, 1, 1)
其中，向量的第一个维度对应单词 "apple"，向量的第二个维度对应单词 "banana"，以此类推。
- 查询向量
在向量空间模型中，查询也被表示为一个向量，向量的每个维度表示一个查询词，向量的值表示该查询词在查询中出现的频率。例如，如果查询是 "apple banana orange"，则可以将其表示为如下的向量：
Query: (1, 1, 1, 0, 0)
其中，向量的第一个维度对应查询词 "apple"，向量的第二个维度对应查询词 "banana"，以此类推。
- 相似度计算
在向量空间模型中，文档和查询之间的相似度可以通过计算它们之间的余弦相似度来得到。余弦相似度是一个介于 -1 和 1 之间的值，表示两个向量之间的夹角的余弦值。余弦相似度越接近 1，表示文档和查询越相似。
计算文档 D 和查询 Q 之间的余弦相似度的公式如下：
sim(D, Q) = (D · Q) / (|D| × |Q|)
其中，· 表示向量的点积，|D| 表示文档向量 D 的模长，|Q| 表示查询向量 Q 的模长。
使用向量空间模型，可以实现基于关键词的文本检索，并根据相似度对搜索结果进行排序。Lucene 也使用向量空间模型来计算文档之间的相似度，从而实现高效的全文检索功能。
🤘余弦相似度（cosine similarity）是一种衡量两个向量之间相似性的方法。在信息检索和自然语言处理领域，余弦相似度常用来比较文档或查询之间的相似度。
余弦相似度的计算公式如下：
cos(θ) = (A · B) / (|A| × |B|)
其中，A 和 B 是两个向量，· 表示向量的点积，|A| 和 |B| 分别表示向量 A 和 B 的模长。
余弦相似度的取值范围是 -1 到 1，取值越接近 1，表示两个向量之间的夹角越小，相似度越高。如果余弦相似度等于 1，表示两个向量完全相同；如果余弦相似度等于 -1，表示两个向量完全相反；如果余弦相似度等于 0，表示两个向量之间没有任何相似性。
在文本检索中，余弦相似度常用于比较文档之间的相似度。将每个文档表示为一个向量，向量的每个维度表示一个单词，向量的值表示该单词在文档中出现的频率，然后计算两个文档向量之间的余弦相似度，可以得到它们之间的相似度分数。基于余弦相似度的文本检索方法可以实现基于关键词的搜索，同时考虑了每个单词在文档中的重要性，从而得出更加准确的搜索结果。
🤘向量的点积（dot product），也称为内积或数量积，是两个向量之间的一种运算。向量的点积定义为两个向量对应维度上的元素乘积之和。
假设有两个 n 维向量 A 和 B，表示为：
A = (a1, a2, a3, ..., an)
B = (b1, b2, b3, ..., bn)
则向量 A 和向量 B 的点积为：
A · B = a1 * b1 + a2 * b2 + a3 * b3 + ... + an * bn
向量的点积可以用来计算两个向量之间的夹角余弦值，从而判断它们之间的相似度。
基本操作
maven dependency
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-queryparser</artifactId>
<version>8.10.1</version>
</dependency>
创建索引文件
public static void buildIndex() throws Exception {
Path indexPath = Paths.get("/path/to/index");
Directory indexDir = FSDirectory.open(indexPath);
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
IndexWriter writer = new IndexWriter(indexDir, config);
Document doc = new Document();
doc.add(new TextField("title", "Lucene in Action", Field.Store.YES));
doc.add(new TextField("content", "Lucene is a full-text search library in Java.", Field.Store.YES));
writer.addDocument(doc);
writer.close();
}
- 布尔查询
布尔查询（Boolean Query），这是一种基于布尔逻辑运算符（AND、OR、NOT）的查询方式。布尔查询允许用户指定多个搜索条件，如同时包含某两个单词的文档等。
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.MultiFieldQueryParser;
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.io.IOException;
import java.nio.file.Paths;
public class LuceneBooleanSearchExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String indexDir = "/path/to/index";
String[] fields = {"title", "content"};
String queryString = "lucene AND search";
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));
DirectoryReader reader = DirectoryReader.open(directory);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
MultiFieldQueryParser parser = new MultiFieldQueryParser(fields, analyzer);
Query query = parser.parse(queryString);
TopDocs results = searcher.search(query, 10);
ScoreDoc[] hits = results.scoreDocs;
System.out.println("Total hits: " + results.totalHits);
for (ScoreDoc hit : hits) {
System.out.println("Score: " + hit.score + " doc: " + hit.doc);
}
reader.close();
directory.close();
}
}
- 通配符查询
通配符查询（Wildcard Query）是一种可以匹配多个单词的查询方式。通配符查询允许用户使用 * 和 ? 这两个通配符来匹配任意数量的字符。其中，* 代表匹配任意数量（包括 0 个）的字符，? 代表匹配一个字符。
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.MultiFieldQueryParser;
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.io.IOException;
import java.nio.file.Paths;
public class LuceneWildcardSearchExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String indexDir = "/path/to/index";
String[] fields = {"title", "content"};
String queryString = "luc*ne";
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));
DirectoryReader reader = DirectoryReader.open(directory);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
MultiFieldQueryParser parser = new MultiFieldQueryParser(fields, analyzer);
Query query = parser.parse(queryString);
TopDocs results = searcher.search(query, 10);
ScoreDoc[] hits = results.scoreDocs;
System.out.println("Total hits: " + results.totalHits);
for (ScoreDoc hit : hits) {
System.out.println("Score: " + hit.score + " doc: " + hit.doc);
}
reader.close();
directory.close();
}
}
- 短语查询
短语查询（Phrase Query），这是一种可以匹配特定单词序列的查询方式。短语查询允许用户指定一个单词序列，从而匹配包含这个序列的文档。
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.MultiFieldQueryParser;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.PhraseQuery;
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;
public class LucenePhraseSearchExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String indexDir = "/path/to/index";
String[] fields = {"title", "content"};
String[] phrases = {"lucene", "search"};
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));
DirectoryReader reader = DirectoryReader.open(directory);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
PhraseQuery.Builder builder = new PhraseQuery.Builder();
for (String phrase : phrases) {
builder.add(new MultiFieldQueryParser(fields, analyzer).parse(phrase));
}
PhraseQuery query = builder.build();
TopDocs results = searcher.search(query, 10);
ScoreDoc[] hits = results.scoreDocs;
System.out.println("Total hits: " + results.totalHits);
for (ScoreDoc hit : hits) {
System.out.println("Score: " + hit.score + " doc: " + hit.doc);
}
reader.close();
directory.close();
}
}
- 常见词剪枝
常见词剪枝（Stop Word Pruning）算法来过滤掉一些常见的无意义单词，如“a”、“an”、“the”等。这些单词通常不会对搜索结果产生太大的影响，因此可以被过滤掉，从而提高搜索效率。
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.MultiFieldQueryParser;
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;
public class LuceneStopWordsExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String indexDir = "/path/to/index";
String[] fields = {"title", "content"};
String queryString = "lucene search";
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));
DirectoryReader reader = DirectoryReader.open(directory);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
MultiFieldQueryParser parser = new MultiFieldQueryParser(fields, analyzer);
Query query = parser.parse(queryString);
TopDocs results = searcher.search(query, 10);
ScoreDoc[] hits = results.scoreDocs;
System.out.println("Total hits: " + results.totalHits);
for (ScoreDoc hit : hits) {
System.out.println("Score: " + hit.score + " doc: " + hit.doc);
}
reader.close();
directory.close();
}
}
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