1.Lucene简介

Lucene是apache下的一个开源的全文检索引擎工具包。

1.1.全文检索（Full-text Search）

1.1.1.定义

全文检索就是先分词创建索引，再执行搜索的过程。

分词：就是将一段文字分成一个个单词

全文检索就将一段文字分成一个个单词去查询数据！！！

1.1.2.应用场景

1.1.2.1.搜索引擎（了解）

搜索引擎是一个基于全文检索、能独立运行、提供搜索服务的软件系统。

image.png

1.1.2.2.电商站内搜索（重点）

思考：电商网站内，我们都是通过输入关键词来搜索商品的。如果我们根据关键词，直接查询数据库，会有什么后果？

答：我们只能使用模糊搜索，来进行匹配，会导致很多数据匹配不到。所以，我们必须使用全文检索。

image.png

1.2.Lucene实现全文检索的流程

[图片上传失败...(image-a40a64-1563276766589)]

image.png

全文检索的流程分为两大部分：索引流程、搜索流程。

索引流程：采集数据--->构建文档对象--->创建索引(将文档写入索引库)。

搜索流程：创建查询--->执行搜索--->渲染搜索结果。

2.入门示例

2.1.需求

使用Lucene实现电商项目中图书类商品的索引和搜索功能。

2.2.配置步骤说明

（1）搭建环境（先下载Lucene）

（2）创建索引库

（3）搜索索引库

2.3.配置步骤

2.3.1.第一部分：搭建环境（创建项目，导入包）

前提：已经创建好了数据库（直接导入book.sql文件）

image.png

2.3.1.1.第一步：下载Lucene

Lucene是开发全文检索功能的工具包，使用时从官方网站下载，并解压。

官方网站：http://lucene.apache.org/

下载地址：http://archive.apache.org/dist/lucene/java/

下载版本：4.10.3（要求：jdk1.7及以上）

核心包lucene-core-4.10.3.jar（附常用API）

image.png

2.3.1.2.第二步：创建项目，导入包

mysql5.1驱动包：mysql-connector-java-5.1.7-bin.jar

核心包：lucene-core-4.10.3.jar

分析器通用包：lucene-analyzers-common-4.10.3.jar

查询解析器包：lucene-queryparser-4.10.3.jar

项目结构如下：

image.png

2.3.2.第二部分：创建索引

步骤说明：

（1）采集数据

（2）将数据转换成Lucene文档

（3）将文档写入索引库，创建索引

2.3.2.1.第一步：采集数据

Lucene全文检索，不是直接查询数据库，所以需要先将数据采集出来。

（1）创建Book类

public class Book {

    private Integer bookId;  // 图书ID

    private String name;   // 图书名称

    private Float price;    // 图书价格

    private String pic;    // 图书图片

    private String description; // 图书描述

    // 补全get\set方法

}

（2）创建一个BookDao类

package cn.gzsxt.lucene.dao;

import java.sql.Connection;

import java.sql.DriverManager;

import java.sql.PreparedStatement;

import java.sql.ResultSet;

import java.sql.SQLException;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

import cn.gzsxt.lucene.pojo.Book;

public class BookDao {

    public List<Book> getAll() {

        // 数据库链接

        Connection connection = null;

        // 预编译statement

        PreparedStatement preparedStatement = null;

        // 结果集

        ResultSet resultSet = null;

        // 图书列表

        List<Book> list = new ArrayList<Book>();

        try {

            // 加载数据库驱动

            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");

            // 连接数据库

            connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/lucene", "root", "gzsxt");

            // SQL语句

            String sql = "SELECT * FROM book";

            // 创建preparedStatement

            preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);

            // 获取结果集

            resultSet = preparedStatement.executeQuery();

            // 结果集解析

            while (resultSet.next()) {

                Book book = new Book();

                book.setBookId(resultSet.getInt("id"));

                book.setName(resultSet.getString("name"));

                book.setPrice(resultSet.getFloat("price"));

                book.setPic(resultSet.getString("pic"));

                book.setDescription(resultSet.getString("description"));

                list.add(book);

            }

        } catch (Exception e) {

            e.printStackTrace();

        }finally {

            if(null!=resultSet){

                try {

                    resultSet.close();

                } catch (SQLException e) {

                    // TODO Auto-generated catch block

                    e.printStackTrace();

                }

            }

            if(null!=preparedStatement){

                try {

                    preparedStatement.close();

                } catch (SQLException e) {

                    // TODO Auto-generated catch block

                    e.printStackTrace();

                }

            }

            if(null!=connection){

                try {

                    connection.close();

                } catch (SQLException e) {

                    // TODO Auto-generated catch block

                    e.printStackTrace();

                }

            }

        }

        return list;

    }

}

（3）创建一个测试类BookDaoTest

package cn.gzsxt.lucene.test;     

import java.util.List;

import org.junit.Test;

import cn.gzsxt.lucene.dao.BookDao;

import cn.gzsxt.lucene.pojo.Book;

public class BookDaoTest {

    @Test

    public void getAll(){

       BookDao dao = new BookDao();

       List<Book> books = dao.getAll();

       for (Book book : books) {

           System.out.println("图书id:"+book.getBookId()+",图书名称:"+book.getName());

       }

    }

}

（4）测试结果，采集数据成功

2.3.2.2.第二步：将数据转换成Lucene文档

Lucene是使用文档类型来封装数据的，所有需要先将采集的数据转换成文档类型。其格式为：

修改BookDao，新增一个方法，转换数据

public List<Document> getDocuments(List<Book> books){     

       // Document对象集合

       List<Document> docList = new ArrayList<Document>();

       // Document对象

       Document doc = null;

       for (Book book : books) {

           // 创建Document对象，同时要创建field对象

           doc = new Document();

           // 根据需求创建不同的Field

           Field id = new TextField("id",      book.getBookId().toString(),    Store.YES);

           Field name = new TextField("name", book.getName(),      Store.YES);

           Field price = new TextField("price",      book.getPrice().toString(),Store.YES);

           Field pic = new TextField("pic", book.getPic(),      Store.YES);

           Field desc = new TextField("description", book.getDescription(), Store.YES);

           // 把域（Field）添加到文档（Document）中

           doc.add(id);

           doc.add(name);

           doc.add(price);

           doc.add(pic);

           doc.add(desc);

           docList.add(doc);

    }

    return docList;

}

2.3.2.3.第三步：创建索引库

说明：Lucene是在将文档写入索引库的过程中，自动完成分词、创建索引的。因此创建索引库，从形式上看，就是将文档写入索引库！

修改测试类，新增createIndex方法

@Test

    public void createIndex(){

       try {

           BookDao dao = new BookDao();

           // 分析文档，对文档中的field域进行分词

           Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

           // 创建索引

           // 1) 创建索引库目录

           Directory directory = FSDirectory.open(new      File("F:\\lucene\\0719"));

           // 2) 创建IndexWriterConfig对象

           IndexWriterConfig cfg = new      IndexWriterConfig(Version.LATEST, analyzer);

           // 3) 创建IndexWriter对象

           IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, cfg);

           // 4) 通过IndexWriter对象添加文档对象（document）

           writer.addDocuments(dao.getDocuments(dao.getAll()));

           // 5) 关闭IndexWriter

           writer.close();

           System.out.println("创建索引库成功");

       } catch (Exception e) {

           e.printStackTrace();

       }

    }

测试结果，创建成功！！！

image.png

2.3.3.第三部分：搜索索引

2.3.3.1.说明

搜索的时候，需要指定搜索哪一个域（也就是字段），并且，还要对搜索的关键词做分词处理。

2.3.3.2.执行搜索

修改测试类，新增searchDocumentByIndex方法

@Test

    public void searchDocumentByIndex(){

       try {

           // 1、 创建查询（Query对象）

           // 创建分析器

           Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

           QueryParser queryParser = new QueryParser("name",      analyzer);

           Query query = queryParser.parse("name:java教程");

           // 2、 执行搜索

           // a) 指定索引库目录

           Directory directory = FSDirectory.open(new      File("F:\\lucene\\0719"));

           // b) 创建IndexReader对象

           IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);

           // c) 创建IndexSearcher对象

           IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);

           // d) 通过IndexSearcher对象执行查询索引库，返回TopDocs对象

           // 第一个参数：查询对象

           // 第二个参数：最大的n条记录

           TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);

           // e) 提取TopDocs对象中前n条记录

           ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;

           System.out.println("查询出文档个数为：" +      topDocs.totalHits);

           for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {

              // 文档对象ID

              int docId = scoreDoc.doc;

              Document doc = searcher.doc(docId);

              // f) 输出文档内容

              System.out.println("===============================");

              System.out.println("文档id:" + docId);

              System.out.println("图书id:" + doc.get("id"));

              System.out.println("图书name:" + doc.get("name"));

              System.out.println("图书price:" + doc.get("price"));

              System.out.println("图书pic:" + doc.get("pic"));

              System.out.println("图书description:" +      doc.get("description"));

           }

           // g) 关闭IndexReader

           reader.close();

       } catch (Exception e) {

           // TODO Auto-generated catch block

           e.printStackTrace();

       }

    }

测试结果，非常成功！！！

image.png

2.4.小结

Lucene全文检索，确实可以实现对关键词做分词、再执行搜索功能。并且结果更精确。

3.分词

3.1.重要性

分词是全文检索的核心。

所谓的分词，就是将一段文本，根据一定的规则，拆分成一个一个词。

Lucene是根据分析器实现分词的。针对不同的语言提供了不同的分析器。并且提供了一个通用的标准分析器StandardAnalyzer

3.2.分词过程

--说明：我们通过分析StandardAnalyzer核心源码来分析分词过程

@Override

  protected TokenStreamComponents createComponents(final String      fieldName, final Reader reader) {

    final StandardTokenizer src = new StandardTokenizer(getVersion(),      reader);

    src.setMaxTokenLength(maxTokenLength);

    TokenStream tok = new StandardFilter(getVersion(), src);

    tok = new LowerCaseFilter(getVersion(), tok);

    tok = new StopFilter(getVersion(), tok, stopwords);

    return new TokenStreamComponents(src, tok) {

      @Override

      protected void setReader(final Reader reader) throws      IOException {

        src.setMaxTokenLength(StandardAnalyzer.this.maxTokenLength);

        super.setReader(reader);

      }

    };

  }

对应Lucene分词的过程，我们可以做如下总结：

（1）分词的时候，是以域为单位的。不同的域，相互独立。

   同一个域中，拆分出来相同的词，视为同一个词（Term）

   不同的域中，拆分出来相同的词，不是同一个词。

   其中，Term是Lucene最小的语汇单元，不可再细分。

（2）分词的时候经历了一系列的过滤器。如大小写转换、去除停用词等。

3.3.分词后索引库结构

我们这里借助前面的示例来说明

image.png

从上图中，我们发现：

（1）索引库中有两个区域：索引区、文档区。

（2）文档区存放的是文档。Lucene给每一个文档自动加上一个文档编号docID。

（3）索引区存放的是索引。注意：

索引是以域为单位的，不同的域，彼此相互独立。

索引是根据分词规则创建出来的，根据索引就能找到对应的文档。

3.4.Luke客户端连接索引库

Luke作为Lucene工具包中的一个工具（http://www.getopt.org/luke/），可以通过可视化界面，连接操作索引库。

3.4.1.启动方法

(1)双击start.bat启动！

image.png

(2)连接索引库

image.png

3.4.2.验证分词效果

image.png

4.Field域

问题：我们已经知道，Lucene是在写入文档时，完成分词、索引的。那Lucene是怎么知道的呢？

答：Lucene是根据文档中的域的属性，来确定是否要分词、创建索引的。所以，我们必须搞清楚域有哪些属性。

4.1.域的属性

4.1.1.三大属性

4.1.1.1.是否分词（tokenized）

只有设置了分词属性为true，lucene才会对这个域进行分词处理。

在实际的开发中，有一些字段是不需要分词的，比如商品id，商品图片等。

而有一些字段是必须分词的，比如商品名称，描述信息等。

4.1.1.2.是否索引（indexed）

只有设置了索引属性为true，lucene才为这个域的Term词创建索引。

在实际的开发中，有一些字段是不需要创建索引的，比如商品的图片等。我们只需要对参与搜索的字段做索引处理。

4.1.1.3.是否存储（stored）

只有设置了存储属性为true，在查找的时候，才能从文档中获取这个域的值。

在实际开发中，有一些字段是不需要存储的。比如：商品的描述信息。

因为商品描述信息，通常都是大文本数据，读的时候会造成巨大的IO开销。而描述信息是不需要经常查询的字段，这样的话就白白浪费了cpu的资源了。

因此，像这种不需要经常查询，又是大文本的字段，通常不会存储到索引库。

4.1.2.特点

（1）三大属性彼此独立。

（2）通常分词是为了创建索引。

（3）不存储这个域文本内容，也可以对这个域先分词、创建索引。

4.2.Field常用类型

域的常用类型有很多，每一个类都有自己默认的三大属性。如下：

image.png

4.3.改造入门示例中的域类型

4.3.1.分析

（1）图书id：

是否分词：不用分词，因为不会根据商品id来搜索商品

是否索引：不索引，因为不需要根据图书ID进行搜索

是否存储：要存储，因为查询结果页面需要使用id这个值。

（2）图书名称：

是否分词：要分词，因为要将图书的名称内容分词索引，根据关键搜索图书名称抽取的词。

是否索引：要索引。

是否存储：要存储。

（3）图书价格：

是否分词：要分词，lucene对数字型的值只要有搜索需求的都要分词和索引，因为lucene对数字型的内容要特殊分词处理，本例子可能要根据价格范围搜索， 需要分词和索引。

是否索引：要索引

是否存储：要存储

（4）图书图片地址：

是否分词：不分词

是否索引：不索引

是否存储：要存储

（5）图书描述：

是否分词：要分词

是否索引：要索引

是否存储：因为图书描述内容量大，不在查询结果页面直接显示，不存储。

不存储是来不在lucene的索引文件中记录，节省lucene的索引文件空间，如果要在详情页面显示描述，思路：

从lucene中取出图书的id，根据图书的id查询关系数据库中book表得到描述信息。

4.3.2.代码修改

修改BookDao的getDocument方法

public List<Document> getDocuments(List<Book> books){     

       // Document对象集合

       List<Document> docList = new ArrayList<Document>();

       // Document对象

       Document doc = null;

       for (Book book : books) {

           // 创建Document对象，同时要创建field对象

           doc = new Document();

           // 图书ID

           // 参数：域名、域中存储的内容、是否存储

           // 不分词、索引、要存储

           // Field id = new TextField("id",      book.getId().toString(),Store.YES);

           Field id = new StoredField("id",      book.getBookId().toString());

           // 图书名称

           // 分词、索引、存储

           Field name = new TextField("name",      book.getName(),Store.YES);

           // 图书价格

           // 分词、索引、存储

           Field price = new FloatField("price", book.getPrice(),      Store.YES);

           // 图书图片

           // 不分词、不索引、要存储

           Field pic = new StoredField("pic", book.getPic());

           // 图书描述

           // 分词、索引、不存储

           Field desc = new      TextField("description",book.getDescription(), Store.NO);

           // 把域（Field）添加到文档（Document）中

           doc.add(id);

           doc.add(name);

           doc.add(price);

           doc.add(pic);

           doc.add(desc);

           docList.add(doc);

       }

       return docList;

    }

4.3.3.测试

（1）去索引库目录中，手动清空索引库。

（2）重新创建索引库。

（3）使用Luke验证分词、索引效果。

image.png

改造成功！！！

5.索引库维护

在第4节，我们需要重新创建索引的时候，是去索引库目录下，手动删除的。

而在实际的开发中，我们可能压根就不知道索引库在哪，就算知道，我们也不可能每次都去手动删除，非常之麻烦！！！

所以，我们必须学习如何维护索引库，使用程序来操作索引库。

需要注意的是，索引是与文档紧密相连的，因此对索引的维护，实际上就是对文档的增删改。

5.1.添加索引(文档)

5.1.1.需求

数据库中新上架了图书，必须把这些图书也添加到索引库中，不然就搜不到该新上架的图书了。

5.1.2.代码实现

调用 indexWriter.addDocument(doc)添加索引。

参考入门示例中的创建索引。

5.2.删除索引(文档)

5.2.1.需求

某些图书不再出版销售了，我们需要从索引库中移除该图书。

5.2.1.代码实现

    @Test     

    public void deleteIndex() throws Exception {

       // 1、指定索引库目录

       Directory directory = FSDirectory.open(new      File("F:\\lucene\\0719"));

       // 2、创建IndexWriterConfig

       IndexWriterConfig cfg = new IndexWriterConfig(Version.LATEST,

              new StandardAnalyzer());

       // 3、 创建IndexWriter

       IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, cfg);

       // 4、通过IndexWriter来删除索引

       // 删除指定索引

       writer.deleteDocuments(new Term("name", "apache"));

       // 5、关闭IndexWriter

       writer.close();

       System.out.println("删除成功");

    }

5.2.3.清空索引库

@Test

    public void deleteIndex() throws Exception {

       // 1、指定索引库目录

       Directory directory = FSDirectory.open(new      File("F:\\lucene\\0719"));

       // 2、创建IndexWriterConfig

       IndexWriterConfig cfg = new IndexWriterConfig(Version.LATEST,

              new StandardAnalyzer());

       // 3、 创建IndexWriter

       IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, cfg);

       // 4、通过IndexWriter来删除索引

       // 删除指定索引

       writer.deleteAll();

       // 5、关闭IndexWriter

       writer.close();

       System.out.println("清空索引库成功");

    }

5.3.更新索引(文档)

5.3.1.说明

Lucene更新索引比较特殊，是先删除满足条件的索引，再添加新的索引。

5.3.2.代码实现

// 修改索引

    @Test

    public void updateIndex() throws Exception {

       // 1、指定索引库目录

       Directory directory = FSDirectory.open(new      File("F:\\lucene\\0719"));

       // 2、创建IndexWriterConfig

       IndexWriterConfig cfg = new IndexWriterConfig(Version.LATEST,

              new StandardAnalyzer());

       // 3、 创建IndexWriter

       IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, cfg);

       // 4、通过IndexWriter来修改索引

       // a)、创建修改后的文档对象

       Document document = new Document();

       // 文件名称

       Field filenameField = new StringField("name", "updateIndex",      Store.YES);

       document.add(filenameField);

       // 修改指定索引为新的索引

       writer.updateDocument(new Term("name", "apache"), document);

       // 5、关闭IndexWriter

       writer.close();

       System.out.println("更新成功");

    }

6.搜索

问题：我们在入门示例中，已经知道Lucene是通过IndexSearcher对象，来执行搜索的。那我们为什么还要继续学习Lucene呢？
答：因为在实际的开发中，我们的查询的业务是相对复杂的，比如我们在通过关键词查找的时候，往往进行价格、商品类别的过滤。
而Lucene提供了一套查询方案，供我们实现复杂的查询。

6.1.创建查询的两种方法

执行查询之前，必须创建一个查询Query查询对象。

Query自身是一个抽象类，不能实例化，必须通过其它的方式来实现初始化。

在这里，Lucene提供了两种初始化Query查询对象的方式。

6.1.1.使用Lucene提供Query子类

Query是一个抽象类，lucene提供了很多查询对象，比如TermQuery项精确查询，NumericRangeQuery数字范围查询等。

使用TermQuery实例化

Query query = new TermQuery(new Term("name", "lucene"));

6.1.2.使用QueryParse解析查询表达式

QueryParser会将用户输入的查询表达式解析成Query对象实例。如下代码：

QueryParser queryParser = new QueryParser("name", new IKAnalyzer());     

Query query = queryParser.parse("name:lucene");

6.2.常用的Query子类搜索

6.2.1.TermQuery

特点：查询的关键词不会再做分词处理，作为整体来搜索。代码如下：

/**

     * Query子类查询之 TermQuery

     *  

     * 特点：不会再对查询的关键词做分词处理。

     *

     * 需要：查询书名与java教程相关书。

     */

@Test

    public void queryByTermQuery(){

       //1、获取一个查询对象

       Query query = new TermQuery(new Term("name", "编程思想"));

       doSearch(query);

    }

   private void doSearch(Query query) {

       try {

           //2、创建一个查询的执行对象

           //指定索引库的目录

           Directory d = FSDirectory.open(new      File("F:\\lucene\\0719"));

           //创建流对象

           IndexReader reader = DirectoryReader.open(d);

           //创建搜索执行对象

           IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);

           //3、执行搜索

           TopDocs result = searcher.search(query, 10);

           //4、提出结果集，获取图书的信息

           int totalHits = result.totalHits;

           System.out.println("共查询到"+totalHits+"条满足条件的数据!");

           System.out.println("-----------------------------------------");

           //提取图书信息。

           //score即相关度。即搜索的关键词和 图书名称的相关度，用来做排序处理

           ScoreDoc[] scoreDocs = result.scoreDocs;

           for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {

              /**

               * scoreDoc.doc的返回值，是文档的id， 即 将文档写入索引库的时候，lucene自动给这份文档做的一个编号。

               *

               * 获取到这个文档id之后，即可以根据这个id，找到这份文档。

               */

              int docId = scoreDoc.doc;

              System.out.println("文档在索引库中的编号:"+docId);

              //从文档中提取图书的信息

              Document doc = searcher.doc(docId);

              System.out.println("图书id:"+doc.get("id"));

              System.out.println("图书name:"+doc.get("name"));

              System.out.println("图书price:"+doc.get("price"));

              System.out.println("图书pic:"+doc.get("pic"));

              System.out.println("图书description:"+doc.get("description"));

              System.out.println();

              System.out.println("------------------------------------");

           }

           //关闭连接，释放资源

           if(null!=reader){

              reader.close();

           }

       } catch (Exception e) {

           e.printStackTrace();

       }

    }

6.2.2.NumericRangeQuery

指定数字范围查询.（创建field类型时，注意与之对应）

/**

     * Query子类查询  之  NumricRangeQuery

     * 需求：查询所有价格在[60,80)之间的书

     * @param query

     */

@Test

    public void queryByNumricRangeQuery(){

       /**

        * 第一个参数：要搜索的域

        * 第二个参数：最小值

        * 第三个参数：最大值

        * 第四个参数：是否包含最小值

        * 第五个参数：是否包含最大值

        */

       Query query = NumericRangeQuery.newFloatRange("price",      60.0f, 80.0f, true, false);

       doSearch(query);

    }

###6.2.3.BooleanQuery

BooleanQuery，布尔查询，实现组合条件查询。

/**

     * Query子类查询  之  BooelanQuery查询   组合条件查询

     *

     * 需求：查询书名包含java，并且价格区间在[60,80)之间的书。

     */

    @Test

    public void queryBooleanQuery(){

       //1、要使用BooelanQuery查询，首先要把单个创建出来，然后再通过BooelanQuery组合

       Query price = NumericRangeQuery.newFloatRange("price",      60.0f, 80.0f, true, false);

       Query name = new TermQuery(new Term("name", "java"));

       //2、创建BooleanQuery实例对象

       BooleanQuery query = new BooleanQuery();

       query.add(name, Occur.MUST_NOT);

       query.add(price, Occur.MUST);

       /**

        * MSUT  表示必须满足                          对应的是  +

        * MSUT_NOT  必须不满足                   应对的是  -

        * SHOULD  可以满足也可以不满足     没有符号

        *

        * SHOULD 与MUST、MUST_NOT组合的时候，SHOULD就没有意义了。

        */

       doSearch(query);

    }

6.3.通过QueryParser搜索

6.3.1.特点

对搜索的关键词，做分词处理。

6.3.2.语法

6.3.2.1.基础语法

域名:关键字

实例：name:java

6.3.2.2.组合条件语法

条件1 AND 条件2

条件1 OR 条件2

条件1 NOT 条件2

6.3.3.QueryParser

6.3.3.1.代码实现

/**

     * 查询解析器查询  之  QueryParser查询

     */

@Test

    public void queryByQueryParser(){

       try {

           //1、加载分词器

           Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

           /**

            * 2、创建查询解析器实例对象

            * 第一个参数：默认搜索的域。

            *          如果在搜索的时候，没有特别指定搜索的域，则按照默认的域进行搜索

            *          如何在搜索的时候指定搜索域呢？

            *          答：格式  域名：关键词        即   name:java教程

            *

            * 第二个参数：分词器   ，对关键词做分词处理

            */

           QueryParser parser = new QueryParser("description",      analyzer);

           Query query = parser.parse("name:java教程");

           doSearch(query);

       } catch (Exception e) {

           e.printStackTrace();

       }

    }

6.3.4.MultiFieldQueryParser

通过MulitFieldQueryParse对多个域查询。

/**

     * 查询解析器查询  之  MultiFieldQueryParser查询

     *  

     *     特点：同时指定多个搜索域，并且对关键做分词处理

     */

    @Test

    public void queryByMultiFieldQueryParser(){

       try {

           //1、定义多个搜索的  name、description

           String[] fields = {"name","description"};

           //2、加载分词器

           Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

           //3、创建 MultiFieldQueryParser实例对象

           MultiFieldQueryParser mParser = new      MultiFieldQueryParser(fields, analyzer);

           Query query = mParser.parse("lucene教程");

           doSearch(query);

       } catch (Exception e) {

           e.printStackTrace();

       }

    }