本文我们讨论Hibernate Search 基础知识、配置及查询搜索功能。
如果我们已经在ORM中使用Hibernate和JPA,那么离Hibernate Search只有一步之遥。Hibernate Search集成了Apache Lucene,一个高性能、可扩展的全文检索引擎。其结合了Lucene的强大功能和Hibernate和JPA的简单性,因此仅需在领域类上增加一些注解,数据库与索引的同步工作会自动完成。
Hibernate Search 也提供了Elasticsearch的集成,本文聚焦Lucene的实现。无论那种方式实现全文检索,使用我们熟悉的工具总是不错的选型。
首先增加一些必要的依赖:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<artifactId>hibernate-search-orm</artifactId>
<version>5.8.2.Final</version>
</dependency>
为了示例简单,我们使用H2内存数据库:
<dependency>
<groupId>com.h2database</groupId>
<artifactId>h2</artifactId>
<version>1.4.196</version>
</dependency>
关键配置是Lucene索引存储位置,需要通过hibernate.search.default.directory_provider属性进行设置。
我们将选择filesystem,这是最直接的选择。官方文件中列出了更多的选项。对于集群应用程序来说,filesystemi-master/filesystemi-slave和infinispan是值得注意的,其中索引必须在节点之间同步。示例配置如下:
hibernate.search.default.directory_provider = filesystem
hibernate.search.default.indexBase = /data/index/default
完成配置后,需要指定模型类。在JPA注解@Entity 和 @Table的基础上增加@Indexed 注解,其告诉Hibernate Search 该实体需要被索引。然后再定义需要被索引的属性,增加@Field注解:
@Entity
@Indexed
@Table(name = "product")
public class Product {
@Id
private int id;
@Field(termVector = TermVector.YES)
private String productName;
@Field(termVector = TermVector.YES)
private String description;
@Field
private int memory;
// getters, setters, and constructors
}
开始执行查询之前,需触发Lucene生成反向索引:
FullTextEntityManager fullTextEntityManager
= Search.getFullTextEntityManager(entityManager);
fullTextEntityManager.createIndexer().startAndWait();
初始化完成之后,当通过EntityManager创建、修改或删除实体时,Hibernate Search 会负责索引实时更新。
需要注意的是:必须确保实体被完全提交至数据库才能让Lucene生成索引,因此测试时需要使用@Commit注解。
完成上面的配置之后,下面准备创建查询,先介绍构建查询流程。
主要包括四个步骤:
FullTextEntityManager fullTextEntityManager
= Search.getFullTextEntityManager(entityManager);
QueryBuilder queryBuilder = fullTextEntityManager.getSearchFactory()
.buildQueryBuilder()
.forEntity(Product.class)
.get();
org.apache.lucene.search.Query query = queryBuilder
.keyword()
.onField("productName")
.matching("iphone")
.createQuery();
org.hibernate.search.jpa.FullTextQuery jpaQuery
= fullTextEntityManager.createFullTextQuery(query, Product.class);
List<Product> results = jpaQuery.getResultList();
默认情况下Lucene按照相关性进行排序。步骤1、3、4对所有查询类型都一样,后面我们聚集步骤2实现不同的查询。
即搜索特定关键词,代码如下:
Query keywordQuery = queryBuilder
.keyword()
.onField("productName")
.matching("iphone")
.createQuery();
keyword()指定搜索特定词,onField()告诉Lucene在哪里搜索,matching匹配需要搜索的关键词。
近似查询与关键词查询类似,只是可以定义一个“模糊”的限制,在这个限制内Lucene将接受两个术语为匹配结果。
通过ditdistanceupto(),可以定义术语之间的偏离程度。它可以设置为0、1和2,默认值为2(注意:这个限制来自Lucene的实现)。
通过withPrefixLength(),定义前缀的长度,这个长度是由模糊性所忽略的:
Query fuzzyQuery = queryBuilder
.keyword()
.fuzzy()
.withEditDistanceUpTo(2)
.withPrefixLength(0)
.onField("productName")
.matching("iPhaen")
.createQuery();
Hibernate Search也支持通配符查询,?号表示单个字符,*号表示任意字符:
Query wildcardQuery = queryBuilder
.keyword()
.wildcard()
.onField("productName")
.matching("Z*")
.createQuery();
如果想搜索多个词,可以使用短语搜索。使用phrase() 和 withSlop()方法,可以实现精确查询或近似句子。slop因子定义句子中允许其他词数量:
Query phraseQuery = queryBuilder
.phrase()
.withSlop(1)
.onField("description")
.sentence("with wireless charging")
.createQuery();
前面的查询方式都需要指定查询类型。使用简单查询字符串可以实现更强大的搜索功能,即实现运行时查询能力。其支持的查询类型如下:
+
, or 使用 |
, not 使用-
)下面示例综合了近似查询、词组查询以及布尔查询:
Query simpleQueryStringQuery = queryBuilder
.simpleQueryString()
.onFields("productName", "description")
.matching("Aple~2 + \"iPhone X\" + (256 | 128)")
.createQuery();
范围查询在一定范围内搜索值,可以应用于数值、日期、时间以及字符串:
Query rangeQuery = queryBuilder
.range()
.onField("memory")
.from(64).to(256)
.createQuery();
最后一个查询类型是同类词查询(More Like This)。提供一个实体,Hibernate Search 返回类似的实体列表,每个元素带有相似度评分。
前面已经提及,在模型属性上需要增加termVector = TermVector.YES
,其告诉Lucene索引时存储每个词条的频率。
基于此,相似度将在查询执行时计算:
Query moreLikeThisQuery = queryBuilder
.moreLikeThis()
.comparingField("productName").boostedTo(10f)
.andField("description").boostedTo(1f)
.toEntity(entity)
.createQuery();
List<Object[]> results = (List<Object[]>) fullTextEntityManager
.createFullTextQuery(moreLikeThisQuery, Product.class)
.setProjection(ProjectionConstants.THIS, ProjectionConstants.SCORE)
.getResultList();
目前为止我们一直使用onField()方法在一个字段上执行查询,实际应用中也能基于多个字段:
Query luceneQuery = queryBuilder
.keyword()
.onFields("productName", "description")
.matching(text)
.createQuery();
而且,也可以针对每个字段分别搜索。如我们可以对不同字段定义不同的加权因子(boost):
Query moreLikeThisQuery = queryBuilder
.moreLikeThis()
.comparingField("productName").boostedTo(10f)
.andField("description").boostedTo(1f)
.toEntity(entity)
.createQuery();
最后Hibernate Search也支持使用不同策略实现组合查询:
三者类似于布尔运算:and、or和not,但使用不同名称是为了强调它们也对相关性有影响。
举例:should在两个查询之间,只有有一个匹配则被返回,但如果两个都匹配,其相关性评分要高于只有一个匹配情况。
Query combinedQuery = queryBuilder
.bool()
.must(queryBuilder.keyword()
.onField("productName").matching("apple")
.createQuery())
.must(queryBuilder.range()
.onField("memory").from(64).to(256)
.createQuery())
.should(queryBuilder.phrase()
.onField("description").sentence("face id")
.createQuery())
.must(queryBuilder.keyword()
.onField("productName").matching("samsung")
.createQuery())
.not()
.createQuery();
本文介绍了Hibernate Search的基础知识及相关配置,同时也通过示例展示各类查询功能。