Lucene：将facet添加到现有索引

Question

对于如何向已经存在的Lucene索引添加方面，我有点困惑。

我有一个使用Lucene 3.1创建的Lucene索引（创建时没有任何方面）。

我已经查看了Lucene文档中的facet，在那里他们向您展示了如何从头创建一个带有facet的索引，也就是说，您创建一个新的Lucene文档对象，使用分类工具向其添加facet信息（类别），然后在Lucene索引中编写该文档（使用IndexWriter）这还将向分类法索引添加额外数据（通过TaxonomyWriter），如下所述：

http://lucene.apache.org/core/3_6_2/api/all/org/apache/lucene/facet/doc-files/userguide.html#facet_accumulation

然而，我想要的是使用已经存储在现有Lucene索引中的数据，并从中创建一个新的Lucene索引（旁边有分类学索引），该索引将包含与原始索引完全相同的数据，以及各种类别信息。

我的问题更确切地说是：

从原始索引中读取文档，创建其CategoryPath，然后将其写入新索引是否足够，如下所示：

//get a document from original Lucene index:
Query query = queryParser.parse("*:*");
originalTopDocs = originalIndexSearcher.search(query,100);
Document originalDocument = originalIndexSearcher.doc(originalTopDocs.scoreDocs[1].doc)

//create categories for original document
CategoryDocumentBuilder categoryDocBuilder = new CategoryDocumentBuilder(taxonomyWriter);
categoryDocBuilder.setCategoryPaths(categoriesPaths);

//create new document from original document + categories:
Document originalDocumentWithCategories = categoryDocBuilder.build(originalDocument);

//write new document to new index:
newIndexWriter.write(originalDocumentWithCategories);

上述代码索引的文档是否与原始索引中存储的文档相同，但添加了类别数据？例如，原始文档中非存储字段的数据是否仍存在于新创建和索引的文档中？

还有没有更好的方法进行此更新（可能不创建新索引）。。。

Answer 1

好吧，下面是我如何解决这个问题的一些见解：

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如果你想只使用Lucene（如问题所述），你只能在以下情况下这样做：

• 您需要的所有字段也已存储在原始索引中。如果有一些字段只编制了索引（但未存储），则您无法恢复这些字段，以便在新索引中对其重新编制索引（带方面）
• 您还必须了解用于创建原始索引和用于创建查询的分析器：
  • 创建新索引时，需要原始索引时间分析器，以便（从存储的值）获得相同的术语
  • 在原始索引上创建查询时，各种QueryParser上使用的分析器需要能够为新索引重新构造相同的查询

  尽管如此，我注意到，至少在方面部分，使用Solr更容易实现，而且，至少在我的情况下，性能不会降低，但实际上有时会更好。Solr的优点是它可以神奇地自动创建刻面（在所有与刻面相关的字段上）。无需额外的小面索引，无需手动声明小面“路径”等。面的Solr查询API也比Lucene查询API更友好。

  从Lucene迁移到Solr时可能遇到的问题有：

  • 您仍然需要有关用于索引和查询初始Lucene索引的Lucene分析器的所有信息。您传递给Solr的事实也增加了查看这些Lucene分析器如何映射到Solr提供的内容的开销（大多数Solr分析器/过滤器与Lucene的分析器/过滤器相同，但并非全部）
  • Solr没有Lucene编程查询API（无法执行new SpanQuery（“My blue boat*”），并且自动神奇地在后台创建正确的查询术语）。如果您想将大量使用上述编程查询API的Lucene查询转换为Solr查询，您必须制作自己的工具来生成相应的Lucene查询字符串。当然，您仍然可以使用Lucene API构建查询对象，然后在将它们发送到Solr之前对它们执行toString（），但这并不是一直都有效，而且对于某些复杂的查询，这可能会变得非常复杂