1、lucene版本：7.2.1

pom文件：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"    xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>    <groupId>com.example</groupId>    <artifactId>demo-lucene</artifactId>    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>    <packaging>war</packaging>    <name>demo-lucene</name>    <description>Demo project for Spring Boot</description>    <parent>        <groupId>org.springframework.boot</groupId>        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>        <version>2.1.0.RELEASE</version>        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->    </parent>    <properties>        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>        <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>        <java.version>1.8</java.version>    </properties>    <dependencies>        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>        </dependency>        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>            <scope>test</scope>        </dependency>        <!-- Lucene核心库 -->        <dependency>            <groupId>org.apache.lucene</groupId>            <artifactId>lucene-core</artifactId>            <version>7.2.1</version>        </dependency>        <!-- Lucene解析库 -->        <dependency>            <groupId>org.apache.lucene</groupId>            <artifactId>lucene-queryparser</artifactId>            <version>7.2.1</version>        </dependency>        <!-- Lucene附加的分析库 -->        <dependency>            <groupId>org.apache.lucene</groupId>            <artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>            <version>7.2.1</version>        </dependency>    </dependencies>    <build>        <plugins>            <plugin>                <groupId>org.springframework.boot</groupId>                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>            </plugin>        </plugins>    </build></project>

2、代码如下：

package com.example.demo;import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;import org.apache.lucene.document.Document;import org.apache.lucene.document.Field;import org.apache.lucene.document.StringField;import org.apache.lucene.document.TextField;import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;import org.apache.lucene.index.IndexWriter;import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;import org.apache.lucene.index.Term;import org.apache.lucene.search.*;import org.apache.lucene.store.Directory;import org.apache.lucene.store.FSDirectory;import java.io.IOException;import java.nio.file.Paths;/** * Created by 1 on 2018/11/20. */public class DemoLucene {    public static void main(String[] args) throws IOException {        String path = "D:\\lucene\\index";        Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get(path));        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);        config.setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE);        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);        Document document1 = new Document();        document1.add(new StringField("name", "张三", Field.Store.YES));        document1.add(new StringField("no", "1001", Field.Store.YES));        document1.add(new TextField("content", "中心小学的张三是个喜欢学习的学生", Field.Store.YES));        indexWriter.addDocument(document1);        Document document2 = new Document();        document2.add(new StringField("name", "李四", Field.Store.YES));        document2.add(new StringField("no", "1002", Field.Store.YES));        document2.add(new TextField("content", "中心小学的李四是个期末考试成绩很好的学生", Field.Store.YES));        indexWriter.addDocument(document2);        Document document3 = new Document();        document3.add(new StringField("name", "王五", Field.Store.YES));        document3.add(new StringField("no", "1003", Field.Store.YES));        document3.add(new TextField("content", "南宁市中心小学的王五在班级里是个班长", Field.Store.YES));        indexWriter.addDocument(document3);        indexWriter.close();        DirectoryReader directoryReader = DirectoryReader.open(directory);        IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(directoryReader);        Query query = new TermQuery(new Term("content", "班长"));        System.out.println("查询语句 = " + query);        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);        ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;        if(scoreDocs.length == 0){            System.out.println("未找到数据");        }else{            for (int i = 0; i < scoreDocs.length; i++) {                Document docResult = indexSearcher.doc(scoreDocs[i].doc);                System.out.println(String.format("======================  第%d条  ======================", i + 1));                System.out.println("name：" + docResult.get("name"));                System.out.println("no：" + docResult.get("no"));                System.out.println("content：" + docResult.get("content"));            }        }    }}

1、Directory是个抽象类，其子类的BaseDirectory也是抽象类。

　　BaseDirectory的子类：

　　　　RAMDirectory（普通类）：把索引创建到内存

　　　　FSDirectory（抽象类）：把索引创建到磁盘

本文使用FSDirectory。通过FSDirectory的静态方法open可以创建一个目录。看看open方法：

FSDirectory.open方法返回FSDirectory抽象类的其中一个子类，这里根据情况会返回一个MMapDirectory。

3、Lucene常用查询的Query抽象类

1、抽象类Query有很多子类如上图，这里只列举常用的类。

　　1、PhraseQuery类：用于查询英文单词，用法如下。

        PhraseQuery.Builder builder = new PhraseQuery.Builder();        builder.add(new Term("content", "tom"));        builder.add(new Term("content", "is"));        builder.add(new Term("content", "student"));        System.out.println("查询语句 = " + builder.build());        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(builder.build(), 100);

　　2、WildcardQuery类：用于通配符查询，用法如下。

        WildcardQuery wildcardQuery = new WildcardQuery(new Term("content", "中心小学*"));        System.out.println("查询语句 = " + wildcardQuery);        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(wildcardQuery, 100);

　　3、FuzzyQuery类：用于模糊查询，用法如下：

        FuzzyQuery fuzzyQuery = new FuzzyQuery(new Term("name", "王健林"), 2, 3);        System.out.println("查询语句 = " + fuzzyQuery);        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(fuzzyQuery, 100);

　　　　这里的FuzzyQuery使用了3个参数的构造函数：

  public FuzzyQuery(Term term, int maxEdits, int prefixLength) {    this(term, maxEdits, prefixLength, defaultMaxExpansions, defaultTranspositions);  }

　　　　maxEdits：最大编辑距离（该参数范围是0-2，默认值是2，编辑指：新增一个字符、修改一个字符、删除一个字符）

　　　　　　举个例子，上面的模糊查询参数是“王健林”，maxEdits=2，那么将匹配下列内容：

　　　　　　　　1、王健林首富（最大编辑距离maxEdits=2，在“王健林”后面做2次新增字符分别是“首”、“富”）

　　　　　　　　2、王力宏（最大编辑距离maxEdits=2，把“健”、“林”分别修改为“力”、“宏”）

　　　　　　　　3、王（最大编辑距离maxEdits=2，把“健”、“林”分别删除）

　　　　　　　　4、王五（最大编辑距离maxEdits=2，把“健”修改为“五”，把“林”删除）

　　　　　　　　等等，可以看出最大编辑距离maxEdits=2，那么将随机组合“增、删、改”字符2次后是否匹配。

　　　　prefixLength：前缀长度（默认值是0，当prefixLength不为0则表示前面多少个字符必须要匹配）

　　　　　　举个例子：
　　　　　　　　FuzzyQuery fuzzyQuery = new FuzzyQuery(new Term(“name”, “王健林”), 2, 2)：那么必须匹配“王健”开头的内容，
　　　　　　　　FuzzyQuery fuzzyQuery = new FuzzyQuery(new Term(“name”, “王健林”), 2, 3)：那么必须匹配“王健林”开头的内容，但是无法匹配“王健林”这条记录，如果知道的话也告诉我为什么。

　　4、BooleanQuery类：用于组合查询，用法如下：

        BooleanQuery.Builder builder = new BooleanQuery.Builder();        builder.add(new TermQuery(new Term("content", "首富")), BooleanClause.Occur.MUST);        builder.add(new TermQuery(new Term("content", "影院")), BooleanClause.Occur.MUST);        System.out.println("查询语句 = " + builder.build());        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(builder.build(), 100);

　　　　Occur是个枚举有以下值：

　　　　MUST、MUST_NOT、FILTER、SHOULD

　　5、IntPoint、LongPoint、FloatPoint、DoublePoint类：用于数值范围查询，用法如下：

　　　　　　newRangeQuery：整型范围查询

　　　　　　newExactQuery：整型精确查询

        Query query = null;        query = IntPoint.newRangeQuery("number", 1, 10);//范围查询        query = IntPoint.newExactQuery("number", 5);//精确查询        System.out.println("查询语句 = " + query);        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 20);

　　6、TermQuery类：用于词条查询，用法如下：

        Query query = null;        query = new TermQuery(new Term("name", "张三"));        System.out.println("查询语句 = " + query);        TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 20);

4、Lucene常用的Field

　　TextField：Reader或String索引全文搜索　　StringField：将String逐字索引作为单个标记　　IntPoint：int为精确/范围查询建立索引。　　LongPoint：long为精确/范围查询建立索引。　　FloatPoint：float为精确/范围查询建立索引。　　DoublePoint：double为精确/范围查询建立索引。　　SortedDocValuesField：byte[]逐列索引，用于排序/分面　　SortedSetDocValuesField：SortedSet<byte[]>逐列索引，用于排序/分面　　NumericDocValuesField：long逐列索引，用于排序/分面　　SortedNumericDocValuesField：SortedSet<long>逐列索引，用于排序/分面　　StoredField：仅用于在摘要结果中检索的存储值　　　　常用的Field如下：　　　　TextField:索引、分词　　　　StringField：索引　　　　StoredField：存储值　　

        Document document = new Document();        //创建StringField，使用Field.Store.YES枚举表明要存储该值        document.add(new StringField("name", "王健林", Field.Store.YES));        //创建StringField，使用Field.Store.YES枚举表明要存储该值        document.add(new StringField("no", "1006", Field.Store.YES));        //创建IntPoint        document.add(new IntPoint("number", 6));        //若要存储该IntPoint的值，则添加同名的StoredField        document.add(new StoredField("number", 6));        //若要排序该IntPoint的值，则添加同名的SortedNumericDocValuesField        document.add(new SortedNumericDocValuesField("number", 6L));        //创建TextField，使用Field.Store.YES枚举表明要存储该值        document.add(new TextField("content", "王健林是万达集团的董事长，下有万达影院、万达酒店、万达广场等产业", Field.Store.YES));

5、Lucene常用的Analyzer(分词器)

　1、StandardAnalyzer分词器　　

　　当你运行文章开头的demo，查询字段为”content”，查询的值为”班长”，实际上应该查到document3这个对象的数据，因为已经添加了类型为TextField的字段。并且根据上面说的TextField是创建分词，创建索引。创建分词后，”班长”这个词应该可以查询的到。为什么查询不到数据？这里和分词器有关。

　　Document document3 = new Document();　　document3.add(new StringField("name", "王五", Field.Store.YES));　　document3.add(new StringField("no", "1003", Field.Store.YES));　　document3.add(new TextField("content", "南宁市中心小学的王五在班级里是个班长", Field.Store.YES));　　indexWriter.addDocument(document3);　　　　　　文章开头的demo用的分词器是StandardAnalyzer分词器，看名字就知道是标准分词器。

        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();

　　现在把这个分词器进行上述的"南宁市中心小学的王五在班级里是个班长"这段文本进行分词，看看结果。

    public static void main(String[] args) throws IOException {        StandardAnalyzer();    }    public static void StandardAnalyzer() throws IOException {        String text = "南宁市中心小学的王五在班级里是个班长";        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();        TokenStream tokenStream= analyzer.tokenStream("word",text);        tokenStream.reset();        CharTermAttribute charTermAttribute=tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);        System.out.println("==========StandardAnalyzer分词开始==========");        while(tokenStream.incrementToken()){            System.out.print(String.format("[%s] ", charTermAttribute.toString()));        }        System.out.println("");        System.out.println("==========StandardAnalyzer分词结束==========");    }

　　结果如下：

==========StandardAnalyzer分词开始==========[南] [宁] [市] [中] [心] [小] [学] [的] [王] [五] [在] [班] [级] [里] [是] [个] [班] [长]==========StandardAnalyzer分词结束==========

　　可以看到，StandardAnalyzer这个标准分词器是一个字符一个字符来分词，所以当查询"班长"这个词的时候查不到。

　2、IKAnalyzer分词器（开源，github搜索）

　　这是个开源的分词器（github地址：https://github.com/wks/ik-analyzer），现在来看看这个分词器的结果。

    public static void IKAnalyzer() throws IOException {        String text = "南宁市中心小学的王五在班级里是个班长";        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();        TokenStream tokenStream= analyzer.tokenStream("word",text);        tokenStream.reset();        CharTermAttribute charTermAttribute=tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);        System.out.println("==========IKAnalyzer分词开始==========");        while(tokenStream.incrementToken()){            System.out.print(String.format("[%s] ", charTermAttribute.toString()));        }        System.out.println("");        System.out.println("==========IKAnalyzer分词结束==========");    }

　　结果如下：

==========IKAnalyzer分词开始==========[南宁市] [南宁] [市中心] [中心小学] [中心] [小学] [的] [王] [五] [在] [班级] [里] [是] [个] [班长]==========IKAnalyzer分词结束==========

　　可以看到这个IKAnalyzer分词器能识别词语来分词。所以只需要对文章开头的demo代码把StandardAnalyzer换成IKAnalyzer。

        Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get(path));        //这里原来是StandardAnalyzer分词器，换为IKAnalyzer分词器        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);        config.setOpenMode(IndexWriterConfig.OpenMode.CREATE);        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);

　　这样就能查询到文章开头的demo的数据。