什么是Lucene？？

Lucene是apache软件基金会发布的一个开放源代码的全文检索引擎工具包，由资深全文检索专家Doug Cutting所撰写,它是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的创建索引和查询索引，以及部分文本分析的引擎，Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎，Lucene在全文检索领域是一个经典的祖先，现在很多检索引擎都是在其基础上创建的，思想是相通的。

Lucene是根据关健字来搜索的文本搜索工具，只能在某个网站内部搜索文本内容，不能跨网站搜索

既然谈到了网站内部的搜索，那么我们就谈谈我们熟悉的百度、google那些搜索引擎又是基于什么搜索的呢....

从图上已经看得很清楚，baidu、google等搜索引擎其实是通过网络爬虫的程序来进行搜索的...

---

为什么我们要用Lucene？

在介绍Lucene的时候，我们已经说了：Lucene又不是搜索引擎，仅仅是在网站内部进行文本的搜索。那我们为什么要学他呢？？？

我们之前编写纳税服务系统的时候，其实就已经使用过SQL来进行站内的搜索..

既然SQL能做的功能，我们还要学Lucene，为什么呢？？？

我们来看看我们用SQL来搜索的话，有什么缺点：

• （1）SQL只能针对数据库表搜索，不能直接针对硬盘上的文本搜索
• （2）SQL没有相关度排名
• （3）SQL搜索结果没有关健字高亮显示
• （4）SQL需要数据库的支持，数据库本身需要内存开销较大，例如：Oracle
• （5）SQL搜索有时较慢，尤其是数据库不在本地时，超慢，例如：Oracle

我们来看看在baidu中搜索Lucene为关键字搜索出的内容是怎么样的：

以上所说的，我们如果使用SQL的话，是做不到的。因此我们就学习Lucene来帮我们在站内根据文本关键字来进行搜索数据！

---

我们如果网站需要根据关键字来进行搜索，可以使用SQL，也可以使用Lucene...那么我们Lucene和SQL是一样的，都是在持久层中编写代码的。。

一、快速入门

接下来，我们就讲解怎么使用Lucene了.....在讲解Lucene的API之前，我们首先来讲讲Lucene存放的究竟是什么内容...我们的SQL使用的是数据库中的内存，在硬盘中为DBF文件...那么我们Lucene内部又是什么东西呢？？

Lucene中存的就是一系列的二进制压缩文件和一些控制文件，它们位于计算机的硬盘上，
这些内容统称为索引库，索引库有二部份组成：

• （1）原始记录

  • 存入到索引库中的原始文本，例如：我是钟福成

• （2）词汇表

  • 按照一定的拆分策略（即分词器）将原始记录中的每个字符拆开后，存入一个供将来搜索的表

也就是说：Lucene存放数据的地方我们通常称之为索引库，索引库又分为两部分组成：原始记录和词汇表....

1.1原始记录和词汇表

当我们想要把数据存到索引库的时候，我们首先存入的是将数据存到原始记录上面去....

又由于我们给用户使用的时候，用户使用的是关键字来进行查询我们的具体记录。因此，我们需要把我们原始存进的数据进行拆分！将拆分出来的数据存进词汇表中。

词汇表就是类似于我们在学Oracle中的索引表，拆分的时候会给出对应的索引值。

一旦用户根据关键字来进行搜索，那么程序就先去查询词汇表中有没有该关键字，如果有该关键字就定位到原始记录表中，将符合条件的原始记录返回给用户查看。

我们查看以下的图方便理解：

到了这里，有人可能就会疑问：难道原始记录拆分的数据都是一个一个汉字进行拆分的吗？？然后在词汇表中不就有很多的关键字了？？？

其实，我们在存到原始记录表中的时候，可以指定我们使用哪种算法来将数据拆分，存到词汇表中.....我们的图是Lucene的标准分词算法，一个一个汉字进行拆分。我们可以使用别的分词算法，两个两个拆分或者其他的算法。

1.2编写第一个Lucene程序

首先，我们来导入Lucene的必要开发包：

• lucene-core-3.0.2.jar【Lucene核心】
• lucene-analyzers-3.0.2.jar【分词器】
• lucene-highlighter-3.0.2.jar【Lucene会将搜索出来的字，高亮显示，提示用户】
• lucene-memory-3.0.2.jar【索引库优化策略】

创建User对象，User对象封装了数据....

/*** Created by ozc on 2017/7/12.*/
public class User {private String id ;private String userName;private String sal;public User() {}public User(String id, String userName, String sal) {this.id = id;this.userName = userName;this.sal = sal;}public String getId() {return id;}public void setId(String id) {this.id = id;}public String getUserName() {return userName;}public void setUserName(String userName) {this.userName = userName;}public String getSal() {return sal;}public void setSal(String sal) {this.sal = sal;}
}

我们想要使用Lucene来查询出站内的数据，首先我们得要有个索引库吧！于是我们先创建索引库，将我们的数据存到索引库中。

创建索引库的步骤：

• 1）创建JavaBean对象
• 2）创建Docment对象
• 3）将JavaBean对象所有的属性值，均放到Document对象中去，属性名可以和JavaBean相同或不同
• 4）创建IndexWriter对象
• 5）将Document对象通过IndexWriter对象写入索引库中
• 6）关闭IndexWriter对象

@Testpublic void createIndexDB() throws Exception {//把数据填充到JavaBean对象中User user = new User("1", "钟福成", "未来的程序员");//创建Document对象【导入的是Lucene包下的Document对象】Document document = new Document();//将JavaBean对象所有的属性值，均放到Document对象中去，属性名可以和JavaBean相同或不同/*** 向Document对象加入一个字段* 参数一：字段的关键字* 参数二：字符的值* 参数三：是否要存储到原始记录表中*      YES表示是*      NO表示否* 参数四：是否需要将存储的数据拆分到词汇表中*      ANALYZED表示拆分*      NOT_ANALYZED表示不拆分** */document.add(new Field("id", user.getId(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));document.add(new Field("userName", user.getUserName(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));document.add(new Field("sal", user.getSal(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));//创建IndexWriter对象//目录指定为E:/createIndexDBDirectory directory = FSDirectory.open(new File("E:/createIndexDB"));//使用标准的分词算法对原始记录表进行拆分Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);//LIMITED默认是1W个IndexWriter.MaxFieldLength maxFieldLength = IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED;/*** IndexWriter将我们的document对象写到硬盘中** 参数一：Directory d,写到硬盘中的目录路径是什么* 参数二：Analyzer a, 以何种算法来对document中的原始记录表数据进行拆分成词汇表* 参数三：MaxFieldLength mfl 最多将文本拆分出多少个词汇** */IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, analyzer, maxFieldLength);//将Document对象通过IndexWriter对象写入索引库中indexWriter.addDocument(document);//关闭IndexWriter对象indexWriter.close();}

程序执行完，我们就会在硬盘中见到我们的索引库。

那我们现在是不知道记录是否真真正正存储到索引库中的，因为我们看不见。索引库存放的数据放在cfs文件下，我们也是不能打开cfs文件的。

于是，我们现在用一个关键字，把索引库的数据读取。看看读取数据是否成功。

根据关键字查询索引库中的内容：

• 1）创建IndexSearcher对象
• 2）创建QueryParser对象
• 3）创建Query对象来封装关键字
• 4）用IndexSearcher对象去索引库中查询符合条件的前100条记录，不足100条记录的以实际为准
• 5）获取符合条件的编号
• 6）用indexSearcher对象去索引库中查询编号对应的Document对象
• 7）将Document对象中的所有属性取出，再封装回JavaBean对象中去，并加入到集合中保存，以备将之用

@Testpublic void findIndexDB() throws Exception {/*** 参数一： IndexSearcher(Directory path)查询以xxx目录的索引库** */Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:/createIndexDB"));//创建IndexSearcher对象IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(directory);//创建QueryParser对象/*** 参数一： Version matchVersion 版本号【和上面是一样的】* 参数二：String f,【要查询的字段】* 参数三：Analyzer a【使用的拆词算法】* */Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);QueryParser queryParser = new QueryParser(Version.LUCENE_30, "userName", analyzer);//给出要查询的关键字String keyWords = "钟";//创建Query对象来封装关键字Query query = queryParser.parse(keyWords);//用IndexSearcher对象去索引库中查询符合条件的前100条记录，不足100条记录的以实际为准TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);//获取符合条件的编号for (int i = 0; i < topDocs.scoreDocs.length; i++) {ScoreDoc scoreDoc = topDocs.scoreDocs[i];int no = scoreDoc.doc;//用indexSearcher对象去索引库中查询编号对应的Document对象Document document = indexSearcher.doc(no);//将Document对象中的所有属性取出，再封装回JavaBean对象中去String id = document.get("id");String userName = document.get("userName");String sal = document.get("sal");User user = new User(id, userName, sal);System.out.println(user);}

效果：

---

1.3进一步说明Lucene代码

我们的Lucene程序就是大概这么一个思路：将JavaBean对象封装到Document对象中，然后通过IndexWriter把document写入到索引库中。当用户需要查询的时候，就使用IndexSearcher从索引库中读取数据，找到对应的Document对象，从而解析里边的内容，再封装到JavaBean对象中让我们使用。

二、对Lucene代码优化

我们再次看回我们上一篇快速入门写过的代码，我来截取一些有代表性的：

以下代码在把数据填充到索引库，和从索引库查询数据的时候，都出现了。是重复代码！

Directory directory = FSDirectory.open(new File("E:/createIndexDB"));//使用标准的分词算法对原始记录表进行拆分Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);

以下的代码其实就是将JavaBean的数据封装到Document对象中，我们是可以通过反射来对其进行封装....如果不封装的话，我们如果有很多JavaBean都要添加到Document对象中，就会出现很多类似的代码。

document.add(new Field("id", user.getId(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));document.add(new Field("userName", user.getUserName(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));document.add(new Field("sal", user.getSal(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));

以下代码就是从Document对象中把数据取出来，封装到JavaBean去。如果JavaBean中有很多属性，也是需要我们写很多次类似代码....

//将Document对象中的所有属性取出，再封装回JavaBean对象中去String id = document.get("id");String userName = document.get("userName");String sal = document.get("sal");User user = new User(id, userName, sal);

2.1编写Lucene工具类

在编写工具类的时候，值得注意的地方：

• 当我们得到了对象的属性的时候，就可以把属性的get方法封装起来
• 得到get方法，就可以调用它，得到对应的值
• 在操作对象的属性时，我们要使用暴力访问
• 如果有属性，值，对象这三个变量，我们记得使用BeanUtils组件

import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;
import org.junit.Test;import java.io.File;
import java.lang.reflect.Field;
import java.lang.reflect.Method;/*** Created by ozc on 2017/7/12.*//*** 使用单例事例模式* */
public class LuceneUtils {private static Directory directory;private static Analyzer analyzer;private static IndexWriter.MaxFieldLength maxFieldLength;private LuceneUtils() {}static{try {directory = FSDirectory.open(new File("E:/createIndexDB"));analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);maxFieldLength = IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}public static Directory getDirectory() {return directory;}public static Analyzer getAnalyzer() {return analyzer;}public static IndexWriter.MaxFieldLength getMaxFieldLength() {return maxFieldLength;}/*** @param object 传入的JavaBean类型* @return 返回Document对象*/public static Document javaBean2Document(Object object) {try {Document document = new Document();//得到JavaBean的字节码文件对象Class<?> aClass = object.getClass();//通过字节码文件对象得到对应的属性【全部的属性，不能仅仅调用getFields()】Field[] fields = aClass.getDeclaredFields();//得到每个属性的名字for (Field field : fields) {String name = field.getName();//得到属性的值【也就是调用getter方法获取对应的值】String method = "get" + name.substring(0, 1).toUpperCase() + name.substring(1);//得到对应的值【就是得到具体的方法，然后调用就行了。因为是get方法，没有参数】Method aClassMethod = aClass.getDeclaredMethod(method, null);String value = aClassMethod.invoke(object).toString();System.out.println(value);//把数据封装到Document对象中。document.add(new org.apache.lucene.document.Field(name, value, org.apache.lucene.document.Field.Store.YES, org.apache.lucene.document.Field.Index.ANALYZED));}return document;}  catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return null;}/*** @param aClass   要解析的对象类型，要用户传入进来* @param document 将Document对象传入进来* @return 返回一个JavaBean*/public static Object Document2JavaBean(Document document, Class aClass) {try {//创建该JavaBean对象Object obj = aClass.newInstance();//得到该JavaBean所有的成员变量Field[] fields = aClass.getDeclaredFields();for (Field field : fields) {//设置允许暴力访问field.setAccessible(true);String name = field.getName();String value = document.get(name);//使用BeanUtils把数据封装到Bean中BeanUtils.setProperty(obj, name, value);}return obj;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return null;}@Testpublic void test() {User user = new User();LuceneUtils.javaBean2Document(user);}}

---

2.2使用LuceneUtils改造程序

@Testpublic void createIndexDB() throws Exception {//把数据填充到JavaBean对象中User user = new User("2", "钟福成2", "未来的程序员2");Document document = LuceneUtils.javaBean2Document(user);/*** IndexWriter将我们的document对象写到硬盘中** 参数一：Directory d,写到硬盘中的目录路径是什么* 参数二：Analyzer a, 以何种算法来对document中的原始记录表数据进行拆分成词汇表* 参数三：MaxFieldLength mfl 最多将文本拆分出多少个词汇** */IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(LuceneUtils.getDirectory(), LuceneUtils.getAnalyzer(), LuceneUtils.getMaxFieldLength());//将Document对象通过IndexWriter对象写入索引库中indexWriter.addDocument(document);//关闭IndexWriter对象indexWriter.close();}@Testpublic void findIndexDB() throws Exception {//创建IndexSearcher对象IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(LuceneUtils.getDirectory());//创建QueryParser对象QueryParser queryParser = new QueryParser(Version.LUCENE_30, "userName", LuceneUtils.getAnalyzer());//给出要查询的关键字String keyWords = "钟";//创建Query对象来封装关键字Query query = queryParser.parse(keyWords);//用IndexSearcher对象去索引库中查询符合条件的前100条记录，不足100条记录的以实际为准TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 100);//获取符合条件的编号for (int i = 0; i < topDocs.scoreDocs.length; i++) {ScoreDoc scoreDoc = topDocs.scoreDocs[i];int no = scoreDoc.doc;//用indexSearcher对象去索引库中查询编号对应的Document对象Document document = indexSearcher.doc(no);//将Document对象中的所有属性取出，再封装回JavaBean对象中去User user = (User) LuceneUtils.Document2JavaBean(document, User.class);System.out.println(user);}}

---

三、索引库优化

我们已经可以创建索引库并且从索引库读取对象的数据了。其实索引库还有地方可以优化的....

3.1合并文件

我们把数据添加到索引库中的时候，每添加一次，都会帮我们自动创建一个cfs文件...

这样其实不好，因为如果数据量一大，我们的硬盘就有非常非常多的cfs文件了.....其实索引库会帮我们自动合并文件的，默认是10个。

如果，我们想要修改默认的值，我们可以通过以下的代码修改：

//索引库优化
indexWriter.optimize();//设置合并因子为3，每当有3个cfs文件，就合并
indexWriter.setMergeFactor(3);

3.2设置内存索引库

我们的目前的程序是直接与文件进行操作，这样对IO的开销其实是比较大的。而且速度相对较慢....我们可以使用内存索引库来提高我们的读写效率...

对于内存索引库而言，它的速度是很快的，因为我们直接操作内存...但是呢，我们要将内存索引库是要到硬盘索引库中保存起来的。当我们读取数据的时候，先要把硬盘索引库的数据同步到内存索引库中去的。

Article article = new Article(1,"培训","传智是一家Java培训机构");Document document = LuceneUtil.javabean2document(article);Directory fsDirectory = FSDirectory.open(new File("E:/indexDBDBDBDBDBDBDBDB"));Directory ramDirectory = new RAMDirectory(fsDirectory);IndexWriter fsIndexWriter = new IndexWriter(fsDirectory,LuceneUtil.getAnalyzer(),true,LuceneUtil.getMaxFieldLength());IndexWriter ramIndexWriter = new IndexWriter(ramDirectory,LuceneUtil.getAnalyzer(),LuceneUtil.getMaxFieldLength());ramIndexWriter.addDocument(document);ramIndexWriter.close();fsIndexWriter.addIndexesNoOptimize(ramDirectory);fsIndexWriter.close();

---

四、分词器

我们在前面中就已经说过了，在把数据存到索引库的时候，我们会使用某些算法，将原始记录表的数据存到词汇表中.....那么这些算法总和我们可以称之为分词器

分词器： 采用一种算法，将中英文本中的字符拆分开来，形成词汇，以待用户输入关健字后搜索

对于为什么要使用分词器，我们也明确地说过：由于用户不可能把我们的原始记录数据完完整整地记录下来，于是他们在搜索的时候，是通过关键字进行对原始记录表的查询....此时，我们就采用分词器来最大限度地匹配相关的数据

4.1分词器流程

• 步一：按分词器拆分出词汇
• 步二：去除停用词和禁用词
• 步三：如果有英文，把英文字母转为小写，即搜索不分大小写

4.2分词器API

我们在选择分词算法的时候，我们会发现有非常非常多地分词器API，我们可以用以下代码来看看该分词器是怎么将数据分割的：

private static void testAnalyzer(Analyzer analyzer, String text) throws Exception {System.out.println("当前使用的分词器：" + analyzer.getClass());TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("content",new StringReader(text));tokenStream.addAttribute(TermAttribute.class);while (tokenStream.incrementToken()) {TermAttribute termAttribute = tokenStream.getAttribute(TermAttribute.class);System.out.println(termAttribute.term());}}

在实验完之后，我们就可以选择恰当的分词算法了....

4.3IKAnalyzer分词器

这是一个第三方的分词器，我们如果要使用的话需要导入对应的jar包

• IKAnalyzer3.2.0Stable.jar
• 步二：将IKAnalyzer.cfg.xml和stopword.dic和xxx.dic文件复制到MyEclipse的src目录下，再进行配置，在配置时，首行需要一个空行

这个第三方的分词器有什么好呢？？？？他是中文首选的分词器...也就是说：他是按照中文的词语来进行拆分的!

---

五、对搜索结果进行处理

5.1搜索结果高亮

我们在使用SQL时，搜索出来的数据是没有高亮的...而我们使用Lucene，搜索出来的内容我们可以设置关键字为高亮...这样一来就更加注重用户体验了！

String keywords = "钟福成";List<Article> articleList = new ArrayList<Article>();QueryParser queryParser = new QueryParser(LuceneUtil.getVersion(),"content",LuceneUtil.getAnalyzer());Query query = queryParser.parse(keywords);IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(LuceneUtil.getDirectory());TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query,1000000);//设置关键字高亮Formatter formatter = new SimpleHTMLFormatter("<font color='red'>","</font>");Scorer scorer = new QueryScorer(query);Highlighter highlighter = new Highlighter(formatter,scorer);for(int i=0;i<topDocs.scoreDocs.length;i++){ScoreDoc scoreDoc = topDocs.scoreDocs[i];int no = scoreDoc.doc;Document document = indexSearcher.doc(no);//设置内容高亮String highlighterContent = highlighter.getBestFragment(LuceneUtil.getAnalyzer(),"content",document.get("content"));document.getField("content").setValue(highlighterContent);Article article = (Article) LuceneUtil.document2javabean(document,Article.class);articleList.add(article);}for(Article article : articleList){System.out.println(article);}}

---

5.2搜索结果摘要

如果我们搜索出来的文章内容太大了，而我们只想显示部分的内容，那么我们可以对其进行摘要...

值得注意的是：搜索结果摘要需要与设置高亮一起使用

String keywords = "钟福成";List<Article> articleList = new ArrayList<Article>();QueryParser queryParser = new QueryParser(LuceneUtil.getVersion(),"content",LuceneUtil.getAnalyzer());Query query = queryParser.parse(keywords);IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(LuceneUtil.getDirectory());TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query,1000000);Formatter formatter = new SimpleHTMLFormatter("<font color='red'>","</font>");Scorer scorer = new QueryScorer(query);Highlighter highlighter = new Highlighter(formatter,scorer);//设置摘要Fragmenter fragmenter  = new SimpleFragmenter(4);highlighter.setTextFragmenter(fragmenter);for(int i=0;i<topDocs.scoreDocs.length;i++){ScoreDoc scoreDoc = topDocs.scoreDocs[i];int no = scoreDoc.doc;Document document = indexSearcher.doc(no);String highlighterContent = highlighter.getBestFragment(LuceneUtil.getAnalyzer(),"content",document.get("content"));document.getField("content").setValue(highlighterContent);Article article = (Article) LuceneUtil.document2javabean(document,Article.class);articleList.add(article);}for(Article article : articleList){System.out.println(article);}}

---

5.3搜索结果排序

我们搜索引擎肯定用得也不少，使用不同的搜索引擎来搜索相同的内容。他们首页的排行顺序也会不同...这就是它们内部用了搜索结果排序....

影响网页的排序有非常多种：

• head/meta/【keywords关键字】
• 网页的标签整洁
• 网页执行速度
• 采用div+css
• 等等等等

而在Lucene中我们就可以设置相关度得分来使不同的结果对其进行排序：

IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(LuceneUtil.getDirectory(),LuceneUtil.getAnalyzer(),LuceneUtil.getMaxFieldLength());//为结果设置得分document.setBoost(20F);indexWriter.addDocument(document);indexWriter.close();

当然了，我们也可以按单个字段排序：

    //true表示降序Sort sort = new Sort(new SortField("id",SortField.INT,true));TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query,null,1000000,sort);

也可以按多个字段排序：在多字段排序中，只有第一个字段排序结果相同时，第二个字段排序才有作用 提倡用数值型排序

Sort sort = new Sort(new SortField("count",SortField.INT,true),new SortField("id",SortField.INT,true));TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query,null,1000000,sort);

---

5.4条件搜索

在我们的例子中，我们使用的是根据一个关键字来对某个字段的内容进行搜索。语法类似于下面：

    QueryParser queryParser = new QueryParser(LuceneUtil.getVersion(),"content",LuceneUtil.getAnalyzer());

其实，我们也可以使用关键字来对多个字段进行搜索，也就是多条件搜索。我们实际中常常用到的是多条件搜索，多条件搜索可以使用我们最大限度匹配对应的数据！

QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(LuceneUtil.getVersion(),new String[]{"content","title"},LuceneUtil.getAnalyzer());

---

六、总结

• Lucene是全文索引引擎的祖先，后面的Solr、Elasticsearch都是基于Lucene的(后面会有一篇讲Elasticsearch的，敬请期待～)

• Lucene中存的就是一系列的二进制压缩文件和一些控制文件,这些内容统称为索引库,索引库又分了两个部分：

  • 原始记录
  • 词汇表
• 了解索引库的优化方式：1、合并文件 2、设置内存索引库
• Lucene的分词器有非常多种，选择自己适合的一种进行分词
• 查询出来的结果可对其设置高亮、摘要、排序

这篇这是Lucene的冰山一角，一般现在用的可能都是Solr、Elasticsearch的了，但想要更加深入了解Lucene可翻阅其他资料哦～

如果文章有错的地方欢迎指正，大家互相交流。习惯在微信看技术文章，想要获取更多的Java资源的同学，可以关注微信公众号:Java3y