如何用Lucene索引数据库
Lucene一个常见的用例是在一个或者多个数据库表进行全文检索。 虽然MySql有全文检索的功能,但是如果字段和数据量增加,MySql的性能会减低很快。
映射数据到Lucene
通常情况下最需要解决的问题是怎么把你数据库的数据描述到Lucene里面,最可能的解决方法法就是把你的数据表放到平面的Lucence Document对象里面。
用伪代码表示:
String sql = “select id, firstname, lastname, phone, email from person”;
ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
while (rs.next()) {
Document doc = new Document();
doc.add(new Field(”id”, rs,getString(”firstname”), Field.Store.YES, Field.Index.UN_TOKENIZED));
doc.add(new Field(”firstname”, rs,getString(”firstname”), Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
// … repeat for each column in result set
writer.addDocument(doc);
}
显示搜索结果
当显示搜索结果给用户时,你有两个选择:
1.因为你的Table已经扁平化到了Lucene里面,所以只需要用Document里面的Field.因为Lucene也非常快,这样会大大减低你的数据库的压力。
2.如果你要显示另外的数据到你的搜索结果页,你只需要在Hits里面收集他们的ID,然后从数据库去数据再根据结果组装搜索结果页。
要搜索的东西
以上列出的方式都是假设把整个结果集放到内存里面,这样在数据集大的话会很容易造成问题,你需要在你的SQL里面做一些分页或者offset
你还需要在你的结果集里面做一个try/catch,这样当添加一个Document出错的时候不会影响整个过程。
通常情况下可以把所有的field放到同一个”Contents” field然后只搜索这一个字段,但是需要保留这些field这样可以按field检索。
如果你需要检索多个table
通常最好能用不同的索引来搜索不同类型的数据,而不是把他们加到同一个index然后根据类型来区分。
原因:
可以更简单的维护操作。如果你只需要对这个表进行一个批处理的update,你只需要重建特定的索引而不是所有的索引。
映射数据到Lucene
通常情况下最需要解决的问题是怎么把你数据库的数据描述到Lucene里面,最可能的解决方法法就是把你的数据表放到平面的Lucence Document对象里面。
用伪代码表示:
String sql = “select id, firstname, lastname, phone, email from person”;
ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
while (rs.next()) {
Document doc = new Document();
doc.add(new Field(”id”, rs,getString(”firstname”), Field.Store.YES, Field.Index.UN_TOKENIZED));
doc.add(new Field(”firstname”, rs,getString(”firstname”), Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
// … repeat for each column in result set
writer.addDocument(doc);
}
显示搜索结果
当显示搜索结果给用户时,你有两个选择:
1.因为你的Table已经扁平化到了Lucene里面,所以只需要用Document里面的Field.因为Lucene也非常快,这样会大大减低你的数据库的压力。
2.如果你要显示另外的数据到你的搜索结果页,你只需要在Hits里面收集他们的ID,然后从数据库去数据再根据结果组装搜索结果页。
要搜索的东西
以上列出的方式都是假设把整个结果集放到内存里面,这样在数据集大的话会很容易造成问题,你需要在你的SQL里面做一些分页或者offset
你还需要在你的结果集里面做一个try/catch,这样当添加一个Document出错的时候不会影响整个过程。
通常情况下可以把所有的field放到同一个”Contents” field然后只搜索这一个字段,但是需要保留这些field这样可以按field检索。
如果你需要检索多个table
通常最好能用不同的索引来搜索不同类型的数据,而不是把他们加到同一个index然后根据类型来区分。
原因:
可以更简单的维护操作。如果你只需要对这个表进行一个批处理的update,你只需要重建特定的索引而不是所有的索引。
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