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第一、按词条搜索 － TermQuery
query = new TermQuery(new Term("name","word1")); hits = searcher.search(query);
这样就可以把 field 为 name 的所有包含 word1 的文档检索出来了。
第二、“与或”搜索 － BooleanQuery
它实际是一个组合 query 看看下面的代码：
query1 = new TermQuery(new Term("name","word1")); query2 = new TermQuery(new Term("name","word2")); BooleanQuery query=new BooleanQuery(); query.add(query1, BooleanClause.Occur.MUST); query.add(query2, BooleanClause.Occur.MUST); hits = searcher.search(query);
其中的MUST、SHOULD、MUST_NOT表示与、或、非 ，从字面意思很容易理解
Lucene 可以最多支持连续 1024 的 query 的组合。
第三、 在某一范围内搜索 － RangeQuery
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("F:\资源\lucene研究\test"); Term beginTime = new Term("time","200001"); Term endTime = new Term("time","200005"); Hits hits = null; RangeQuery query = null; query = new RangeQuery(beginTime, endTime, false); hits = searcher.search(query);
RangeQuery 的构造函数的参数分别代表起始、结束、是否包括边界。这样我们就可以按照要求检索了。
第四、 使用前缀检索 － PrefixQuery
这个检索的机制有点类似于 indexOf() 从前缀查找。这个常在英文中使用，中文中就很少使用了。代码如下：
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("F:\资源\lucene研究\test"); Term pre1 = new Term("name", "Da"); query = new PrefixQuery(pre1); hits = searcher.search(query);
第五、 多关键字的搜索 － PhraseQuery
可以多个关键字同时查询。使用如下：
query = new PhraseQuery(); query.add(word1); query.add(word2); query.setSlop(0); hits = searcher.search(query); printResult(hits, "‘david‘ 与 ‘mary‘ 紧紧相隔的 Document"); query.setSlop(2); hits = searcher.search(query); printResult(hits, "‘david‘ 与 ‘mary‘ 中相隔两个词的短语 ");
这里我们要注意 query.setSlop(); 这个方法的含义。
query.setSlop(0); 紧紧相连 （这个的条件比较苛刻）
query.setSlop(2); 相隔。
第六、 使用短语缀搜索 － PharsePrefixQuery
使用 PharsePrefixQuery 可以很容易的实现相关短语的检索功能。
实例：
query = new PhrasePrefixQuery(); // 加入可能的所有不确定的词 Term word1 = new Term("content", "david"); Term word2 = new Term("content", "mary"); Term word3 = new Term("content", "smith"); Term word4 = new Term("content", "robert"); query.add(new Term[]{word1, word2}); // 加入确定的词 query.add(word4); query.setSlop(2); hits = searcher.search(query); printResult(hits, " 存在短语 ‘david robert‘ 或 ‘mary robert‘ 的文档 ");
第七、 相近词语的搜索 － fuzzyQuery
可以通俗的说它是一种模糊查询。
实例：
Term word1 = new Term("content", "david"); Hits hits = null; FuzzyQuery query = null; query = new FuzzyQuery(word1); hits = searcher.search(query); printResult(hits," 与 ‘david‘ 相似的词 ");
第八、 使用通配符搜索 － WildcardQuery
实例：
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("F:\资源\lucene研究\test"); Term word1 = new Term("content", "*ever"); Term word2 = new Term("content", "wh?ever"); Term word3 = new Term("content", "h??ever"); Term word4 = new Term("content", "ever*"); WildcardQuery query = null; Hits hits = null; query = new WildcardQuery(word1); hits = searcher.search(query); printResult(hits, "*ever"); query = new WildcardQuery(word2); hits = searcher.search(query); printResult(hits, "wh?ever"); query = new WildcardQuery(word3); hits = searcher.search(query); printResult(hits, "h??ever"); query = new WildcardQuery(word4); hits = searcher.search(query); printResult(hits, "ever*");
由上可以看出通配符？代便 1 个字符， * 代表 0 到多个字符。
Lucene 现在支持以上八中的搜索方式，我们可以根据需要选择适合自己的搜索方式。当然上面提供的一些可能对英文还是比较有效，中文就不可取了，所以我们开始想想百度，我们只在一个输入框中搜索结果。有了这个疑问我们揭开下一章的讨论吧！
查询字符串的解析：这个就是我们经常在一个输入框中输入我们要检索的文字，交给搜索引擎去帮我们分词。
QueryParser 类就是对查询字符串的解析类。
看看它的用法：
query = QueryParser.parse(key1, "name", new StandardAnalyzer()); hits = searcher.search(query);
它直接返回一个 Query 对象。需要传入的参数分别是：
用户需要查询的字符串、需要检索的对应字段名称、采用的分词类。
Analyzer analyzer = new CJKAnalyzer(); String[] fields = {"filename", "content"}; Query query = MultiFieldQueryParser.parse(searchword, fields, analyzer); Hits hits = searcher.search(query);
QueryParser 的“与” 和 “或”：
QueryParser 之间默认是或，我们想改变为与的话加入以下代码：
QueryParser.setOperator(QueryParser.DEFAULT_OPERATOR_AND);
就可以了。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/wuxl360/p/5484948.html
