本文主要是介绍传智播客搜索引擎lucene学习，lucene搜索引擎的使用步骤，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
今天学习lucene搜索引擎，汤老师举例讲解了lucene搜索引擎的搜索原理，创建，删除，更新和使用。汤老师通过对lucene的讲解也讲了一个学习方法，或者说编程思想。就是无需对lucene研究的太深，只需记住它的实现原理和几个重要的类，用的时候哪里不清楚可以查文档，达到这个水平就行了。这种思想其实会贯以后的学习，因为java基础的东西就那些，以后的学习就是不断的学习第三方提供的jar工具包。
lucene不是一个现成的程序，类似文件搜索程序或web网络爬行器或是一个网站的搜索引擎。Lucene是一个软件库，一个开发工具包，而不是一个具有完整特征的搜索应用程序。它本身只关注文本的索引和搜索。Lucene使你可以为你的应用程
序添加索引和搜索能力。目前已经有很多应用程序的搜索功能是基于 Lucene 的，比如 Eclipse 的帮助系统的搜索功能。Lucene 能够为文本类型的数据建立索引，所以你只要能把你要索引的数据格式转化的文本的，Lucene 就能对你的文档进行索引和搜索。比如你要对一些 HTML 文档，PDF 文档进行索引的话你就首先需要把 HTML 文档和 PDF 文档转化成文本格式的，然后将转化后的内容交给 Lucene 进行索引，然后把创建好的索引文件保存到磁盘或者内存中，最后根据用户输入的查询条件在索引文件上进行查询。不指定要索引的文档的格式也使 Lucene 能够几乎适用于所有的搜索应用程序。
索引是现代搜索引擎的核心，建立索引的过程就是把源数据处理成非常方便查询
的索引文件的过程。为什么索引这么重要呢，试想你现在要在大量的文档中搜索
含有某个关键词的文档，那么如果不建立索引的话你就需要把这些文档顺序的读
入内存，然后检查这个文章中是不是含有要查找的关键词，这样的话就会耗费非
常多的时间，想想搜索引擎可是在毫秒级的时间内查找出要搜索的结果的。这就
是由于建立了索引的原因，你可以把索引想象成这样一种数据结构，他能够使你
快速的随机访问存储在索引中的关键词，进而找到该关键词所关联的文档。
Lucene 采用的是一种称为反向索引（inverted index）的机制。反向索引就是说我们维护了一个词/短语表，对于这个表中的每个词/短语，都有一个链表描述了
有哪些文档包含了这个词/短语。这样在用户输入查询条件的时候，就能非常快的
得到搜索结果。文档建立好索引后，就可以在这些索引上面进行搜索了。搜索引擎首先会对搜索的关键词进行解析，然后再在建立好的索引上面进行查找，最终返回和用户输入的关键词相关联的文档。
lucene搜索引擎的使用
1，准备环境：添加必要的jar包
lucene-core-2.4.0.jar（核心）；
lucene-analyzers-2.4.0.jar（分词器）；
lucene-highlighter-2.4.0.jar（高亮器）；
2，构造IndexWriter。IndexWriter是Lucene用来创建索引的一个核心的类。使用构造方法IndexWriter(Directory d, Analyzer a, MaxFieldLength mfl); 如果索引不存在，就会被创建。
Directory，代表了 Lucene 的索引的存储的位置。这是一个抽象类，常用的有两
个实现，第一个是 FSDirectory，它表示一个存储在文件系统中的索引位置。第
二个是 RAMDirectory，它表示一个存储在内存当中的索引位置。
Analyzer，在一个文档被索引之前，首先需要对文档内容进行分词处理，这部分
工作就是由 Analyzer 来做的。Analyzer 类是一个抽象类，它有多个实现。针对
不同的语言和应用需要选择适合的 Analyzer。Analyzer 把分词后的内容交给
IndexWriter 来建立索引。
MaxFieldLength，用于限制Field的大小。这个变量可以让用户有计划地对大文档
Field进行截取。假如取值为10000，就只索引每个Field的前10000个Term（关键
字）。也就是说每个Field中只有前10000个Term（关键字）建立索引，除此之外
的部分都不会被Lucene索引，当然也不能被搜索到。
3，创建索引，使用方法IndexWriter.addDocument(Document doc)。
Document，是用来描述Lucene文档结构的。任何需要进行索引的数据都必须转化成Document对象。Document是索引和搜索的最基本单元，是一组Field的集合。
Field，组成Document的元素，用来描述一个文档的某个属性的，比如一封电子邮
件的标题和内容可以用两个Field对象分别描述。Field是由name和value组成的，
value只接受字符串（非字符串类型要先转换成字符串才行）。在构造Field时还
要指定Store和Index。
Field.Store，指定Field是否或怎样存储。
Store.NO，不存储。
Store.YES，存储。
Store.COMPRESS，压缩后存储（数据量很大的时候可以使用，但要考虑效率）。
Field.Index，指定Field是否或怎么被索引。
Index.NO，不索引（不索引就不能被搜索到）。
Index.ANALYZED，（以前版本中为TOKENIZED），分词后索引。
Index.NOT_ANALYZED，(以前版本中为UN_TOKENIZED），不分词，直接索引（把整个Field做为一个term）。
当完成了索引操作后，一定要调用IndexWriter.close()方法。
4，删除索引，IndexWriter.deleteDocuments(Term term)；会删除索引文件里含有指定Term的所有Document。
Term，是搜索的基本单位。代表某个Field中出现的某个关键字。
5，更新索引，IndexWriter.updateDocument(Term term, Document doc)。实际上是先删除再创建索引，就是说如果有多条符合条件的Document，更新后只有一条。
6，搜索，使用类IndexSearcher。
查询方法为IndexSearcher.search(Query, Filter, int);
Query，查询对象，把用户输入的查询字符串封装成Lucene能够识别的Query。
Filter，用来过虑搜索结果。
第三个参数（int类型），最多返回的Document的数量。
返回的是一个TopDocs类型，调用TopDocs.scoreDocs得到查询结果。
ScoreDoc.doc返回文档的内部编号。
IndexSearcher.doc(hits[i].doc) 通过编号，拿到文档。
Query可以用QueryParser解析查询字符串生成。使用构造方法为
QueryParser(String defaultFieldName, Analyzer a)，第一个参数为默认查询
的Field，第二个参数为使用的分词器（这里用的分词器要和建立索引时用的分词
器一致，否则可能会搜索不到结果）。使用parse(String)方法解析查询内容。
7，编写一个类添加lucene索引的增删改查方法，并编写它的测试类，测试索引的增
删改查。
这篇关于传智播客搜索引擎lucene学习，lucene搜索引擎的使用步骤的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
