private List <SearchItemViewModel> GetSearchItemList(string kw)
{
string indexPath = @"d:\search_dir";
List <string> list = Common.WebCommon.PanGuSplitWord(kw); //对用户输入的搜索条件进行拆分。
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 queryTitle = new PhraseQuery();
PhraseQuery queryContent = new PhraseQuery();
foreach (string word in list) //先用空格，让用户去分词，空格分隔的就是词“计算机 专业”
{
if (string.IsNullOrEmpty(word))
{
continue;
}
queryTitle.Add(new Term("Title", word));
queryContent.Add(new Term("Content", word));
// query.Add(new Term("Title", word));
}
queryContent.Slop = 100;
BooleanQuery query = new BooleanQuery();
query.Add(queryTitle, Occur.SHOULD);
query.Add(queryContent, Occur.SHOULD);
//query.Add(new Term("body","语言"));--可以添加查询条件，两者是add关系.顺序没有关系.
// query.Add(new Term("body", "大学生"));
// query.Add(new Term("body", kw));//body中含有kw的文章
// query.SetSlop(100);//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。）
//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collector容器
ScoreDoc[]
docs = collector.TopDocs(0, collector.TotalHits)
.ScoreDocs; //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
List <SearchItemViewModel> viewModelList = new List <SearchItemViewModel>();
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.
SearchItemViewModel viewModel = new SearchItemViewModel();
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
viewModel.Id = Convert.ToInt32(doc.Get("Id")); // 取出放进字段的值
viewModel.Title = WebCommon.CreateHightLight(kw, doc.Get("Title"));
viewModel.Content =
WebCommon.CreateHightLight(kw, doc.Get("Content")); //将搜索的关键字高亮显示。
viewModelList.Add(viewModel);
}
return(viewModelList);
}
//private void CreateSearchContent()
//{
// string indexPath = @"D:\WebSites\lucenedir";//注意和磁盘上文件夹的大小写一致，否则会报错。将创建的分词内容放在该目录下。
// FSDirectory directory = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(indexPath), new NativeFSLockFactory());//指定索引文件(打开索引目录) FS指的是就是FileSystem
// bool isUpdate = IndexReader.IndexExists(directory);//IndexReader:对索引进行读取的类。该语句的作用:判断索引库文件夹是否存在以及索引特征文件是否存在。
// if (isUpdate)
// {
// //同时只能有一段代码对索引库进行写操作。当使用IndexWriter打开directory时会自动对索引库文件上锁。
// //如果索引目录被锁定（比如索引过程中程序异常退出），则首先解锁（提示一下:如果我现在正在写着已经加锁了，但是还没有写完，这时候又来一个请求，那么不就解锁了吗？这个问题后面会解决）
// if (IndexWriter.IsLocked(directory))
// {
// IndexWriter.Unlock(directory);
// }
// }
// IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, new PanGuAnalyzer(), !isUpdate, Lucene.Net.Index.IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);//向索引库中写索引。这时在这里加锁。
// List<Books> list = BooksService.LoadEntities(t => true).ToList();
// foreach (var booksModel in list)
// {
// Document document = new Document();//表示一篇文档。
// //Field.Store.YES:表示是否存储原值。只有当Field.Store.YES在后面才能用doc.Get("number")取出值来.Field.Index. NOT_ANALYZED:不进行分词保存
// document.Add(new Field("Id", booksModel.Id.ToString(), Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));
// //Field.Index. ANALYZED:进行分词保存:也就是要进行全文的字段要设置分词 保存（因为要进行模糊查询）
// //Lucene.Net.Documents.Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS:不仅保存分词还保存分词的距离。
// document.Add(new Field("Title", booksModel.Title, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED, Lucene.Net.Documents.Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS));
// document.Add(new Field("ContentDescription", booksModel.ContentDescription, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED, Lucene.Net.Documents.Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS));
// writer.AddDocument(document);
// }
// writer.Dispose();//会自动解锁。
// directory.Dispose();//不要忘了Close，否则索引结果搜不到
//}
private List <ViewModelContent> ShowSearchContent()
{
string indexPath = @"D:\WebSites\lucenedir";
List <string> list = Common.WebCommon.PanGuSplitWord(Request["txtSearch"]);//对用户输入的搜索条件进行拆分。
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 (string word in list)//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("ContentDescription", word));
}
//query.Add(new Term("body", "语言")); --可以添加查询条件，两者是add关系.顺序没有关系.
// query.Add(new Term("body", "大学生"));
//query.Add(new Term("body", kw));//body中含有kw的文章
query.Slop = 100;//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。）
//TopScoreDocCollector是盛放查询结果的容器
TopScoreDocCollector collector = TopScoreDocCollector.Create(100, true);
searcher.Search(query, null, collector); //根据query查询条件进行查询，查询结果放入collector容器
ScoreDoc[] docs = collector.TopDocs(0, collector.TotalHits).ScoreDocs; //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.
List <ViewModelContent> ViewModelList = new List <ViewModelContent>();
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
ViewModelContent viewModelContent = new ViewModelContent();
viewModelContent.Id = Convert.ToInt32(doc.Get("Id"));
viewModelContent.Title = doc.Get("Title");
viewModelContent.ContentDescription = WebCommon.CreateHightLight(Request["txtSearch"], doc.Get("ContentDescription"));
ViewModelList.Add(viewModelContent);
}
SearchDetails searchDetails = new SearchDetails()
{
Id = Guid.NewGuid(),
KeyWords = Request["txtSearch"],
SearchDateTime = DateTime.Now
};
SearchDetailsService.AddEntity(searchDetails);
return(ViewModelList);
}