Apache Lucene Field / IndexField 类型和使用详解

Lucene Field简介

在 Apache Lucene 中，Field 类是文档中存储数据的基础。不同类型的 Field 用于存储不同类型的数据（如文本、数字、二进制数据等）。

TextField

TextField 介绍

• 路径：org.apache.lucene.document.TextField
• 用途：用于存储（Field.Store.YES）文本数据，并对其进行分词和索引。
• 底层存储结构：文本数据会被分词器（Analyzer）处理，将文本分割成词项（terms）。每个词项会被存储在倒排索引（inverted index）中，映射到包含该词项的文档。

TextField 示例

static String path="src/resources/index/app2";
    public static void main(String[] args) throws IOException, ParseException {

        Document doc = new Document();
        doc.add(new TextField("fieldName", "This is a sample text.", Field.Store.YES));
        Document doc1 = new Document();
        doc1.add(new TextField("fieldName", "Sample text.", Field.Store.YES));
        //索引存放目录
        try (FSDirectory directory = FSDirectory.open(Paths.get(path));
             //分词器
             Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
             IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, new IndexWriterConfig(analyzer));

        ){
            //创建索引
            indexWriter.addDocument(doc);
            indexWriter.addDocument(doc1);
            //提交索引写到文件
            indexWriter.commit();

            //查询索引
            QueryParser queryParser = new QueryParser("fieldName", analyzer);
            Query query = queryParser.parse("sample");

            IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
            IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
            TopDocs topDocs_10 = indexSearcher.search(query, 10);
            ScoreDoc[] scoreDocArray = topDocs_10.scoreDocs;

            List<JSONObject> list = new ArrayList<>();
            for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocArray) {
                JSONObject jsonDoc = new JSONObject();

                int docId = scoreDoc.doc;
                Document document = indexSearcher.doc(docId);
                jsonDoc.set("fieldName", document.get("fieldName"));
                jsonDoc.set("score", scoreDoc.score);
                jsonDoc.set("shardIndex", scoreDoc.shardIndex);

                list.add(jsonDoc);
            }
            System.out.println(JSONUtil.toJsonStr(list));

            //测试索引删除
            indexWriter.deleteAll();
        }

    }

执行结果

查询词：sample

查询词：a sample text

StringField

StringField简介

• 路径：org.apache.lucene.document.StringField
• 用途：用于存储不需要分词的字符串数据，如唯一标识符（ID）/封面图片路径等。
• 底层存储结构：字符串数据作为一个整体存储在倒排索引中，不会进行分词。

StringField示例

import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.StringField;
import org.apache.lucene.document.Field.Store;
 
Document doc = new Document();
doc.add(new StringField("fieldName", "unique_identifier", Store.YES));
doc.add(new StringField("cover_image", "abc.jpg", Store.YES));

数字类

数字类型包含：IntField 、LongField、FloatField、DoubleField

数字类型简介

• 路径：
  • org.apache.lucene.document.IntField
  • org.apache.lucene.document.LongField
  • org.apache.lucene.document.FloatField
  • org.apache.lucene.document.DoubleField
• 用途：用于存储数字型数据并支持范围查询，如唯一自增长int/long标识符（ID）/日期时间戳等。
• 底层存储结构：数值数据会被转换成字节数组，并按照分块（block）的方式存储，以支持高效的范围查询。

数字类型示例

    static String path="src/resources/index/app1";
    public static void main(String[] args) throws IOException, ParseException {
        //索引存放目录
        try (FSDirectory directory = FSDirectory.open(Paths.get(path));
             //分词器
             Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
             IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, new IndexWriterConfig(analyzer));
        ){
            //创建索引
            addDocument(indexWriter,"Cb Fc Zhang3",8);
            addDocument(indexWriter,"Cb Fb Lie",18);
            addDocument(indexWriter,"Cb Fb Wang",6);
            //提交索引写到文件
            indexWriter.commit();

            //数字类型 范围查询
            Query query =  LongField.newRangeQuery("age",8,30);

            IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
            IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);

            TopDocs topDocs_10 = indexSearcher.search(query, 10);

            ScoreDoc[] scoreDocArray = topDocs_10.scoreDocs;

            for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocArray) {
                int docId = scoreDoc.doc;
                float score = scoreDoc.score;
                Document document = indexSearcher.doc(docId);
                System.out.printf("score: %s , name: %s ,age: %s%n", score, document.get("name"), document.get("age"));
            }

            //测试索引删除
            indexWriter.deleteAll();
        }


    }
    public static void addDocument(IndexWriter indexWriter,String name,Integer age)throws IOException{
        Document doc = new Document();
        doc.add(new TextField("name", name, Field.Store.YES));
        doc.add(new LongField("age", age,Field.Store.YES));
        indexWriter.addDocument(doc);
    }

执行结果

组合排序使用

特别提醒：有范围查询和排序需求的同一个字段，建议在索引文档创建两个类型，数字/数点类型用于范围查询，SortedDocValuesField 和 NumericDocValuesField 用于排序查询。

数点类型

数点类型包含：IntPoint、LongPoint、FloatPoint、DoublePoint、BigIntegerPoint

数点类型字段简介

• 路径：
  • org.apache.lucene.document.IntPoint
  • org.apache.lucene.document.LongPoint
  • org.apache.lucene.document.FloatPoint
  • org.apache.lucene.document.DoublePoint
• 用途：用于存储数值数据，并支持范围查询（只创建查询索引，并不存储原始数据,需要配合StoredField进行存储）。
• 底层存储结构：数值数据会被转换成字节数组，并按照分块（block）的方式存储，以支持高效的范围查询。

数点类型示例

static String path="src/resources/index/app1";
    public static void main(String[] args) throws IOException, ParseException {
        //索引存放目录
        try (FSDirectory directory = FSDirectory.open(Paths.get(path));
             //分词器
             Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
             IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, new IndexWriterConfig(analyzer));
        ){
            //创建索引
            addDocument(indexWriter,"Cb Fc Zhang3",8);
            addDocument(indexWriter,"Cb Fb Lie",18);
            addDocument(indexWriter,"Cb Fb Wang",6);
            //提交索引写到文件
            indexWriter.commit();

            //Point 范围查询
           Query query =  IntPoint.newRangeQuery("age",8,30);

            IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
            IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);

            TopDocs topDocs_10 = indexSearcher.search(query, 10);

            ScoreDoc[] scoreDocArray = topDocs_10.scoreDocs;

            for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocArray) {
                int docId = scoreDoc.doc;
                float score = scoreDoc.score;
                Document document = indexSearcher.doc(docId);
                System.out.printf("score: %s , name: %s ,age: %s%n", score, document.get("name"), document.get("age"));
            }

            //测试索引删除
            indexWriter.deleteAll();
        }


    }
    public static void addDocument(IndexWriter indexWriter,String name,Integer age)throws IOException{
        Document doc = new Document();
        doc.add(new TextField("name", name, Field.Store.YES));
        doc.add(new IntPoint("age", age));
        doc.add(new StoredField("age", age));
        indexWriter.addDocument(doc);
    }

示例执行结果

可以看到只查询出来了8-30范围值，边界值包含在内。

StoredField

StoredField简介

• 路径：org.apache.lucene.document.StoredField
• 用途：用于存储不需要索引的数据，仅用于检索时返回的字段（例如：配置数字类型索引存储原始数据）。
• 底层存储结构：数据以原始字节的形式存储在存储字段（stored field）中，不会被索引。

示例

import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.StoredField;
 
Document doc = new Document();
doc.add(new StoredField("fieldName", "This is the stored content."));

BinaryField

BinaryField 简介

• 路径：org.apache.lucene.document.BinaryField
• 用途：用于存储二进制数据。
• 底层存储结构：二进制数据以原始字节的形式存储在存储字段中，不会被索引

示例

import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.StoredField;
import org.apache.lucene.util.BytesRef;
 
Document doc = new Document();
byte[] byteArray = new byte[] {1, 2, 3, 4, 5};
doc.add(new StoredField("fieldName", new BytesRef(byteArray)));

排序打分类型

包含：SortedDocValuesField 和 NumericDocValuesField

简介

• 路径：
  • org.apache.lucene.document.SortedDocValuesField
  • org.apache.lucene.document.NumericDocValuesField
• 用途：用于存储排序和打分时需要的字段值，（注意：默认不会存储原始值，需要配合StoredField 存储原始值）。
• 底层存储结构：数据以紧凑的格式存储在文档值（doc values）中，支持高效的排序和打分计算。

示例

    static String path="src/resources/index/app1";
    public static void main(String[] args) throws IOException, ParseException {
        //索引存放目录
        try (FSDirectory directory = FSDirectory.open(Paths.get(path));
             //分词器
             Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
             IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, new IndexWriterConfig(analyzer));
        ){
            //创建索引
            addDocument(indexWriter,"Cb Fc Zhang3",8);
            addDocument(indexWriter,"Cb Fb Lie",18);
            addDocument(indexWriter,"Cb Fb Wang",6);
            //提交索引写到文件
            indexWriter.commit();

            //查询索引
            Query query = new QueryParser("name", analyzer).parse("Cb");

            IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
            IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);


//            TopDocs topDocs_10 = indexSearcher.search(query, 10);

            Sort sort=new Sort(new SortField[]{SortField.FIELD_SCORE,new SortField("age",SortField.Type.LONG,true)});
            TopDocs topDocs_10 = indexSearcher.search(query, 10,sort);

            ScoreDoc[] scoreDocArray = topDocs_10.scoreDocs;

            for (ScoreDoc scoreDoc : scoreDocArray) {
                int docId = scoreDoc.doc;
                Document document = indexSearcher.doc(docId);
                System.out.printf("score: %s , name: %s ,age: %s%n", scoreDoc.score, document.get("name"), document.get("age"));
            }

            //测试索引删除
            indexWriter.deleteAll();
        }


    }
    
    public static void addDocument(IndexWriter indexWriter,String name,Integer age)throws IOException{
        Document doc = new Document();
        doc.add(new TextField("name", name, Field.Store.YES));
        doc.add(new NumericDocValuesField("age", age));
        doc.add(new StoredField("age", age));
        indexWriter.addDocument(doc);
    }

执行结果

普通查询，未排序

查询+排序（降序）

reverse  排序字段剖析

    public SortField(String field, Type type, boolean reverse) {
        this.initFieldType(field, type);
        this.reverse = reverse;
    }

构造函数中有个参数为：reverse 默认值 false,参考下图：

reverse  值说明：

• true - 等于SQL的DESC 降序
• false - 等于SQL的ASC 升序

Score - NaN

眼尖的朋友可能已经发现排序后Score变成了NaN，原因是自定义了排序后，评分被移动到了fields里面，数组的分数和创建的排序顺序一致

不同类型字段用同一个名问题

重要提醒：

以上不同类型除开StoredField不要使用相同字段名会有问题

参考：

Lucene Field详解 Lucene高级查询 Lucene Lucene查询

https://www.syntaxspace.com/article/250428134000069.html