实践是检验真理的唯一标准，只有在实际项目中用一用才能感受到Lucene.NET带来的性能变化。以现有的档案管理系统为例进行改造，有效数据约5.7万条。 1.创建索引 硬件配置为AMD Ryzen5900处理器，16GB内存，SSD硬盘。应用采用默认配置，RAMBufferSizeMB默认为16MB，最大独立线程数MaxThreadSta...
目前索引操作及检索查询相关的方法都是内置在项目内的，需要将其提取出来发布成公共类库，这样在业务项目中就可以安装使用了。 1.发布为NuGet包 1.1.新建项目迁移代码 新建.NET Standard类库项目RunGo.Search，目标框架为.NET Core 3.1，将所有相关代码迁移到项目中并根据代码文件用途重新调整文件结构。 1...
前面几篇文章讲了索引创建、检索等一系列操作，说到底索引这个东西就是为了更快的查询信息，常见的模糊搜索可以实现，那么统计分析作为一种特殊的搜索当然也可以实现。Lucene.NET提供了Facet相关类用于维度统计分析。 Facet怎么理解？翻译过来是方面、平面、部分。可以理解为数据对象中的属性或维度。以用于描述自然人的数据对象为例，我们为...
很多搜索引擎的检索结果都会将匹配的关键词高亮显示出来，便于用户的快速识别，Lucene.NET当然也提供高亮功能。 1.高亮功能实现 1.1.安装Lucene.NET.HighLight Lucene.NET的高亮功能由Lucene.NET.HighLight包实现，使用NuGet管理器安装，建议与Lucene.NET保持相同版本。 1...
在了解了lucene的工作原理和流程后，就可以更进一步对原有代码进行改进了。在原有项目中使用的是默认的StandardAnalyzer，只能将文本分割成单个词，对于中文并不是很友好，所以本次将替换使用自定义分词器。 1.使用JieBa分词 根据Lucene的源码，只需要继承基类Analyzer即可实现自定义的分词器。此外在原有的Sear...
对于关键词索引的创建和检索已经基本实现，但如果想要再继续深入就有必要理解Lucene.NET的工作原理和工作流程。 1.工作原理 当我们想从大量的信息查询某个特定的信息时，不仅需要知道这个特定信息是否存在，而且需要知道这个特定信息在什么位置。这种情况下遍历所有信息去查找这个特定的信息并不是一个明智选择，查找的成本会极其巨大。建立索引则是...
经过上一篇的改造，可以作为公共方法使用了，但是通用性和抽象性还不够，所以继续从通用性着手来扩展方法。 1.泛型扩展 对前面的代码进行分析发现，多个方法都涉及到分析器Analyzer、存储目录Directory、索引操作器配置IndexWriterConfig的实例化，那么就考虑将这些对象作为属性抽离出来。 1.1.公共属性提取 /// ...
经过上次的改造，可以实现对实体对象中的特定成员创建索引，但从实际的应用上来看，需要检索的数据内容格式多种多样，可能会有HTML、XML等。另外一些自定义的数据结构可能是以JSON等特殊规则形式存储的，对于这些情况就需要单独对数据进行分割处理。 1.索引基本概念回顾 1.1.索引文件结构 索引文件的结构是： -- 索引（Index） ...
目前的查询方法过于简单，而且无法与实际业务中的实体建立关系，因此本篇文章就来描述对查询方法的扩展。 1.查询多个字段的检索方法 1.1.定义接口及输入输出项 查询输入项SingleSearchOption： public class SingleSearchOption:SearchOptionBase { /// <summar...
