lucene数据库
Ⅰ 在使用Lucene工具包后还需要数据库吗
当然需要数据库了。你数据库是存放你的数据。而Lucene只是按照他的切割方法把数据弄成index和key，这样方便搜索，避免复杂的数据库查询。
Ⅱ 如何用Lucene搜索数据库里的内容
首先，应该知道lucene检索的是索引文件，而索引文件则是依据于数据库创建而成的。那么问题来了，你想怎么去创建索引呢？ 一般来说，这个得看需求了，最主要是考虑对数据的实时性要求高不高、数据量大不大？额，就假设数据量比较大吧，毕竟数据量.
Ⅲ 精确查询时数据库与lucene索引效率哪个高
这个对比的意义不是特别大，因为应用的场景不一样。比如说：
数据库单节点部署，不做分库分表，不做集群，为查询字段建立索引。此时lucene和数据库效率差距不大。但数据越多，lucene的优势就更明显。
数据库分库分表，建立索引。足够的优化之后，在精确查询的情况下，两者依然可以保持在毫秒级的查询效率。比如某宝，优化后的mysql并不比lucene慢。
要不要分页。由于lucene是把所有的相关信息查出来，放入内存，然后再进行分页的，所以，当数据量较大的情况下，数据库的分页效率会更高。
总结来说，lucene是做全文索引的，如果完全的精确查询，数据库就能满足要求。并且数据库的存入效率更高。
Ⅳ 如何用java的lucene对数据库进行全文检索
lucene是一个公用的全文索引组件，它的目标是把各种各样格式的数据转化成lucene特有的索引文件格式，这样才能通过lucene的高速检索机制进行全文检索。
你的数据来源可以是关系数据库，可以是word、execl、txt文档，可以是html网页，对于这些数据源，你必须将它们内部的数据读取出来，并封装成lucene的document实例，之后让lucene帮你构建索引。
举个例子：你的有一个用户数据库，里面存储了几十万的用户信息，你现在要对这个数据库进行全文索引，那么你要做的事情是：
1.写一段传统的JDBC程序，讲每条的用户信息从数据库读取出来
2.针对每条用户记录，建立一个lucene document
Document doc = new Document();
并根据你的需要，将用户信息的各个字段对应luncene document中的field 进行添加，如：
doc.add(new Field("NAME","USERNAME", Field.Store.YES,Field.Index.UN_TOKENIZED));
然后将该条doc加入到索引中， 如： luceneWriter.addDocument(doc);
这样就建立了lucene的索引库
3.编写对索引库的搜索程序（看lucene文档），通过对lucene的索引库的查找，你可以快速找到对应记录的ID
4.通过ID到数据库中查找相关记录
上面阐述了lucene的大体用法，不知道是不是说的很清楚。
Ⅳ lucene根据数据库记录id删除索引无效
看一下是不是建索引的问题（Field选取的不对，一般id字段用Field.Index.NOT_ANALYZED），
我用lucene 3.6.2， IKAnalyzer2012_u6.jar测试的
importjava.io.File;
importorg.apache.lucene.analysis.Analyzer;
importorg.apache.lucene.document.Document;
importorg.apache.lucene.document.Field;
importorg.apache.lucene.index.IndexReader;
importorg.apache.lucene.index.IndexWriter;
importorg.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
importorg.apache.lucene.queryParser.MultiFieldQueryParser;
importorg.apache.lucene.search.IndexSearcher;
importorg.apache.lucene.search.Query;
importorg.apache.lucene.store.Directory;
importorg.apache.lucene.store.FSDirectory;
importorg.apache.lucene.util.Version;
importorg.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;
publicclassLucenDemo{
publicstaticvoidmain(String[]args){
Stringid="456";
createIndex();
printTotalHits(id);
deleteById(id);
printTotalHits(id);
}
staticStringindexPath="E:\lucene-demo-index\";
(Stringid){
try{
Analyzeranal=newIKAnalyzer(true);
MultiFieldQueryParserparser=newMultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_36,newString[]{"id"},anal);
Queryquery=parser.parse(id);
Directorydir=FSDirectory.open(newFile(indexPath));
IndexReaderindexReader=IndexReader.open(dir);
IndexSearchersearcher=newIndexSearcher(indexReader);
System.out.println(searcher.search(query,10).totalHits);
indexReader.close();
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}
}
publicstaticvoiddeleteById(Stringid){
try{
Analyzeranal=newIKAnalyzer(true);
MultiFieldQueryParserparser=newMultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_36,newString[]{"id"},anal);
Queryquery=parser.parse(id);
Directorydir=FSDirectory.open(newFile(indexPath));
IndexWriterConfigconfig=newIndexWriterConfig(Version.LUCENE_36,anal);
IndexWriterindexWriter=newIndexWriter(dir,config);
indexWriter.deleteDocuments(query);
indexWriter.commit();
indexWriter.close();
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}
}
publicstaticvoidcreateIndex(){
try{
Analyzeranalyzer=newIKAnalyzer(true);
Directorydir=FSDirectory.open(newFile(indexPath));
IndexWriterConfigconfig=newIndexWriterConfig(Version.LUCENE_36,analyzer);
IndexWriterindexWriter=newIndexWriter(dir,config);
Documentdoc1=newDocument();
doc1.add(newField("id",false,"123",Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED,Field.TermVector.NO));
indexWriter.addDocument(doc1);
Documentdoc2=newDocument();
doc2.add(newField("id",false,"456",Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED,Field.TermVector.NO));
indexWriter.addDocument(doc2);
Documentdoc3=newDocument();
doc3.add(newField("id",false,"789",Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED,Field.TermVector.NO));
indexWriter.addDocument(doc3);
indexWriter.commit();
indexWriter.close();
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}
}
}
Ⅵ 如何用Lucene索引数据库
Lucene一个常见的用例是在一个或者多个数据库表进行全文检索。 虽然MySql有全文检索的功能，但是如果字段和数据量增加，MySql的性能会减低很快。
映射数据到Lucene
用伪代码表示：
String sql = “select id, firstname, lastname, phone, email from person”;
ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
while (rs.next()) {
Document doc = new Document();
doc.add(new Field(”id”, rs,getString(”firstname”), Field.Store.YES, Field.Index.UN_TOKENIZED));
doc.add(new Field(”firstname”, rs,getString(”firstname”), Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED));
// … repeat for each column in result set
writer.addDocument(doc);}
显示搜索结果
当显示搜索结果给用户时，你有两个选择：
1.因为你的Table已经扁平化到了Lucene里面，所以只需要用Document里面的Field.因为Lucene也非常快，这样会大大减低你的数据库的压力。
2.如果你要显示另外的数据到你的搜索结果页，你只需要在Hits里面收集他们的ID,然后从数据库去数据再根据结果组装搜索结果页。
要搜索的东西
以上列出的方式都是假设把整个结果集放到内存里面，这样在数据集大的话会很容易造成问题，你需要在你的SQL里面做一些分页或者offset
你还需要在你的结果集里面做一个try/catch，这样当添加一个Document出错的时候不会影响整个过程。
通常情况下可以把所有的field放到同一个”Contents” field然后只搜索这一个字段，但是需要保留这些field这样可以按field检索。
如果你需要检索多个table
通常最好能用不同的索引来搜索不同类型的数据，而不是把他们加到同一个index然后根据类型来区分。原因：
可以更简单的维护操作。
Ⅶ 想请问一下数据库索引和lucene索引究竟是个什么东西二者有什么区别没有
数据库索引是根据字段的，
lucene是对文章全文进行检索，一般都是对文章切分出一个个的词，对词建索引，搜索时匹配上词的文章按相关度进行排序
Ⅷ 如何使用lucene改造oracle数据库
Lucene一个常见的用例是在一个或者多个数据库表进行全文检索。 虽然MySql有全文检索的功能，但是如果字段和数据量增加，MySql的性能会减低很快。映射数据到Lucene用伪代码表示：String sql = “select id, firstname, lastname, phone, email fro...
Ⅸ Lucene如何搜索数据库数据呢
首先，应该知道lucene检索的是索引文件，而索引文件则是依据于数据库创建而成的。那么问题来了，你想怎么去创建索引呢？
一般来说，这个得看需求了，最主要是考虑对数据的实时性要求高不高、数据量大不大？额，就假设数据量比较大吧，毕竟数据量太小也没必要使用lucene。
1、数据实时性要求不高。可定时增量更新索引，以天或几个小时为单位。
2.数据实时性要求较高。可在数据入库时，立即进行索引更新操作。那么问题又来了数据量比较大的时候，更新一次索引是比较慢的。所以，还得继续考虑缓存策略问题，将新增数据保存在缓存中，选择合适的时间进行提交。
Ⅹ Lucene怎么查询数据库里的数据渲染页面
你说的是查询关键字之后高亮显示吧。
一般要建立自己的索引，不是连接数据库。
然后检索关键字，
你可以找一下高亮插件
然后把结果显示出来。
祝好运，望采纳。