估计很多人会秒回，做过啊，然后你自信满满的举了几个例子：
可以用like关键字来模块匹配
可以给字段建立索引提升速度
你看面试官笑而不语，有点慌，马上补充了个，%放在最前不能匹配索引
面试为微微一笑，那如果我要从大段文字中搜索，比如一段文章是：
这个产品在日本每1.5秒就卖出一瓶，连续2年cosme大赏洗护类第一名！
连续3年获得《美的 》《up》等日本美容杂志最优秀美发产品称号，更荣获日本药妆店无硅洗发水销量第一名!
用户输，洗发水，匹配到这篇文章，这是个很常见的场景。
或者我想搜，同时有“consme”和“洗发水”的文章。
如果用sql匹配的话，那不是要把整段话都放进索引，还要like两次？
可见sql只适用于简单的特定字段匹配，比如你有表结构
产品名 | 分 类 | 买家
product 洗发水 小丸子
程序只用把户输入关键字去匹配这3个字段就可以。
可如果把3个字段连成一个字段：product洗发水小丸子，这就回到了刚才的问题，
因为sql是不识别语义的，它只能去模糊匹配，这样效率非常低。
面对复杂搜索，比如一篇文章，需要的是Lucene这种全文搜索工具包来支持。
Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎。
Lucene提供这样的功能：
分词引擎：帮你把文章分成一个个单词，支持不同语言
SDK：一套完成的工具包让你可以生成索引和查询
刚才那段话用Lucene的中文分词器可以变成：
日本,cosme,大赏,洗护类,第一名,美容杂,日本,药妆店,无硅,洗发水
不同分词器侧重不一样，比如对于query这词，lucene自带的SmartChinese分词会分成queri。
既然是全文检索，Luene查询方面自然提供了更丰富的匹配功能。
短语搜索（Phrase Search）：你可以指定日本，洗发水，还有一个距离作为参数，Lucene会返回同时存在这两次词，并且匹配文档中位置小于指定距离文档。
范围搜索(Range Search)
范围搜索匹配某个域上的值在一定范围的文档。例如，查询 “age:[18 TO 35]” 返回所有 age 域上的值在 18 到35 之间的文档。
结果评分：比如同样两篇差不多长的文章，一篇奶粉出现了一次，另外一篇出现了10词，理论上后者和奶粉相关度更大，Lucene会给出更高的评分。
Lucene简单的使用，使用之前需要建立索引，Lucene的索引就是一些自己格式的文件。
每一个文章对应一个document,一般我们会把需要搜索的字段和用于标识的主键加到索引,可以结果里取出主键用于跳转等操作。
public void genIndex(List<Product>productList,IndexWriter indexWriter){
List<Document> docs = new ArrayList<Document>();
for (Product p : productList) {
Document doc = new Document();
doc.add(new StringField("id", p.getId()+"", Field.Store.YES));
doc.add(new TextField("name", p.getName(), Field.Store.YES));
doc.add(new StringField("category", p.getCategory(), Field.Store.YES));
// 保存price,
float price = p.getPrice();
// 建立倒排索引
doc.add(new TextField("code", p.getCode(), Field.Store.YES));
docs.add(doc);
}
try {
// 清空索引
indexWriter.deleteAll();
indexWriter.addDocuments(docs);
indexWriter.commit();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
image.png
一个简单的搜索代码
IndexSearcher sh = searcherManager.acquire();
TopDocs hits;
//搜索code这个字段，完全匹配getter这个关键字，返回得分最高的前10条记录
hits= sh.search(
new TermQuery(new Term("code","getter")
),10);
一个全文检索引擎还有很多功能，我们需要理解的是复杂的搜索在于语义的匹配，这点不是数据库的特长，需要搜索引擎来实现。
关注提米锅锅的简书，后面我会分享一些Lucene的知识，帮你步入搜索的殿堂撒~~~
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