第一部分 接觸 Lucene
Lucene的核心
本書的第一部分（first half of）覆蓋了Lucene的對外接口（covers out-of-the-box Lucene）。你將接觸到Lucene（Meet Lucene）的一個全面的概況（general overview），并且還開發一個完整的索引建立和檢索的程序。每一個連續的章節（Each successive chapter）系統地（systematically ）深入研究（delves into）特定的領域（specific areas）。索引“Indexing”數據和文檔以及隨后搜索“Searching”它們是使用Lucene的第一步。回到一個覆蓋索引的進程（Returning to a glossed-over indexing process），分析器“Analysis”將替代（ fill in）你對影響Lucene索引后的文本的事物的理解。搜索“Searching”是Lucene真正擅長（really shines）的地方。本部分結束的（concludes with）章節是介紹僅使用內置的特性探討高級搜索“Advanced searching”技術，而擴展搜索“Extending search”展示（showcasing）Lucene對自定義的目標“custom purposes”的擴展性（extensibility）。
接觸 Lucene
This chapter covers 本章節包括
■ Understanding Lucene 理解 Lucene
■ Using the basic indexing API 使用基本的索引API
■ Working with the search API 在工作中使用搜索API
■ Considering alternative products 考慮其他可選的產品
Lucene的流行和成功背后的關鍵因素(key factors)的其中一個就是它的簡單（simplicity）。它的索引和搜索API的細致暴露（careful exposure）出一個良好設計軟件的標志（a sign of the well- designed software）。因此（Consequently），你為了開始使用它不需要深入了解(in-depth knowledge about)Lucene的信息索引和獲取（retrieval）是怎樣工作的。而且（Moreover），Lucene的簡單易懂（straightforward）的API只需你學習使用它的一小部分（a handful of）類。
在本章中，我們通過可以使用的（ready-to-use）代碼示例向你怎樣使用Lucene來執行基本的索引和搜索，然后我們簡單地介紹（briefly introduce）所有這些這兩節步驟中（for both of these processes）你需要了解的核心元素。我們同樣也提供關于Java/non-Java，free和商業產品競爭的簡單回顧（brief reviews）。
1.1 信息組織和訪問的演化information organization and access
（略）
1.2 理解 Lucene
不同的人使用不同的方法（different approaches）來解決相同的問題，即信息超負荷問題（information overload）。一些人使用新奇的（novel）用戶接口來工作，一些使用智能的代理（intelligent agents），另一些開發成熟的（sophisticated）搜索工具如Lucene。在本節稍后我們展示（jump into action）代碼示例之前，我們提供你一張高層次（high-level）的圖，說明哪些是Lucene的東西，哪些不是，以及Lucene未來的樣子。
1.2.1 Lucene 是什么
Lucene 是一個高性能（high performance）的可伸縮的（scalable）信息檢索庫（Information Retrieval (IR) library），它可以讓你給你的應用程序添加索引和搜索能力。Lucene是一個成熟的（mature）免費的open-source 項目，使用Java實現，它是廣泛流行的Apache Jakarta項目大家庭中的其中一個成員，并且許可License是基于自由主義（liberal）的Apache Software License基礎之上的。同樣的（As such），Lucene現在在很短的幾年內已經成為一個最流行的免費的Java IR library。
NOTE 貫穿本書中，我們將使用term Information Retrieval (IR)來描述像Lucene這樣的搜索工具。人們常常將IR libraries引用為搜索引擎，但是你卻不應該搞混IR libraries和web search engines。
正如你馬上就會發現的一樣，Lucene提供一個簡單的而且依然強大的核心API，而且僅需要最小限度地學習全文索引和檢索（full-text indexing and searching），你僅需要學習一把（a handful of）類就能開始把Lucene集成進一個應用程序。因為Lucene是一個Java庫，它不承擔（make assumptions about）它索引和檢索的是什么，這使得它比其它一些搜索應用程序更有優勢（an advantage over）。對Lucene陌生（new to）的人經常錯把它當作一個可以馬上使用（ready-to-use）的應用程序，就像一個文件檢索（file-search）程序，或者一個web網絡爬蟲（crawler），或者一個web站點搜索引擎。這些都不是Lucene的實質：Lucene實際是一個軟件庫（software library），一個開發工具包（toolkit）如果你愿意這樣稱呼（if you will），而不是一個具備完整特性的（full-featured）搜索應用程序。這使它關注自己的文本索引和搜索技術（It concerns itself with text indexing and searching），并且這些事它完成得非常好。Lucene使得你的應用程序處理業務規則（business rules），特別地針對它的問題領域（problem domain），而把復雜的索引和搜索實現掩蓋起來，只提供簡單易用（simple-to-use）的API。你可以把Lucene當作一層（layer），應用程序位于它之上（sit on top of），就像圖1.5所描述（depicted）的那樣。一些擁有完整特性的搜索程序被建立在Lucene上層。如果你尋找一些與之相關的預創建的東西（something prebuilt）或者一個為了抓?。╟rawling），處理（document handling）和搜索文檔，請參考（consult） Lucene Wiki “powered by” 網頁(http://wiki.apache.org/jakarta-lucene/PoweredBy)更多選項如下： Zilverline, SearchBlox, Nutch, LARM, and jSearch, 還有其它一小部分的命名（to name a few）。個案研究（Case studies of）包括Nutch 和SearchBlox 將在第10章介紹。
1.2.2 Lucene 能為你做什么
Lucene 允許給你的程序添加索引和搜索的能力。（這些功能將在1.3節里描述），Lucene能夠索引并且可以使得任何能夠被轉換成文本格式的（textual format）數據能夠被搜索（search- able），請參考圖1.5。
Figure 1.5 A typical application integration with Lucene一個集成了Lucene的典型程序
Lucene并不關心數據源，及其格式，甚至其語言，只要你能夠把它轉換成文本就行。這意味著你能夠使用Lucene來索引和搜索存儲在文件中的數據，以及在遠端web服務器的web網頁，還有存儲在本地文件系統中文檔，簡單的文本文件， Microsoft Word 文檔，或者PDF文檔，或者任何其它你能分離出（extract）文本信息的格式都行。簡單地，通過Lucene的幫助你能夠索引存儲在你的數據庫中的數據，可以給你的用戶提供全文檢索能力（full-text search capabilities），而這很多數據庫都不提供。一旦你集成了Lucene，使用你的程序的用戶就能夠讓搜索這樣一些查詢詞：+George +Rice -eat –pudding， Apple –pie +Tiger， animal:monkey 或者food:banana，等等。.使用Lucene，你能夠索引和搜索email郵件，郵件列表檔案，即時通信聊天信息，你的Wiki網頁，等等繼續。
1.2.3 Lucene 的歷史
Lucene 最先是由Doug Cutting開發的，它最初提供下載是在它在SourceForge網站的主頁上。它后來加入Apache軟件基金的高質量的開源Java產品的Jakarta家族是在2001年九月份。從那之后的每一次發布，項目得到可喜明顯易見的增強，吸引更多的用戶和開發者加入。在2004年七月份，發布了 Lucene version 1.4，后來修正了一個bug在10月份早期發布了1.4.2 版本。
Doug Cutting 在Lucene幕后依然保持主要的影響力，但是自從Lucene移動到Apache Jakarta的庇護（umbrella）之下后，更多聰明的智慧力量加入到這個項目中來。在本書寫作的時候，Lucene的核心團隊包括了半打的活躍開發者（a dozen active developers），其中兩個還是本書的作者。除了這些官方的開發者之外，Lucene還有一個非常龐大（a fairly large）而且活躍的技術用戶社區，非常頻繁地貢獻（frequently contributes）補丁，BUG修復，以及新的特性等。
1.2.4 誰在使用 Lucene
誰在使用呢？除了Lucene的Wiki網站提及（mentioned）的團體（organizations）之外，許多（a number of）其他的大型的著名的（well-known）跨國（multinational）組織也在使用Lucene。它為Eclipse IDE提供搜索能力，大不列顛百科全書（Encyclopedia Britannica）CD-ROM/DVD，FedEx 還有Mayo Clinic，惠普Hewlett-Packard，New Scientist magazine， Epiphany，MIT’s OpenCourseware 以及DSpace， Akamai’s EdgeComputing platform等等，當然，你的名字也將很快加入此列表中。
1.2.5 Lucene 其它語言版本：Perl, Python, C++, .NET, Ruby
有一條判斷一個開源軟件是否成功的途徑是通過考察它被改成其它編程語言的數量。使用這個標準，Lucene是非常成功的，盡管原始的Lucene是用Java寫的，在本書寫作的時候，Lucene已經被有很多其它語言版本了： Perl，Python，C++ 和 .NET，以及一些基礎（groundwork）的工作在轉換到Ruby語言的工作中完成了。這是及其令人興奮的新聞，對那些需要訪問用不同語言寫成的應用程序的Lucene索引時的開發者來說確實如此。你在第9章中能夠學到更多有關這方面的東西。
1.3 索引和搜索Indexing and searching
所有搜索引擎的心就是索引的概念（concept）：處理那些原始的數據轉換成一個非常有效率（highly efficient）的交叉引用的（cross-reference）查找（lookup）為了便于（facilitate）加快（rapid）搜索。讓我們做一個快速的從很高層面來觀察（quick high-level look at）索引和搜索的處理。
1.3.1 索引是什么，為什么它很重要？
假設（Suppose）你需要搜索一個巨大數量的文件，而且你想能夠找出那些包含了某一些詞或者短語（a certain word or a phrase）的文件，你會怎樣寫一個程序完成這樣的事呢？一個幼稚的方法（naive approach）也許是持續地在每一個文件中掃描（sequentially scan）給定的詞匯或者短語。這個方法有很多缺點（a number of flaws），太巨大了。這就是索引進來的地方：為了快速地搜索很龐大數量的文本，你必須先索引這些文本，并轉換成一個會讓你搜索更快速的格式，消除（eliminating）那些緩慢的按順序的掃描過程（the slow sequential scanning process）。這個轉換過程就叫索引（indexing），它的輸出被叫做一條索引（an index）。
你可以把一條索引當作一個數據結構（data structure），它允許快速的隨機訪問（fast random access）那些存儲在里面的詞匯。在它之后的的概念（concept behind it）與一本書后的索引類似（is analogous to），這可以讓你很快速地定位（locate）討論某些確定主題的（discuss certain topics）的頁。而在Lucene之中（In the case of Lucene），一條索引是一個特別設計的數據結構（a specially designed data structure），典型的情況是（typically）存儲在文件系統之中作為一系列文件（a set of index files）。我們在附錄B（appendix B）中詳細地（in detail in）覆蓋了（cover）索引文件的結構，但是目前暫時把一條Lucene索引當作一個允許快速檢索詞匯的工具。
1.3.2 什么是搜索呢 What is searching?
搜索（Searching）就是查找一條索引里的單詞來找出它們出現的文檔的這樣一個過程。一個搜索的質量是用精度（precision）和回調法（recall metrics）來典型地描述（typically described）的?；卣{（Recall）測量（measures）搜索系統查找相關的（relevant）文檔是否好，然而（whereas）精度（precision）測量系統過濾出（filters out）不相關（irrelevant）文檔是否好，然而你在思考搜索的時候必須考慮許多（a number of）其他因素（factors）。我們已經提及（mentioned）速度和快速搜索大量（large quantities of）文本的能力。支持（Support for）單個的（Single）和多個詞匯的查詢（multiterm queries），短語查詢（phrase queries），通配符（wildcards），結果分級（result ranking），以及排序（sorting）功能，也同樣重要，照現在的樣子（as is）輸入這些查詢的（entering those queries）一個友好的語法（friendly syntax）。Lucene的強大的軟件庫提供許多查詢特性，（bells）和（whistles）—很多我們都不得不展開（spread）我們的查詢覆蓋（coverage over）三章（第3章和5章和6章）。
1.4 Lucene in action: 一個簡單的程序
讓我們看看Lucene in action，為了寫這個程序，回想（recall）索引和搜索文件的問題，這個問題在 1.3.1 節描述過，此外（furthermore）假設（suppose）你需要索引和搜索存儲在一個目錄樹（directory tree）中的文件，而不是僅僅查找單一的一個目錄。為樂向你展示Lucene的索引和搜索能力，我們將使用一對命令行（command-line）的應用程序：Indexer和Searcher。首先我們將給一個包含文本文件的目錄樹建立索引，然后我們搜索這個創建的索引。
這些示例程序將讓你熟悉（familiarize）Lucene的API，它的輕松的使用（its ease of use）以及它的強大。這些代碼清單（code listings）是完整的，可以使用的（ready-to-use）命令行程序。如果文件的索引/檢索是你需要去解決的問題，你可以復制這些代碼清單，并且揉擰（tweak）它們來適合（suit）你所需要的地方。在接下來的章節中，我們將描述Lucene在許多更高級使用的細節（much greater detail）的每一個方面（each aspect）。
在我們能夠使用Lucene來搜索之前，我們需要先創建一個索引，所以我們以一個Indexer應用程序作為開始。
1.4.1 創建一個索引
在本節中，你將看到一個單一的類叫作Indexer，它的四個靜態方法（static methods）合起來（together），它們遞歸地（recursively）來回遍歷（traverse）文件系統的目錄，并給所有擴展名為.txt的文件建上索引。當Indexer執行完成后（completes execution），它會為它的同胞：Searcher工具（將在1.4.2節中介紹（presented））產生（leaves behind）一個Lucene索引。
我們不期望你熟悉（be familiar with）在這個例子中使用的這些少數的Lucene類和方法，我們會簡單地介紹它們（explain them shortly）。在這些有注釋的代碼清單（the annotated code listing）后，我們向你展示怎樣使用Indexer，如果它能在你看到它是怎么編碼的之前幫助你學習Indexer是怎樣使用的，請直接跳到（go directly to）在這些代碼后的使用討論（usage discussion）部分。
Using Indexer to index text files
Listing 1.1 shows the Indexer command-line program. It takes two arguments:
■ A path to a directory where we store the Lucene index
■ A path to a directory that contains the files we want to index
Listing 1.1 Indexer: traverses a file system and indexes .txt files
/** *//**
* This code was originally written for
* Erik's Lucene intro java.net article
*/
public class Indexer 
{
public static void main(String[] args) throws Exception {
if (args.length != 2) {
throw new Exception("Usage: java " + Indexer.class.getName()
+ " <index dir> <data dir>");
}
File indexDir = new File(args[0]);
File dataDir = new File(args[1]);
long start = new Date().getTime();
int numIndexed = index(indexDir, dataDir);
long end = new Date().getTime();
System.out.println("Indexing " + numIndexed + " files took "
+ (end - start) + " milliseconds");
}
// open an index and start file directory traversal
public static int index(File indexDir, File dataDir)
throws IOException {
if (!dataDir.exists() || !dataDir.isDirectory()) {
throw new IOException(dataDir
+ " does not exist or is not a directory");
}
IndexWriter writer = new IndexWriter(indexDir, new StandardAnalyzer(), true); writer.setUseCompoundFile(false);
indexDirectory(writer, dataDir);
int numIndexed = writer.docCount();
writer.optimize();
writer.close();
return numIndexed;
}
// recursive method that calls itself when it finds a directory
private static void indexDirectory(IndexWriter writer, File dir)
throws IOException {
File[] files = dir.listFiles();
for (int i = 0; i < files.length; i++) {
File f = files[i];
if (f.isDirectory()) {
indexDirectory(writer, f);
} else if (f.getName().endsWith(".txt")) {
indexFile(writer, f);
}
}
}
// method to actually index a file using Lucene
private static void indexFile(IndexWriter writer, File f)
throws IOException {
if (f.isHidden() || !f.exists() || !f.canRead()) {
return;
}
System.out.println("Indexing " + f.getCanonicalPath());
Document doc = new Document();
doc.add(Field.Text("contents", new FileReader(f)));
doc.add(Field.Keyword("filename", f.getCanonicalPath()));
writer.addDocument(doc);
}
}
譯者 Naven 審校 Scar 未完待續