这篇文章主要介绍“lucene4.7高亮功能怎么实现”，在日常操作中，相信很多人在lucene4.7高亮功能怎么实现问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”lucene4.7高亮功能怎么实现”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

为凉城等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及凉城网站建设行业解决方案。主营业务为成都网站建设、成都网站设计、凉城网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！

高亮功能一直都是全文检索的一项非常优秀的模块，在一个标准的搜索引擎中，高亮的返回命中结果，几乎是必不可少的一项需求，因为通过高亮，我们可以在我们的搜索界面上快速标记出用户的检索关键词，从而减少了用户自己寻找想要的结果，在一定程度上大大提高了用户的体验性和友好度。
首先还是喜欢老生常谈的来补充下高亮需要的熟悉的基本知识，当然如果你只是需要实现效果，而不关注它的底层API，那么可以忽略此部分，不过还是要友好的提示一下，如果使用过程中出了点小问题，不会API，可是不容易解决的，除非你愿意各种google。

要使用高亮，首先就得从索引时开始，因为需要高亮的字段，需要准确的获取位置信息，以及一些偏移量，如果信息不准确，那么可能在结果中，就会出现一些莫名其妙的错位，反映到网页上就是标注了不该标注的字，没有标注该标的内容，所以这一点还是需要注意一下，在索引的时候，我们需要使用项向量记录各个token的位置信息，这很简单，代码如下:

 FieldType type=new FieldType(TextField.TYPE_STORED); 
 type.setStoreTermVectorOffsets(true);//记录相对增量
 type.setStoreTermVectorPositions(true);//记录位置信息
 type.setStoreTermVectors(true);//存储向量信息
 type.freeze();//阻止改动信息
 Field field=new Field("字段名", "值", type);//示例

简单说下，TextField的2个枚举变量的意思 

变量名	释义
TYPE_NOT_STORED	索引，分词，不存储
TYPE_STORED	索引，分词，存储

由此看来，需要进行高亮的内容，是一定要存储的，可能有一些比较大的文本，会比较占索引空间，从而影响检索性能，当然我们也可以使用外部存储，关系型数据库，NOSQL什么的都可以，此时，高亮可能就需要做另一些处理了。 

下面我们来看下，高亮的需要用到的一些基本的类 
 

类	释义
SimpleHTMLFormatter	常用的格式化Html标签器，提供一个构造函数传入高亮颜色标签，默认使用黑色
TokenSources	提供静态方法，支持从数据源中获取TokenStream，进行token处理
Highlighter	负责获取匹配上的高亮片段
QueryScorer	对命中结果进行评分操作
Fragmenter	将原始字符串拆分成独立的片段
NullFragmenter	对较短的域进行整体高亮
FastVectorHighlighter	基于快速高亮
Encoder	提供一些实现类，对html文本操作，如，去掉一些特殊匹配符号<,>  and so on,及一些其他的非ASCII特殊字符。

下面我们先来看下散仙的几条测试数据内容：

id:1      name:  中国是一个伟大的国家,我们中国人都是好样的哈哈，中国永远是强大的   content:  你好人民
id:2      name:  我们有一个家它的名字是中国   content:  中国的大地，富饶
id:3      name:  我们的中国，我们的大地都是人民的希望的   content:  如果不在片段中生成一些字段的话
id:4      name:  2014年此时此刻你在做什么的啊   content:  哈哈锄禾日当午
id:5      name:  当你孤单时你会想起谁，你想不想找个人来陪   content:  我永远不孤单啊

1，测试普通高亮的核心代码：

    String filed="name";
        QueryParser query=new QueryParser(Version.LUCENE_44, filed, new IKAnalyzer(false));
     
        Query q=query.parse("伟大的中国");//测试字段
        TopDocs top=searcher.search(q, 100);
        QueryScorer score=new QueryScorer(q, filed);//传入评分
        SimpleHTMLFormatter fors=new SimpleHTMLFormatter("", "");//定制高亮标签
        
        Highlighter  highlighter=new Highlighter(fors,score);//高亮分析器
        // highlighter.setMaxDocCharsToAnalyze(1);//设置高亮处理的字符个数
        for(ScoreDoc sd:top.scoreDocs){
            Document doc=searcher.doc(sd.doc);
            String name=doc.get(filed);
            TokenStream token=TokenSources.getAnyTokenStream(searcher.getIndexReader(), sd.doc, filed, new IKAnalyzer(true));//获取tokenstream
            Fragmenter  fragment=new SimpleSpanFragmenter(score);
            highlighter.setTextFragmenter(fragment);
            String str=highlighter.getBestFragment(token, name);//获取高亮的片段，可以对其数量进行限制
            
             System.out.println("高亮的片段 =====>"+str);
        }

输出结果如下

高亮的片段 =====>中国是一个伟大的国家,我们中国人都是好样的哈哈，中国永远是强大的
高亮的片段 =====>我们的中国，我们的大地都是人民的希望的
高亮的片段 =====>我们有一个家它的名字是中国

2,快速高亮，FastVectorHighlighter，这个类可能会消耗更多的存储空间，来换取更好的性能，当然除了性能上提升外，它还有一个非常炫的功能，支持多种颜色标记，高亮关键字，除此之外还支持Ngram的域，以及智能合并相邻高亮短语. 
我们来看下散仙快速高亮的3条测试数据： 

id:2      name:  中国（China），位于东亚，是一个以华夏文明为主体、中华文化为基础，以汉族为主要种族的统一多民族国家，通用汉语。中国疆域内的各个民族统称为中华民族，龙是中华民族的象征。   content:  中国是世界四大文明古国之一，有着悠久的历史，距今约5000年前，以中原地区为中心开始出现聚落组织进而成国家和朝代，后历经多次演变和朝代更迭，持续时间较长的朝代有夏、商、周、汉、晋、唐、宋、元、明、清等
id:1      name:  中国的自古以来就是一个非常伟大的民族   content:  中国是一个世界人口大国，拥有13亿多的人口.
id:3      name:  没有根的野草，飘忽的命运   content:  谁像你当我宝，什么也做到，旧爱数足一块布，在这一刻写句号，只想跟你终老.

核心代码如下：

    Query q=query.parse("伟大的中华民族");
        TopDocs top=searcher.search(q, 100);
        //QueryScorer score=new QueryScorer(q, filed);
        //SimpleHTMLFormatter fors=new SimpleHTMLFormatter("", "");//定制高亮标签
        //Highlighter  highlighter=new Highlighter(fors,score);//高亮分析器
        //FastVectorHighlighter fastHighlighter=new FastVectorHighlighter();
        FragListBuilder fragListBuilder=new SimpleFragListBuilder();
        //注意下面的构造函数里，使用的是颜色数组，用来支持多种颜色高亮
        FragmentsBuilder fragmentsBuilder= new ScoreOrderFragmentsBuilder(BaseFragmentsBuilder.COLORED_PRE_TAGS,BaseFragmentsBuilder.COLORED_POST_TAGS);
        
      
        FastVectorHighlighter fastHighlighter2=new FastVectorHighlighter(true, true, fragListBuilder, fragmentsBuilder);
        FieldQuery querys=fastHighlighter2.getFieldQuery(q);//reader是传入的流
        
        // highlighter.setMaxDocCharsToAnalyze(1);//设置高亮处理的字符个数
        for(ScoreDoc sd:top.scoreDocs){
         
            String snippt=fastHighlighter2.getBestFragment(querys, reader, sd.doc,filed,300);
         
             if(snippt!=null){
                 System.out.println("高亮的片段是:"+snippt);
             }    
        }

结果如下，注意有多种颜色标识：

高亮的片段是:中国的自古以来就是一个非常伟大的民族
高亮的片段是:中国（China），位于东亚，是一个以华夏文明为主体、中华文化为基础，以汉族为主要种族的统一多民族国家，通用汉语。中国疆域内的各个民族统称为中华民族，龙是中华民族的象征。
高亮的片段是:没有根的野草，飘忽的命运

3.下面来着重说一下，高亮的第三种方式，前台高亮，散仙在上文曾提过，基于高亮的字段，必须的存储，否则无法实现高亮标注，当然这种说法，只是对于后台高亮而言的，那么对于大文本情况下，存储到索引里是非常浪费空间的，而且还有可能会影响到检索速度，所以就提出了，第三种方式。 

在前台进行高亮，然后大文本字段，可以存储在外部其他的数据源里面，需要标记时，可以直接根据ID，或者某个字段，读取数据然后通过JS正则在前端替换检索的关键词即可，在这之前需要做的一步就是，使用ajax把检索的关键词，传入后台进行分词，然后将结果返回前台，进行对分词后的数据，进行匹配替换，再加上颜色标记，就可以在前台实现高亮了，这也是前台高亮的实现原理，这种做法，在某些业务场景下，可以大大减少服务器压力，通过客户端减压，以及不用再存储一些向量信息，从而对系统的性能的提高，也是有很大帮助的。 

下面给出一个前台高亮的截图，注意用的是快速高亮的索引。

附上前台高亮的核心代码

    $.ajax({
                type :"post",
                url: "getContent",
                data:"str="+str,
                dataType:"json",
                async:false,
                success:function(msg){
                // alert(msg);
                 $("#div").empty();
                     $.each(msg, function(i, n) {
                         var temp=""; 
                  for(var i=0;i"+shu[i]+"");
               
                         }
                        }
                          $("#div").append("[*]"+n.name+"
");
                          $("#div").append("[*]===============================
")
                     });

                }
            });

到此，关于“lucene4.7高亮功能怎么实现”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

文章题目：lucene4.7高亮功能怎么实现
文章起源：http://azwzsj.com/article/jhidee.html