lucene入门简单实现
数据库的龟速查找，此时我们必须另寻蹊跷，这时lucene就可以大显身手了。
首先我们做一个demo，向数据库中插入10w条数据，总共778M。
接下来，我们搜索下新闻内容中包含“流行”的记录。
mmd，检索一下要78s，是谁都要砸了面前的破机子。 下面我们来看看lucene的效果怎么样。下载地址：http://incubator.apache.org/lucene.net/download.html 我靠，448ms，顿时78s黯然失色，当然这个时间是不包含"创建索引“的时间，从时间复杂度上来说，这种预加载索引算是常量。 作为入门，简单的介绍下lucene的实现过程，首先lucene主要分成两步："索引"和"搜索"。 一：索引： 相信大家对索引还是比较熟悉的，lucene能够将我们内容切分成很多词，然后将词作为key，建立“倒排索引”，然后放到索引库中，在上面 的例子中，我们看到了索引过程中使用到了IndexWriter，FSDirectory，StandardAnalyzer，Document和Field这些类，下面简要分析下。 1：IndexWriter 我们看到该类有一个AddDocument方法，所以我们认为该类实现了索引的写入操作。 2：FSDirectory 这个就更简单了，提供了索引库的存放位置，比如我们这里的D:Sample，或许有人问，能不能存放在内存中，在强大的lucene面前当然 可以做到，lucene中的RAMDirectory就可以实现，当然我们的内存足够大的话，还是可以用内存承载索引库，进而提高搜索的效率。 3：StandardAnalyzer 这个算是索引过程中最最关键的一步，也是我们使用lucene非常慎重考虑的东西，之所以我们能搜索秒杀，关键在于我们如何将输入的内容 进行何种形式的切分，当然不同的切分形式诞生了不同的分析器，StandardAnalyzer就是一个按照单字分词的一种分析器，详细的介绍后续文 章分享。 4：Document 在上面的例子可以看到，他是承载field的集合，然后添加到IndexWriter中，有点类似表中的行的概念。 5: Field 提供了对要分析的字段进行何种处理，以KV形式呈现。 ①：Field.Store.YES， Field.Index.NOT_ANALYZED 表示对索引字段采取：原样保存并且不被StandardAnalyzer进行切分。 ②： Field.Store.NO, Field.Index.ANALYZED 不保存但是要被StandardAnalyzer切分。 二：搜索 这个比较容易，根据我们输入的词lucene能够在索引库中快速定位到我们要找的词，同样我们可以看到IndexSearcher，QueryParser，Hits。 1：IndexSearcher 这个我们可以理解成以只读的形式打开由IndexWriter创建的索引库，search给QueryParser提供了查询的桥梁。 2：QueryParser 这玩意提供了一个parse方法能够将我们要查找的词转化为lucene能够理解了查询表达式。 3：Hits 这个就是获取匹配结果的一个指针，优点类似C#中的延迟加载，目的都是一样，提高性能。 
代码如下
复制代码
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using Lucene.Net.Index;
using Lucene.Net.Store;
using Lucene.Net.Analysis.Standard;
using Lucene.Net.Documents;
using System.Data;
using System.Diagnostics;
using Lucene.Net.Search;
using Lucene.Net.QueryParsers;
namespace First
{
class Program
{
static string path = @"D:Sample";
static void Main(string[] args)
{
//创建索引
CreateIndex();
var watch = Stopwatch.StartNew();
//搜索
IndexSearcher search = new IndexSearcher(path);
//查询表达式
QueryParser query = new QueryParser(string.Empty, new StandardAnalyzer());
//query.parse：注入查询条件
var hits = search.Search(query.Parse("Content:流行"));
for (int i = 0; i < hits.Length(); i++)
{
Console.WriteLine("当前内容:{0}", hits.Doc(i).Get("Content").Substring(0, 20) + "...");
}
watch.Stop();
Console.WriteLine("搜索耗费时间:{0}", watch.ElapsedMilliseconds);
}
static void CreateIndex()
{
//创建索引库目录
var directory = FSDirectory.GetDirectory(path, true);
//创建一个索引,采用StandardAnalyzer对句子进行分词
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, new StandardAnalyzer());
var reader = DbHelperSQL.ExecuteReader("select * from News");
while (reader.Read())
{
//域的集合：文档，类似于表的行
Document doc = new Document();
//要索引的字段
doc.Add(new Field("ID", reader["ID"].ToString(), Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));
doc.Add(new Field("Title", reader["Title"].ToString(), Field.Store.NO, Field.Index.ANALYZED));
doc.Add(new Field("Content", reader["Content"].ToString(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
indexWriter.AddDocument(doc);
}
reader.Close();
//对索引文件进行优化
indexWriter.Optimize();
indexWriter.Close();
}
}
}
