三、lucene入门实例：搜索索引

搜索索引作为Lucene两大基本操作之一，涉及到很多具体的搜索设置，这里先用一个简单的搜索实例来展示lucene的搜索功能，代码如下：

Java代码

简析：IndexSearcher作用就是完成对索引的搜索，但是搜索前必须传递一个Query对象。为什么要传递Query对象而不是传递一个字串直接进行搜索，首先要明确lucene创建索引中用到了字段域，其次要明确一份文档可能有很多字段域组成，搜索时不可能对每个字段域都进行搜索，最后要明确Query对象实质就是字段域信息（打印Query对象可以看出），即是说把搜索字串和字段域的名称相结合构造了字段域。明确了以上三点就不难理解Query对象的创建。搜索结果集TopDocs对象，此对象持有两个重要信息：一是查询到的总记录数，二是查询到记录数的集合（Document对象的集合），类似于数据库查询结果的封装。需要特别说明的是ScoreDoc对象并不是一个真正Document对象，它只是记录了文档对象的编号，要想获取Document对象，还需使用IndexSearcher类的doc方法来查出对应的Document对象。得到了Document对象，就可以获取字段域及查询到的信息。

总结查询三个关键对象：Query对象、IndexWriter对象、TopDocs对象

四、分词器

1．词的定义

词是经过分词器处理后的字串，更具体地说词是经过分词器以下四大操作而形成的字串：

（1）关键词切分：对于英文来说每个单词就是一个关键词，而中文分词会根据一个词典来对关键词进行切分，不同的分词器对词的切分可能不同。

（2）去除停用词：停用词是指一些出现频率较高，但是没有实际意义的词，比如英文中的“a an the”等，中文中的“的了着”等。

（3）词形还原：主要是指把英文中的单词进行去尾操作，如现在分词、过去分词还原成词根形式，复数单词转为单数形式。

（4）转为小写：把所有英文字母全部转成小写字母。

经过以上4步操作后得到的结果称为词元（Token），这些词元共同构成了词。

2．分词结果

为了能看清分词器分词后的效果，我们可以使用如下代码来测试。

Java代码

简析：TokenStream是词元的集合（A TokenStream enumerates the sequence of tokens），即是说它包含分词后的所有结果词元。我们也可根据TokenStream来构建一个字段域Field对象，如：Field field = new Field("result",ts); 从分词结果中打印的词元信息我们可以验证“分词器对词进行的四大操作”。

3．由分词引发的问题

（1）使用相同分词器：创建索引时使用的分词器要和搜索时构建Query对象使用分词器相同。（2）在查询时英文字母还原为小写，这一步通常我们不需要关注，因为再把把查询文本解析成Query对象时，分词器会帮我们完成。（3）分词器的选择应以业务而定，也可以根据业务来实现特定的分词器。