Lucene 全文检索

1 Lucene简介

Lucene是apache下的一个开源的全文检索引擎工具包。

1.1 全文检索（Full-text Search）

全文检索就是先分词创建索引，再执行搜索的过程。分词就是将一段文字分成一个个单词。全文检索就将一段文字分成一个个单词去查询数据

1.2 Lucene实现全文检索的流程

全文检索的流程分为两大部分：索引流程、搜索流程。

• 索引流程：采集数据--->构建文档对象--->创建索引(将文档写入索引库)。
• 搜索流程：创建查询--->执行搜索--->渲染搜索结果。

2 入门示例

2.1 需求

使用Lucene实现电商项目中图书类商品的索引和搜索功能。

2.2 配置步骤说明

1. 搭建环境
2. 创建索引库
3. 搜索索引库

2.3 配置步骤

2.3.1 第一部分：搭建环境（创建项目，导入包）

2.3.2 第二部分：创建索引

步骤说明：

1. 采集数据
2. 将数据转换成Lucene文档
3. 将文档写入索引库，创建索引

2.3.2.1 第一步：采集数据

Lucene全文检索，不是直接查询数据库，所以需要先将数据采集出来。

package jdbc.dao;

import jdbc.pojo.Book;

import jdbc.util.JdbcUtils;

import java.sql.Connection;

import java.sql.PreparedStatement;

import java.sql.ResultSet;

import java.sql.SQLException;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

public class BookDao {

    public List<Book> listAll() {

        //创建集合

        List<Book> books = new ArrayList<>();

        //获取数据库连接

        Connection conn = JdbcUtils.getConnection();

        String sql = "SELECT * FROM `BOOK`";

        PreparedStatement preparedStatement = null;

        ResultSet resultSet = null;

        try {

            //获取预编译语句

            preparedStatement = conn.prepareStatement(sql);

            //获取结果集

            resultSet = preparedStatement.executeQuery();

            //结果集解析

            while (resultSet.next()) {

                books.add(new Book(resultSet.getInt("id"),

                        resultSet.getString("name"),

                        resultSet.getFloat("price"),

                        resultSet.getString("pic"),

                        resultSet.getString("description")));

            }

        } catch (SQLException e) {

            e.printStackTrace();

        } finally {

            //关闭资源

            if (null != resultSet) {

                try {

                    resultSet.close();

                } catch (SQLException e) {

                    e.printStackTrace();

                } finally {

                    if (preparedStatement != null) {

                        try {

                            preparedStatement.close();

                        } catch (SQLException e) {

                            e.printStackTrace();

                        } finally {

                            if (null != conn) {

                                try {

                                    conn.close();

                                } catch (SQLException e) {

                                    e.printStackTrace();

                                }

                            }

                        }

                    }

                }

            }

        }

        return books;

    }

}

2.3.2.2 第二步：将数据转换成Lucene文档

Lucene是使用文档类型来封装数据的，所有需要先将采集的数据转换成文档类型。其格式为：

修改BookDao，新增一个方法，转换数据

public List<Document> getDocuments(List<Book> books) {

    //创建集合

    List<Document> documents = new ArrayList<>();

    //循环操作 books 集合

    books.forEach(book -> {

        //创建 Document 对象，Document 内需要设置一个个 Field 对象

        Document doc = new Document();

        //创建各个 Field

        Field id = new TextField("id", book.getId().toString(), Field.Store.YES);

        Field name = new TextField("name", book.getName(), Field.Store.YES);

        Field price = new TextField("price", book.getPrice().toString(), Field.Store.YES);

        Field pic = new TextField("id", book.getPic(), Field.Store.YES);

        Field description = new TextField("description", book.getDescription(), Field.Store.YES);

        //将 Field 添加到文档中

        doc.add(id);

        doc.add(name);

        doc.add(price);

        doc.add(pic);

        doc.add(description);

        documents.add(doc);

    });

    return documents;

}

2.3.2.3 第三步：创建索引库

Lucene是在将文档写入索引库的过程中，自动完成分词、创建索引的。因此创建索引库，从形式上看，就是将文档写入索引库！

package jdbc.test;

import jdbc.dao.BookDao;

import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;

import org.apache.lucene.index.IndexWriter;

import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;

import org.apache.lucene.store.Directory;

import org.apache.lucene.store.FSDirectory;

import org.junit.Test;

import java.io.File;

import java.io.IOException;

public class LuceneTest {

    /**

     * 创建索引库

     */

    @Test

    public void createIndex() {

        BookDao dao = new BookDao();

        //该分词器用于逐个字符分词

        StandardAnalyzer standardAnalyzer = new StandardAnalyzer();

        //创建索引

        //1. 创建索引库存储目录

        try (Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\Users\\carlo\\OneDrive\\Workspace\\IdeaProjects\\lucene-demo01-start\\lucene").toPath())) {

            //2. 创建 IndexWriterConfig 对象

            IndexWriterConfig ifc = new IndexWriterConfig(standardAnalyzer);

            //3. 创建 IndexWriter 对象

            IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, ifc);

            //4. 通过 IndexWriter 对象添加文档

            indexWriter.addDocuments(dao.getDocuments(dao.listAll()));

            //5. 关闭 IndexWriter

            indexWriter.close();

            System.out.println("完成索引库创建");

        } catch (IOException e) {

            e.printStackTrace();

        }

    }

}

可以通过 luke 工具查看结果

2.3.3 第三部分：搜索索引

2.3.3.1 说明

搜索的时候，需要指定搜索哪一个域（也就是字段），并且，还要对搜索的关键词做分词处理。

2.3.3.2 执行搜索

@Test

public void searchTest() {

    //1. 创建查询（Query 对象）

    StandardAnalyzer standardAnalyzer = new StandardAnalyzer();

    // 参数 1 指定搜索的 Field

    QueryParser queryParser = new QueryParser("name", standardAnalyzer);

    try {

        Query query = queryParser.parse("java book");

        //2. 执行搜索

        //a. 指定索引库目录

        Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\Users\\carlo\\OneDrive\\Workspace\\IdeaProjects\\lucene-demo01-start\\lucene").toPath());

        //b. 创建 IndexReader 对象

        IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);

        //c. 创建 IndexSearcher 对象

        IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);

        /**

         * d. 通过 IndexSearcher 对象查询索引库，返回 TopDocs 对象

         * 参数 1：查询对象（Query）

         * 参数 2：前 n 条数据

         */

        TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);

        //e. 提取 TopDocs 对象中的的查询结果

        ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;

        System.out.println("查询结果个数为：" + topDocs.totalHits);

        //循环输出数据对象

        for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {

            //获得文档对象 id

            int docId = scoreDoc.doc;

            //通过 id 获得具体对象

            Document document = searcher.doc(docId);

            //输出图书的书名

            System.out.println(document.get("name"));

        }

        //关闭 IndexReader

        reader.close();

    } catch (ParseException | IOException e) {

        e.printStackTrace();

    }

}

结果

3 分词

对Lucene分词的过程，我们可以做如下总结：

1. 分词的时候，是以域为单位的。不同的域，相互独立。同一个域中，拆分出来相同的词，视为同一个词（Term）。不同的域中，拆分出来相同的词，不是同一个词。其中，Term是Lucene最小的语汇单元，不可再细分。
2. 分词的时候经历了一系列的过滤器。如大小写转换、去除停用词等。

从上图中，我们发现：

1. 索引库中有两个区域：索引区、文档区。
2. 文档区存放的是文档。Lucene给每一个文档自动加上一个文档编号docID。
3. 索引区存放的是索引。注意：
   • 索引是以域为单位的，不同的域，彼此相互独立。
   • 索引是根据分词规则创建出来的，根据索引就能找到对应的文档。

4 Field域

我们已经知道，Lucene是在写入文档时，完成分词、索引的。那Lucene是怎么知道如何分词的呢？Lucene是根据文档中的域的属性来确定是否要分词、是否创建索引的。所以，我们必须搞清楚域有哪些属性。

4.1 域的属性

4.1.1 三大属性

4.1.1.1 是否分词（tokenized）

只有设置了分词属性为true，lucene才会对这个域进行分词处理。

在实际的开发中，有一些字段是不需要分词的，比如商品id，商品图片等。而有一些字段是必须分词的，比如商品名称，描述信息等。

4.1.1.2 是否索引（indexed）

只有设置了索引属性为true，lucene才为这个域的Term词创建索引。

在实际的开发中，有一些字段是不需要创建索引的，比如商品的图片等。我们只需要对参与搜索的字段做索引处理。

4.1.1.3 是否存储（stored）

只有设置了存储属性为true，在查找的时候，才能从文档中获取这个域的值。

在实际开发中，有一些字段是不需要存储的。比如：商品的描述信息。因为商品描述信息，通常都是大文本数据，读的时候会造成巨大的IO开销。而描述信息是不需要经常查询的字段，这样的话就白白浪费了cpu的资源了。因此，像这种不需要经常查询，又是大文本的字段，通常不会存储到索引库。

4.1.2 特点

1. 三大属性彼此独立。
2. 通常分词是为了创建索引。
3. 不存储这个域文本内容，也可以对这个域先分词、创建索引。

4.2 Field常用类型

域的常用类型有很多，每一个类都有自己默认的三大属性。如下：

4.3 改造入门示例中的域类型

public List<Document> getDocuments(List<Book> books) {

    //创建集合

    List<Document> documents = new ArrayList<>();

    //循环操作 books 集合

    books.forEach(book -> {

        //创建 Document 对象，Document 内需要设置一个个 Field 对象

        Document doc = new Document();

        //创建各个 Field

        //存储但不分词、不索引

        Field id = new StoredField("id", book.getId());

        //存储、分词、索引

        Field name = new TextField("name", book.getName(), Field.Store.YES);

        //存储但不分词、不索引

        Field price = new StoredField("price", book.getPrice());

        //存储但不分词、不索引

        Field pic = new StoredField("pic", book.getPic());

        //分词、索引，但不存储

        Field description = new TextField("description", book.getDescription(), Field.Store.NO);

        //将 Field 添加到文档中

        doc.add(id);

        doc.add(name);

        doc.add(price);

        doc.add(pic);

        doc.add(description);

        documents.add(doc);

    });

    return documents;

}

结果

5 索引库维护]

5.1 添加索引(文档)

5.1.1 需求

数据库中新上架了图书，必须把这些图书也添加到索引库中，不然就搜不到该新上架的图书了。

5.1.2 代码实现

调用 indexWriter.addDocument(doc)添加索引。(参考入门示例中的创建索引)

5.2 删除索引(文档)

5.2.1需求

某些图书不再出版销售了，我们需要从索引库中移除该图书。

5.2.2 代码实现

@Test

public void deleteIndex() throws IOException {

    //1.指定索引库目录

    Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\Users\\carlo\\OneDrive\\Workspace\\IdeaProjects\\lucene-demo01-start\\lucene").toPath());

    //2.创建 IndexWriterConfig

    IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(new StandardAnalyzer());

    //3.创建 IndexWriter

    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, indexWriterConfig);

    //4.删除指定索引

    indexWriter.deleteDocuments(new Term("name", "java"));

    //5.关闭 IndexWriter

    indexWriter.close();

}

5.2.3 清空索引代码实现

@Test

public void deleteAllIndex() throws IOException {

    //1.指定索引库目录

    Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\Users\\carlo\\OneDrive\\Workspace\\IdeaProjects\\lucene-demo01-start\\lucene").toPath());

    //2.创建 IndexWriterConfig

    IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(new StandardAnalyzer());

    //3.创建 IndexWriter

    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, indexWriterConfig);

    //4.删除所有索引

    indexWriter.deleteAll();

    //5.关闭 IndexWriter

    indexWriter.close();

}

5.3 更新索引(文档)

5.3.1 说明

Lucene更新索引比较特殊，是先删除满足条件的文档，再添加新的文档。

5.3.2 代码实现

@Test

public void updateIndex() throws IOException {

    //1.指定索引库目录

    Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\Users\\carlo\\OneDrive\\Workspace\\IdeaProjects\\lucene-demo01-start\\lucene").toPath());

    //2.创建 IndexWriterConfig

    IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(new StandardAnalyzer());

    //3.创建 IndexWriter

    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, indexWriterConfig);

    //4.创建新加的文档对象

    Document document = new Document();

    document.add(new TextField("name", "testUpdate", Field.Store.YES));

    //5.修改指定索引为新的索引

    indexWriter.updateDocument(new Term("name", "java"), document);

    //6.关闭 IndexWriter

    indexWriter.close();

}

6 搜索

问题：我们在入门示例中，已经知道Lucene是通过IndexSearcher对象，来执行搜索的。在实际的开发中，我们的查询的业务是相对复杂的，比如我们在通过关键词查找的时候，往往进行价格、商品类别的过滤。而Lucene提供了一套查询方案，供我们实现复杂的查询。

6.1 创建查询的两种方法

执行查询之前，必须创建一个查询Query查询对象。Query自身是一个抽象类，不能实例化，必须通过其它的方式来实现初始化。在这里，Lucene提供了两种初始化Query查询对象的方式。

6.1.1 使用Lucene提供Query子类

Query是一个抽象类，lucene提供了很多查询对象，比如TermQuery项精确查询，NumericRangeQuery数字范围查询等。

6.1.2 使用QueryParse解析查询表达式

QueryParser会将用户输入的查询表达式解析成Query对象实例。如下代码：

QueryParser queryParser = new QueryParser("name", new StandardAnalyzer());

Query query = queryParser.parse("name:lucene");

6.2 常用的Query子类搜索

6.2.1 TermQuery

特点：查询的关键词不会再做分词处理，作为整体来搜索。代码如下：

@Test

public void queryByTermQuery() throws IOException {

    Query query = new TermQuery(new Term("name", "java"));

    doQuery(query);

}

private void doQuery(Query query) throws IOException {

    //指定索引库

    Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\Users\\carlo\\OneDrive\\Workspace\\IdeaProjects\\lucene-demo01-start\\lucene").toPath());

    //创建读取流

    DirectoryReader reader = DirectoryReader.open(directory);

    //创建执行搜索对象

    IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);

    //执行搜索

    TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);

    System.out.println("共搜索结果：" + topDocs.totalHits);

    //提取文档信息

    //score即相关度。即搜索的关键词和 图书名称的相关度，用来做排序处理

    ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;

    for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {

        int docId = scoreDoc.doc;

        System.out.println("索引库编号：" + docId);

        //提取文档信息

        Document doc = searcher.doc(docId);

        System.out.println(doc.get("name"));

        System.out.println(doc.get("id"));

        System.out.println(doc.get("priceValue"));

        System.out.println(doc.get("pic"));

        System.out.println(doc.get("description"));

        //关闭读取流

        reader.close();

    }

}

6.2.2 WildCardQuery

使用通配符查询

/**

 * 通过通配符查询所有文档

 * @throws IOException

 */

@Test

public void queryByWildcardQuery() throws IOException {

    Query query = new WildcardQuery(new Term("name", "*"));

    doQuery(query);

}

private void doQuery(Query query) throws IOException {

    //指定索引库

    Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\Users\\carlo\\OneDrive\\Workspace\\IdeaProjects\\lucene-demo01-start\\lucene").toPath());

    //创建读取流

    DirectoryReader reader = DirectoryReader.open(directory);

    //创建执行搜索对象

    IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);

    //执行搜索

    TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);

    System.out.println("共搜索结果：" + topDocs.totalHits);

    //提取文档信息

    //score即相关度。即搜索的关键词和 图书名称的相关度，用来做排序处理

    ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;

    for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {

        int docId = scoreDoc.doc;

        System.out.println("索引库编号：" + docId);

        //提取文档信息

        Document doc = searcher.doc(docId);

        System.out.println(doc.get("name"));

        System.out.println(doc.get("id"));

        System.out.println(doc.get("priceValue"));

        System.out.println(doc.get("pic"));

        System.out.println(doc.get("description"));

    }

    //关闭读取流

    reader.close();

}

6.2.3 数字类型的 RangeQuery

指定数字范围查询.（创建field类型时，注意与之对应），修改建立索引时的 price

/**

 * 将 Book 集合封装成 Document 集合

 * @param books Book集合

 * @return Document 集合

 */

public List<Document> getDocuments(List<Book> books) {

    //创建集合

    List<Document> documents = new ArrayList<>();

    //循环操作 books 集合

    books.forEach(book -> {

        //创建 Document 对象，Document 内需要设置一个个 Field 对象

        Document doc = new Document();

        //创建各个 Field

        //存储但不分词、不索引

        Field id = new StoredField("id", book.getId());

        //存储、分词、索引

        Field name = new TextField("name", book.getName(), Field.Store.YES);

        //Float 数字存储、索引

        Field price = new FloatPoint("price", book.getPrice()); //用于数字的区间查询，不会存储，需要额外的 StoredField

        Field priceValue = new StoredField("priceValue", book.getPrice());//用于存储具体价格

        //存储但不分词、不索引

        Field pic = new StoredField("pic", book.getPic());

        //分词、索引，但不存储

        Field description = new TextField("description", book.getDescription(), Field.Store.NO);

        //将 Field 添加到文档中

        doc.add(id);

        doc.add(name);

        doc.add(price);

        doc.add(priceValue);

        doc.add(pic);

        doc.add(description);

        documents.add(doc);

    });

    return documents;

}

使用对应的 FloatPoint 的静态方法，获得 RangeQuery

/**

 * Float 类型的范围查询

 * @throws IOException

 */

@Test

public void queryByNumricRangeQuery() throws IOException {

    Query query = FloatPoint.newRangeQuery("price", 60, 80);

    doQuery(query);

}

private void doQuery(Query query) throws IOException {

    //指定索引库

    Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\Users\\carlo\\OneDrive\\Workspace\\IdeaProjects\\lucene-demo01-start\\lucene").toPath());

    //创建读取流

    DirectoryReader reader = DirectoryReader.open(directory);

    //创建执行搜索对象

    IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);

    //执行搜索

    TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);

    System.out.println("共搜索结果：" + topDocs.totalHits);

    //提取文档信息

    //score即相关度。即搜索的关键词和 图书名称的相关度，用来做排序处理

    ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;

    for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {

        int docId = scoreDoc.doc;

        System.out.println("索引库编号：" + docId);

        //提取文档信息

        Document doc = searcher.doc(docId);

        System.out.println(doc.get("name"));

        System.out.println(doc.get("id"));

        System.out.println(doc.get("priceValue"));

        System.out.println(doc.get("pic"));

        System.out.println(doc.get("description"));

    }

    //关闭读取流

    reader.close();

}

6.2.4 BooleanQuery

BooleanQuery，布尔查询，实现组合条件查询。

@Test

public void queryByBooleanQuery() throws IOException {

    Query priceQuery = FloatPoint.newRangeQuery("price", 60, 80);

    Query nameQuery = new TermQuery(new Term("name", "java"));

    //通过 Builder 创建 query

    BooleanQuery.Builder booleanQueryBuilder = new BooleanQuery.Builder();

    //至少有一个时 Occur.MUST，不然结果为空

    booleanQueryBuilder.add(nameQuery, BooleanClause.Occur.MUST_NOT);

    booleanQueryBuilder.add(priceQuery, BooleanClause.Occur.MUST);

    BooleanQuery query = booleanQueryBuilder.build();

    doQuery(query);

}

private void doQuery(Query query) throws IOException {

    //指定索引库

    Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\Users\\carlo\\OneDrive\\Workspace\\IdeaProjects\\lucene-demo01-start\\lucene").toPath());

    //创建读取流

    DirectoryReader reader = DirectoryReader.open(directory);

    //创建执行搜索对象

    IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);

    //执行搜索

    TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10);

    System.out.println("共搜索结果：" + topDocs.totalHits);

    //提取文档信息

    //score即相关度。即搜索的关键词和 图书名称的相关度，用来做排序处理

    ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;

    for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocs) {

        int docId = scoreDoc.doc;

        System.out.println("索引库编号：" + docId);

        //提取文档信息

        Document doc = searcher.doc(docId);

        System.out.println(doc.get("name"));

        System.out.println(doc.get("id"));

        System.out.println(doc.get("priceValue"));

        System.out.println(doc.get("pic"));

        System.out.println(doc.get("description"));

    }

    //关闭读取流

    reader.close();

}

6.3 通过QueryParser搜索

6.3.1 特点

对搜索的关键词，做分词处理。

6.3.2 语法

6.3.2.1 基础语法

域名:关键字 如： name:java

6.3.2.2 组合条件语法

• 条件1 AND 条件2
• 条件1 OR 条件2
• 条件1 NOT 条件2

例如： Query query = queryParser.parse("java NOT 编");

6.3.3 QueryParser

@Test

public void queryByQueryParser() throws IOException, ParseException {

    //创建分词器

    StandardAnalyzer standardAnalyzer = new StandardAnalyzer();

    /**

     * 创建查询解析器

     * 参数一： 默认搜索的域。

     *         如果在搜索的时候，没有特别指定搜索的域，则按照默认的域进行搜索

     *         指定搜索的域的方式：   域名:关键词  如：  name:java

     * 参数二： 分词器，对关键词做分词处理

     */

    QueryParser queryParser = new QueryParser("description", standardAnalyzer);

    Query query = queryParser.parse("java 教程");

    doQuery(query);

}

6.3.4 MultiFieldQueryParser

通过MulitFieldQueryParse对多个域查询。

@Test

public void queryByMultiFieldQueryParser() throws ParseException, IOException {

    //1.定义多个搜索的域

    String[] fields = {"name", "description"};

    //2.加载分词器

    StandardAnalyzer standardAnalyzer = new StandardAnalyzer();

    //3.创建 MultiFieldQueryParser 实例对象

    MultiFieldQueryParser multiFieldQueryParser = new MultiFieldQueryParser(fields, standardAnalyzer);

    Query query = multiFieldQueryParser.parse("java");

    doQuery(query);

}

7 中文分词器

7.1 什么是中文分词器

学过英文的都知道，英文是以单词为单位的，单词与单词之间以空格或者逗号句号隔开。标准分词器，无法像英文那样按单词分词，只能一个汉字一个汉字来划分。所以需要一个能自动识别中文语义的分词器。

7.2 Lucene自带的中文分词器

7.2.1 StandardAnalyzer：

单字分词：就是按照中文一个字一个字地进行分词。如：“我爱中国”

7.2.2 CJKAnalyzer

二分法分词：按两个字进行切分。如：“我是中国人”

7.2.3 SmartChineseAnalyzer

官方提供的智能中文识别，需要导入新的 jar 包

@Test

public void createIndexByChinese () {

    BookDao dao = new BookDao();

    //该分词器用于中文分词

    SmartChineseAnalyzer smartChineseAnalyzer = new SmartChineseAnalyzer();

    //创建索引

    //1. 创建索引库存储目录

    try (Directory directory = FSDirectory.open(new File("C:\\Users\\carlo\\OneDrive\\Workspace\\IdeaProjects\\lucene-demo01-start\\lucene").toPath())) {

        //2. 创建 IndexWriterConfig 对象

        IndexWriterConfig ifc = new IndexWriterConfig(smartChineseAnalyzer);

        //3. 创建 IndexWriter 对象

        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, ifc);

        //4. 通过 IndexWriter 对象添加文档

        indexWriter.addDocuments(dao.getDocuments(dao.listAll()));

        //5. 关闭 IndexWriter

        indexWriter.close();

        System.out.println("完成索引库创建");

    } catch (IOException e) {

        e.printStackTrace();

    }

}

效果如图：