一、Lucene 简介1.1 什么是 LuceneLucene 是一个强大的全文搜索框架（Full-Text Search Framework）。它并非拿来即用的应用产品，而是提供了实现如百度、谷歌桌面搜索等产品的底层工具库。1.2 Lucene 能做什么Lucene 功能看似单一，实则潜力无限。它允许输入若干字符串，提供全文搜索服务，能精准定位关键词位置。利用 Lucene，我们可以：为站内新闻建立索引，打造专属资料库；索引数据库表字段，避免使用 LIKE '%keyword%' 导致的锁表与性能问题；开发个人搜索引擎或嵌入式搜索功能。1.3 你该不该选择 Lucene以下是一些测试数据供参考，若性能表现符合预期，则可选择 Lucene：测试一：250 万记录，约 300M 文本，生成约 380M 索引，800 线程下平均处理时间 300ms。测试二：37000 记录，索引数据库两个 varchar 字段，索引文件 2.6M，800 线程下平均处理时间 1.5ms。二、Lucene 的工作方式Lucene 提供的服务主要包含写入和读出两部分。2.1 写入流程源字符串经 Analyzer（分析器） 处理，包括分词（将字符串分成单词）和去除 Stopword（停用词，可选操作）。将源中必要信息加入 Document 的各个 Field，按需设置 Field 的索引和存储属性。把索引写入存储器（内存或磁盘）。2.2 读出流程用户提供的搜索关键词经 Analyzer 处理。用处理后的关键词搜索索引，找到对应的 Document。用户根据需求从找到的 Document 中提取所需 Field。三、关键概念解读3.1 Analyzer（分析器）分析器将字符串按规则分词并去除无效词，如英文"of"、"the"，中文“的”、“地”等。其目的是按语义划分：英文因以单词为单位且空格分隔，分词较易；中文则需特定方法。例如：对于句子“我爱北京天安门”，分析器会将其分词，去除无效词后得到“我爱 北京 天安门”（假设的理想分词结果）。3.2 Document（文档）用户提供的源数据（如文本文件、字符串或数据库记录）经索引后以 Document 形式存储在索引文件中，搜索结果也以 Document 列表返回。比如一篇新闻文章，经 Lucene 处理后就是一个 Document。3.3 Field（字段）一个 Document 可包含多个 Field，如文章的“标题”、“正文”、“最后修改时间”等。Field 有 存储（Store） 和 索引（Index） 两个属性，通过不同组合满足需求：全文搜索：若要对标题和正文全文搜索，需将它们的索引属性设为真。结果展示：若希望直接从搜索结果提取标题，则标题域存储属性为真；正文域因太大可设为假，需要时再读取原文件。排序/过滤：仅提取最后修改时间则其存储属性为真，索引属性为假。3.4 Term（词项）Term 是搜索最小单位，表示文档中的一个词语，由词语及其所在 Field 组成。例如：在一篇关于旅游的文章中，“风景”这个词在正文中出现，那么“风景”和“正文”就构成一个 Term。3.5 Token（标记）原文注：此处修正为标准术语 TokenToken 是 Term 的一次出现，包含 Term 文本、起止偏移和类型字符串。同一句话中相同词语多次出现用同一 Term 表示，但不同位置用不同 Token 标记。例如：“我爱北京天安门，天安门上太阳升”，“天安门”出现两次，是同一个 Term，但两个位置分别有不同的 Token。3.6 Segment（段）添加索引时，Document 先写入小文件（Segment），再合并成大索引文件。比如有多个新闻文档，它们会先分别进入不同 Segment，然后合并。四、Lucene 的结构Lucene 包括 core 和 sandbox 两部分。Core 是稳定核心，Sandbox 包含附加功能如 Highlighter、各种分析器。Lucene Core 主要包含以下七个包：4.1 analysis包含内建分析器，如 WhitespaceAnalyzer（按空白字符分词）、StopAnalyzer（添加 Stopword 过滤）、StandardAnalyzer（常用）。4.2 document定义文档数据结构，如 Document 类和 Field 类。4.3 index有索引读写类。IndexWriter 负责写入 Segment 并合并优化，IndexReader 关注索引文件中文档组织形式及删除操作。4.4 queryParser解析查询语句，将查询按语法组成各种 Query 类查找结果。4.5 search包含从索引搜索结果的类，如 TermQuery、BooleanQuery 等。4.6 store包含索引存储类。如 Directory 定义存储结构，FSDirectory 存于文件，RAMDirectory 存于内存，MmapDirectory 使用内存映射。4.7 util包含公共工具类，如时间和字符串转换工具。五、如何建索引5.1 最简单的索引代码示例IndexWriter writer = new IndexWriter("/data/index/", new StandardAnalyzer(.html), true); Document doc = new Document(); doc.add(new Field("title", "lucene introduction", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED)); doc.add(new Field("content", "lucene works well", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED)); writer.addDocument(doc.html); writer.optimize(); writer.close();这段代码先创建 IndexWriter，指定索引目录、分析器并设为覆盖已有索引。然后创建 Document，添加"title"和"content"两个 Field 并存储和索引。添加文档后优化索引，最后关闭 writer。5.2 将索引直接写在内存Directory dir = new RAMDirectory(); IndexWriter writer = new IndexWriter(dir, new StandardAnalyzer(.html), true); Document doc = new Document(); doc.add(new Field("title", "lucene introduction", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED)); doc.add(new Field("content", "lucene works well", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED)); writer.addDocument(doc.html); writer.optimize(); writer.close();此代码创建 RAMDirectory 并传给 writer，实现将索引写入内存。5.3 索引文本文件Field field = new Field("content", new FileReader(file.html));这里的 file 是要索引的文本文件，该构造函数读取文件内容并索引，但不存储。六、如何维护索引6.1 删除索引Lucene 提供两种删除 Document 的方法：void deleteDocument(int docNum.html)：根据文档在索引中的编号删除，但编号通常难以知晓，实用性有限。void deleteDocuments(Term term.html)：根据参数 Term 搜索并批量删除结果。示例：Directory dir = FSDirectory.getDirectory(PATH, false.html); IndexReader reader = IndexReader.open(dir.html); Term term = new Term(field, key.html); reader.deleteDocuments(term.html); reader.close();6.2 更新索引Lucene 无专门更新方法，需先删除旧 Document 再加入新的。示例：Directory dir = FSDirectory.getDirectory(PATH, false.html); IndexReader reader = IndexReader.open(dir.html); Term term = new Term("title", "lucene introduction".html); reader.deleteDocuments(term.html); reader.close(); IndexWriter writer = new IndexWriter(dir, new StandardAnalyzer(.html), true); Document doc = new Document(); doc.add(new Field("title", "lucene introduction", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED)); doc.add(new Field("content", "lucene is funny", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED)); writer.addDocument(doc.html); writer.optimize(); writer.close();七、如何搜索Lucene 搜索强大，提供多种辅助查询类（继承自 Query 类），可组合完成复杂操作，还提供 Sort 类排序和 Filter 类限制查询条件。7.1 各种 Query 类型TermQuery：查询特定域中包含特定词的 Document。Term t = new Term("content", "lucene".html); Query query = new TermQuery(t.html);BooleanQuery：组合多个查询条件，实现“与”“或”逻辑。TermQuery termQuery1 = new TermQuery(new Term("content", "java".html)); TermQuery termQuery2 = new TermQuery(new Term("content", "perl".html)); BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery(); booleanQuery.add(termQuery1, BooleanClause.Occur.SHOULD); booleanQuery.add(termQuery2, BooleanClause.Occur.SHOULD);WildcardQuery：通配符查询，? 匹配一个任意字符，* 匹配零个或多个任意字符。Query query = new WildcardQuery(new Term("content", "use*".html));PhraseQuery：查找特定词语距离在一定范围内的文章。PhraseQuery query = new PhraseQuery(); query.setSlop(5.html); query.add(new Term("content", "中".html)); query.add(new Term("content", "日".html));PrefixQuery：搜索以特定词开头的词语。PrefixQuery query = new PrefixQuery(new Term("content", "中".html));FuzzyQuery：用 Levenshtein 算法搜索相似 Term。Query query = new FuzzyQuery(new Term("content", "wuzza".html));RangeQuery：搜索指定范围内的 Document。RangeQuery query = new RangeQuery(new Term("time", "20060101".html), new Term("time", "20060130".html), true);7.2 QueryParserLucene 提供类似 SQL 语句的查询语句，可自动拆分交给相应 Query 执行。TermQuery：可用 field:key 方式，如 content:lucene。BooleanQuery：中“与”用 +，“或”用 ，如 content:java content:perl。WildcardQuery：仍用 ? 和 *，如 content:use*。PhraseQuery：用 ~，如 content:"中日"~5。PrefixQuery：用 *，如 中*。FuzzyQuery：用 ~，如 content: wuzza ~。RangeQuery：用 [] 或 {}，前者闭区间，后者开区间，如 time:[20060101 TO 20060130]。7.3 FilterFilter 限制查询索引子集，类似 SQL 的 WHERE 但有区别，它预处理数据源后交给查询语句，代价较大。常用的有 RangeFilter（设定搜索范围）和 QueryFilter（在上次查询结果中搜索）。示例：Directory dir = FSDirectory.getDirectory(PATH, false.html); IndexSearcher is = new IndexSearcher(dir.html); QueryParser parser = new QueryParser("content", new StandardAnalyzer(.html)); Query query = parser.parse("title:lucene content:lucene".html); RangeFilter filter = new RangeFilter("time", "20060101", "20060230", true, true.html); Hits hits = is.search(query, filter.html); for (int i = 0; i < hits.length(.html); i++) { Document doc = hits.doc(i.html); System.out.println(doc.get("title".html)); } is.close();7.4 Sort通过 Sort 实现结果排序，如按时间排序：Sort sort = new Sort("time".html); // 升序 Sort sort = new Sort("time", true.html); // 降序八、分析器分析器作用是按语义切分句子为词语。英文有成熟的 StandardAnalyzer，中文分词则较复杂。Lucene 自带：StandardAnalyzer 虽能对中文分词，但效果不佳（如搜索“如果”可能匹配“牛奶不如果汁好喝”），且索引文件大。Sandbox 中的 ChineseAnalyzer 和 CJKAnalyzer 也存在分词不准问题。推荐方案：基于词库的分词法是较好选择，通过词库匹配实现更准确分词，常见分词方法有正向最大匹配和逆向最大匹配。常用工具：实际应用中，中科院的 ICTCLAS 和 JE-Analysis 较常用。ICTCLAS 是动态链接库，Java 调用不便且有安全隐患；JE-Analysis 效果较好且使用方便。九、性能优化9.1 优化创建索引性能设置 IndexWriter 参数setMaxBufferedDocs(int maxBufferedDocs.html)：控制写入新 Segment 前内存中 Document 数目，增大可加快建索引速度，默认 10。setMaxMergeDocs(int maxMergeDocs.html)：控制 Segment 中最大 Document 数目，较小值利于追加索引速度，默认 Integer.MAX_VALUE，一般无需修改。setMergeFactor(int mergeFactor.html)：控制多个 Segment 合并频率，较大值建索引快，默认 10，建索引时可设为 100。RAMDirectory 缓写先将索引写入 RAMDirectory，达到一定数量再批量写入 FSDirectory，减少磁盘 IO 次数。选择较好分析器可减小索引文件大小，但可能增加时间成本。例如测试数据中 StandardAnalyzer 耗时 133 分钟，MMAnalyzer 耗时 150 分钟。9.2 优化搜索性能将索引放入内存（RAMDirectory）虽直观但实践中 RAMDirectory 和 FSDirectory 速度相近，且 Lucene 搜索耗内存，数据量大时可能 Out Of Memory，作用不大。优化时间范围限制RangeQuery：实现是展开时间范围为 BooleanClause 加入 BooleanQuery，范围过大可能抛异常。可设置 BooleanQuery.setMaxClauseCount(int maxClauseCount.html) 扩大，但有限制且占用内存大。RangeFilter：遍历所有索引生成 BitSet 标记 Document，耗时，90% 以上查询时间耗费在此。优化思路：缓存 Filter 结果：以 RangeFilter 对象为键缓存 Filter 结果 BitSet，可利用 CachingWrapperFilter 类，但要注意其缓存机制与需求不同，仅作为封装类。降低时间精度：时间粒度越大，对比越快，搜索时间越短。在不影响功能前提下，尽量降低时间精度，最好不使用 Filter。使用更好的分析器索引文件小了搜索会加快，但提升有限。较好分析器相对于最差分析器对性能提升在 20% 以下。十、经验总结关键词区分大小写：如 OR、AND、TO 等关键词只认大写，小写视为普通单词。读写互斥性：同一时刻只能有一个写操作，但写时可搜索。文件锁：写索引过程强行退出会在 tmp 目录留 lock 文件，影响后续写操作，需手工删除。时间格式：Lucene 只支持 yyMMddHHmmss 格式时间，其他格式不认。设置 Boost：搜索时可设置字段权重。如认为标题中关键词更重要，可增大标题的 Boost 值（默认 1.0），使搜索结果优先显示标题含关键词文章（未使用排序时）。希望通过这篇教程，能帮助大家全面掌握 Lucene，开启高效全文搜索之旅！如果在学习过程中有任何疑问，欢迎随时交流。说明：本文涉及的 API 代码示例（如 IndexWriter 构造方式、Hits 类、Field.Index.TOKENIZED 等）主要基于 Lucene 2.x/3.x 版本。现代 Lucene 版本（4.x 及以上）在索引配置、查询结果封装及字段类型定义上已有较大变更，实际开发请参考官方最新文档进行适配。