/// <summary>
/// 获取搜索结果
/// </summary>
/// <param name="msg">搜索内容</param>
/// <returns>搜索结果</returns>
private List <ViewModelContent> GetSearchResult(string msg)
{
List <ViewModelContent> viewModelList = new List <ViewModelContent>();
string indexPath = @"D:\stu\DotNet\练习\BlangenOA\lucenedir";
//对用户输入的搜索条件进行拆分。
List <string> keywordList = Common.WebCommon.PanguSplitWords(msg);
FSDirectory directory = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(indexPath), new NoLockFactory());
IndexReader reader = IndexReader.Open(directory, true);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
//添加搜索条件
PhraseQuery query = new PhraseQuery();
foreach (string keyword in keywordList)
{
//Abstract中含有keyword的文章
query.Add(new Term("Abstract", keyword));
}
//多个查询条件的词之间的最大距离.在文章中相隔太远 也就无意义.（例如 “大学生”这个查询条件和"简历"这个查询条件之间如果间隔的词太多也就没有意义了。）
query.SetSlop(100);
//TopScoreDocCollector是盛放查询结果的容器
TopScoreDocCollector collector = TopScoreDocCollector.create(1000, true);
//根据query查询条件进行查询，查询结果放入collector容器
searcher.Search(query, null, collector);
//得到所有查询结果中的文档,GetTotalHits():表示总条数 TopDocs(300, 20);//表示得到300（从300开始），到320（结束）的文档内容.//可以用来实现分页功能
ScoreDoc[] docs = collector.TopDocs(0, collector.GetTotalHits()).scoreDocs;
for (int i = 0; i < docs.Length; i++)
{
//
//搜索ScoreDoc[]只能获得文档的id,这样不会把查询结果的Document一次性加载到内存中。降低了内存压力，需要获得文档的详细内容的时候通过searcher.Doc来根据文档id来获得文档的详细内容对象Document.
int docId = docs[i].doc; //得到查询结果文档的id（Lucene内部分配的id）
Document doc = searcher.Doc(docId); //找到文档id对应的文档详细信息
viewModelList.Add(new ViewModelContent()
{
// 取出放进字段的值
ID = Convert.ToInt32(doc.Get("ID")),
Title = doc.Get("Title"),
//高亮显示
Abstract = Common.WebCommon.CreateHightLight(msg, doc.Get("Abstract"))
});
}
//用户将搜索内容存储到明细表中
SearchDetailsBll.AddEntity(new SearchDetails()
{
Id = Guid.NewGuid(),
KeyWords = msg,
SearchDateTime = DateTime.Now
});
return(viewModelList);
}
private List <Models.ViewSearchContentModel> SearchBookContent()
{
var indexPath = @"C:\Users\Victor\Desktop\LuceneNetDir";
var kw = Common.WebCommon.GetPanGuWord(Request["txtContent"]);
FSDirectory directory = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(indexPath), new NoLockFactory());
IndexReader reader = IndexReader.Open(directory, true);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
//搜索条件
PhraseQuery query = new PhraseQuery();
foreach (var word in kw)//先用空格，让用户去分词，空格分隔的就是词"计算机 专业"
{
query.Add(new Term("body", word));
}
//WITH_POSITIONS_OFFSETS -> 盘古分词在建立索引的时候已经将干扰词间距记录，lucene.net只要匹配就可以了
query.Slop = 100;//多个查询条件词之间的最大距离，在文章中相隔太远也就无意义（例如 “大学生”这个查询条件和“简历”这个查询条件之间如果间隔的词太多也就没有意义了。）
//TopScoreDocCollector是盛放查询结果的容器
TopScoreDocCollector collector = TopScoreDocCollector.Create(1000, true);
searcher.Search(query, null, collector); //根据query查询条件进行查询，查询结果放入cllector容器
ScoreDoc[] docs = collector.TopDocs(0, collector.TotalHits).ScoreDocs; //得到所有查询结果中的文档，collector.TotalHits:表示总条数；TopDocs(300,20):表示得到300(从300开始)，到320(结束）的文档内容
var list = new List <Models.ViewSearchContentModel>();
//可以用来实现分页内容
for (int i = 0; i < docs.Length; i++)
{
//搜索ScoreDoc[]只能获得文档的id，这样不会把查询结果的Document一次性加载到内存中。降低了内存的压力，需要获得文档的详细内容的时候通过searcher.Doc来根据文档id来获得文档的详细内容对象document
int docId = docs[i].Doc; //得到查询结果文档的id(Lucene内容分配的id)
Document doc = searcher.Doc(docId); //找到文档id对应的文档详细信息
list.Add(new Models.ViewSearchContentModel
{
Id = doc.Get("Id"),
Title = doc.Get("Title"),
Content = Common.WebCommon.CreateHighLight(Request["txtContent"], doc.Get("Content"))//搜索内容关键字高亮显示
});
}
SearchDetailsBll.AddEntity(new SearchDetails
{
Id = Guid.NewGuid(),
KeyWords = Request["txtContent"],
SearchDateTime = DateTime.Now,
});
return(list);
}
