怎么用java 开发一个搜索引擎呀?

Python015

怎么用java 开发一个搜索引擎呀?,第1张

一.           创建索引

1.一般创建索引的核心步骤

(1). 创建索引写入对象IndexWriter:

IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(INDEX_STORE_PATH,new StandardAnalyzer(),create)

参数说明:INDEX_STORE_PATH:  索引文件存放路径

new StandardAnalyzer(): 分词工具

create: 此参数为Boolean型,true表示重新创建整个索引, false 表示增量式创建索引。

(2).创建文档模型,并用IndexWriter对象写入

Document doc = new Document()

Field field1 = new Field(fieldName1, fieldValue ,  Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED)

doc.add(field1)

Field field2 = new Field(fieldName2, fieldValue ,  Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED)

doc.add(field2);

……

indexWriter.addDocument(doc)

indexWriter.close()

参数说明:

Document :负责搜集数据源,它可以从不同的物理文件提取数据并放入同一个Document 中或从一个物理文件中提取出不同的数据并放入同一个Document中。

如下图所示

                 

Field :用来表示不同的数据源

fieldName1: 表示field名称

fieldValue:  表示field 的值

Field.Store.YES,:表示是否在索引文件中完整的存储该值。

在创建索引时,有些内容需要以摘要的形式完整地或以片段的方式显示在页面上,来便于用户查找想要的记录,那么就应该选择存储,如果不需要完整或片段的显示就不需要存储。

Field.Index.TOKENIZED :表示是否索引和分词。

只要是需要当作关键字让用户查找的字段就需要建立索引。

在建立索引的过程中,如果像文章标题、文章内容这样的Field, 一般是靠用户输入几个关键字来查询的,就应该选择分词。

如果需要用户输入完整字符也就是精确查找才能查询到的,例如:beanName,就可以不分词。

Document最直观的理解方式:

Document就相当于我们平台中的一个普通javaBean,,而Field 就是javaBean中的一个属性。lucene搜索的机制就是靠搜索指定的Field的值 ,来得到含有要搜索内容的Document 集合,所以问题的关键在于如何组织Document .

2.结合平台创建索引的思路

(1) 经分析搜索元素应该由如下内容组成(Document的属性)

(2) 数据库数据转化为Document 的构造过程:

JavaBean / Attachment     →   (Temp Object) BaseData  →   (Finally Object) Document

分析:

要建立索引的源数据分为两大部分:一个是数据库数据 BeanData ,另一个是附件数据 FileData , 这样可以建立一个抽象类 BaseData , 来存放它们共有的属性。同时为了管理这些相应的数据,在相同的等级结构上,建立了相应的管理类(xxxDataManager) ,对这些数据类的操作(建立或删除索引)进行管理,并用一个工厂类(DataManagerFactory)来创建所需要的管理类,IndexHelper用来充当整个索引模块对外的接口,为了实现一些与平台特定的业务,特用SupportManager来提供一些额外的业务支持,索引模块代码结构如下图所示。

二.搜索索引

1.   lucene 搜索的核心步骤:

String[]  fields  =  {“title”, “summary”,……}     //要查找的field范围

BooleanClause.Occur[]   flags  =  {BooleanClause.Occur.SHOULD, BooleanClause.Occur. MUST ,……}

Query  query = MultiFieldQueryParser.parse(queryStr, fields,flags,new StandardAnalyzer())

Hits  hits  =  new  IndexSearcher(INDEX_STORE_PATH).search(query)

for (int i = 0i <hitsLength i++)

{

Document doc = hits.doc(i)

String title = doc.get(“title”)

String summary = doc.get(“summary”)

// 搜索出来的结果高亮显示在页面上

if (title != null) {

TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(“title”,new StringReader(title))

String highlighterValue = highlighter.getBestFragment(tokenStream, title)

if(highlighterValue != null){

title = highlighterValue

}

//log.info("SearchHelper.search.title="+title)

}

if(summary!= null){

TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(“summary”,new StringReader(summary))

String highlighterValue = highlighter.getBestFragment(tokenStream, creator)

if(highlighterValue != null){

summary = highlighterValue

}

//log.info("SearchHelper.search. summary ="+ summary)

}

}

2.结合平台构造搜索模块

PageData 类用来存放检索结果集数据。

PageInfo 类用来存放页面相关信息例如,PageData对象集合、总记录个数、每一页的记录数、 总页面数量等等。

SearchHelper用来充当整个搜索模块的对外接口。

三.为平台组件添加索引的步骤(以知识中心为例)

1.在com.cscec.oa.searchengine.extend.module 目录下添加一个新的package

例如:com.cscec.oa.searchengine.extend.module.resourcestore

2.在新的目录下建立data package 并建立相应的数据类,并使这个数据类继承BeanData。

例如:

package com.cscec.oa.searchengine.extend.module.resourcestore.data

public class ResourceStoreBeanData extends BeanData{

}

3. 与data package 同一级目录建立manager package 并建立相应管理类,并使这个管理类继承BeanDataManager

例如:

com.cscec.oa.searchengine.extend.module.resourcestore.manager

public class ResourceStoreBeanDataManagerImpl extends BeanDataManager{

}

4.以管理员的身份登陆OA后,在菜单中找到“索引模块管理”链接,将相应信息添加完成后,便可以在List 页面 点击“创建索引”对该模块的数据进行索引的建立,建立完成后便可以进行查询。

被邀请回答这个问题,但是似乎问错人了,问的是开源的搜索引擎,但是很抱歉,我对此领域并不熟悉。

我所知道的搜索引擎方案仅有:

1. Nutch (http://nutch.apache.org/)

2. Datapark search http://www.dataparksearch.org/

以下列表不是一个完整的搜索引擎方案,一般都不包括爬虫,确切的说是IR或者全文检索引擎更为恰当:

1. Zettair http://www.seg.rmit.edu.au/zettair/

2. Indri http://www.lemurproject.org/indri/

3. Terrier  http://terrier.org/

4. Galago http://www.galagosearch.org/

5. Zebra https://www.indexdata.com/zebra

6. Lucene 及其变种

Lucene http://lucene.apache.org/

Solr http://lucene.apache.org/solr/

Elasticsearch  http://www.elasticsearch.org/

7. Sphinx http://sphinxsearch.com/

8. Xiapian http://xiapian.org/