使用Java的Lucene搜索工具对检索结果进行分组和分页

使用GroupingSearch对搜索结果进行分组
Package org.apache.lucene.search.grouping Description

这个模块可以对Lucene的搜索结果进行分组，指定的单值域被聚集到一起。比如，根据”author“域进行分组，“author”域值相同的的文档分成一个组。

进行分组的时候需要输入一些必要的信息：

1、groupField：根据这个域进行分组。比如，如果你使用“author”域进行分组，那么每一个组里面的书籍都是同一个作者。没有这个域的文档将被分到一个单独的组里面。

2、groupSort：组排序。

3、topNGroups：保留多少组。比如，10表示只保留前10组。

4、groupOffset：对排在前面的哪些分组组进行检索。比如，3表示返回7个组（假设opNGroups等于10）。在分页里面很有用，比如每页只显示5个组。

5、withinGroupSort：组内文档排序。注意：这里和groupSort的区别

6、withingroupOffset：对每一个分组里面的哪些排在前面的文档进行检索。

使用GroupingSearch 对搜索结果分组比较简单

GroupingSearch API文档介绍：

Convenience class to perform grouping in a non distributed environment.

非分布式环境下分组

WARNING: This API is experimental and might change in incompatible ways in the next release.

这里使用的是4.3.1版本

一些重要的方法：

• GroupingSearch：setCaching(int maxDocsToCache, boolean cacheScores) 缓存
• GroupingSearch：setCachingInMB(double maxCacheRAMMB, boolean cacheScores) 缓存第一次搜索结果，用于第二次搜索
• GroupingSearch：setGroupDocsLimit(int groupDocsLimit) 指定每组返回的文档数，不指定时，默认返回一个文档
• GroupingSearch：setGroupSort(Sort groupSort) 指定分组排序

示例代码：

1.先看建索引的代码

public class IndexHelper {
  private Document document;
  private Directory directory;
  private IndexWriter indexWriter;
 
  public Directory getDirectory(){
    directory=(directory==null)? new RAMDirectory():directory;
    return directory;
  }
 
  private IndexWriterConfig getConfig() {
    return new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_43, new IKAnalyzer(true));
  }
 
  private IndexWriter getIndexWriter() {
    try {
      return new IndexWriter(getDirectory(), getConfig());
    } catch (IOException e) {
      e.printStackTrace();
      return null;
    }
  }
 
  public IndexSearcher getIndexSearcher() throws IOException {
    return new IndexSearcher(DirectoryReader.open(getDirectory()));
  }
 
  /**
   * Create index for group test
   * @param author
   * @param content
   */
  public void createIndexForGroup(int id,String author,String content) {
    indexWriter = getIndexWriter();
    document = new Document();
    document.add(new IntField("id",id, Field.Store.YES));
    document.add(new StringField("author", author, Field.Store.YES));
    document.add(new TextField("content", content, Field.Store.YES));
    try {
      indexWriter.addDocument(document);
      indexWriter.commit();
      indexWriter.close();
    } catch (IOException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

2.分组：

public class GroupTest

public void group(IndexSearcher indexSearcher,String groupField,String content) throws IOException, ParseException {
    GroupingSearch groupingSearch = new GroupingSearch(groupField);
    groupingSearch.setGroupSort(new Sort(SortField.FIELD_SCORE));
    groupingSearch.setFillSortFields(true);
    groupingSearch.setCachingInMB(4.0, true);
    groupingSearch.setAllGroups(true);
    //groupingSearch.setAllGroupHeads(true);
    groupingSearch.setGroupDocsLimit(10);
 
    QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_43, "content", new IKAnalyzer(true));
    Query query = parser.parse(content);
 
    TopGroups<BytesRef> result = groupingSearch.search(indexSearcher, query, 0, 1000);
 
    System.out.println("搜索命中数：" + result.totalHitCount);
    System.out.println("搜索结果分组数：" + result.groups.length);
 
    Document document;
    for (GroupDocs<BytesRef> groupDocs : result.groups) {
      System.out.println("分组：" + groupDocs.groupValue.utf8ToString());
      System.out.println("组内记录：" + groupDocs.totalHits);
 
      //System.out.println("groupDocs.scoreDocs.length:" + groupDocs.scoreDocs.length);
      for (ScoreDoc scoreDoc : groupDocs.scoreDocs) {
        System.out.println(indexSearcher.doc(scoreDoc.doc));
      }
    }
  }

3.简单的测试：

public static void main(String[] args) throws IOException, ParseException {
    IndexHelper indexHelper = new IndexHelper();
    indexHelper.createIndexForGroup(1,"红薯", "开源中国");
    indexHelper.createIndexForGroup(2,"红薯", "开源社区");
    indexHelper.createIndexForGroup(3,"红薯", "代码设计");
    indexHelper.createIndexForGroup(4,"红薯", "设计");
    indexHelper.createIndexForGroup(5,"觉先", "Lucene开发");
    indexHelper.createIndexForGroup(6,"觉先", "Lucene实战");
    indexHelper.createIndexForGroup(7,"觉先", "开源Lucene");
    indexHelper.createIndexForGroup(8,"觉先", "开源solr");
 
    indexHelper.createIndexForGroup(9,"散仙", "散仙开源Lucene");
    indexHelper.createIndexForGroup(10,"散仙", "散仙开源solr");
    indexHelper.createIndexForGroup(11,"散仙", "开源");
    GroupTest groupTest = new GroupTest();
 
    groupTest.group(indexHelper.getIndexSearcher(),"author", "开源");
  }
}

4.测试结果：

两种分页方式
Lucene有两种分页方式：

1、直接对搜索结果进行分页，数据量比较少的时候可以用这种方式，分页代码核心参照：

ScoreDoc[] sd = XXX;
// 查询起始记录位置
int begin = pageSize * (currentPage - 1);
// 查询终止记录位置
int end = Math.min(begin + pageSize, sd.length);
for (int i = begin; i < end && i <totalHits; i++) {
//对搜索结果数据进行处理的代码
}

2、使用searchAfter(...)

Lucene提供了五个重载方法，可以根据需要使用

ScoreDoc after：为上次搜索结果ScoreDoc总量减1；

Query query：查询方式

int n：为每次查询返回的结果数，即每页的结果总量

一个简单的使用示例：

//可以使用Map保存必要的搜索结果
Map<String, Object> resultMap = new HashMap<String, Object>();
ScoreDoc after = null;
Query query = XX
TopDocs td = search.searchAfter(after, query, size);
 
//获取命中数
resultMap.put("num", td.totalHits);
 
ScoreDoc[] sd = td.scoreDocs;
for (ScoreDoc scoreDoc : sd) {
//经典的搜索结果处理
}
//搜索结果ScoreDoc总量减1
after = sd[td.scoreDocs.length - 1]; 
//保存after用于下次搜索，即下一页开始 
resultMap.put("after", after);
 
return resultMap;