目前跟信息采集相關的一個項目提出了這樣的一個需求：中國銀行等一些部門和政府關系較好，需要在興趣點搜索時優先顯示他們。

我們的興趣點查詢是使用的Lucene進行分詞查詢的，這涉及到我們要對我們搜索出來的結果進行一次優先級排序。這里，我和大家一起探討解決此問題的兩種方案。

在Lucene4.0前，Document可以通過setBoost來設立文檔的優先級。流程圖為：

但是，此方法在Lucene4.0之后不能使用，因為此之后去掉了Document可以直接setBoost的方法。

在項目中，數據存放在數據庫中，索引是建立在數據庫的該興趣點表上，于是我們可以改變我們的思路，即直接對查詢所得的數據先進行排序，然后再建立索引。

下面我們具體講下實施方案。

這里，我們增加了一個ORDERINDEX排序字段。

符合郵局關鍵字段的數據有多個，我們將北新橋郵局后面的ORDERINDEX修改為1，如果我們輸入郵局，能將北新橋郵局后門首先返回，則表示方法成功。

結果展示：

我們首先可以在創建Document時，增加一個field。該field默認值為false。當我們需要創建的字符串滿足優先查詢字符串時，則將該field的值改為true.

然后，再創建查詢條件時，增加一個建立在field的查詢條件，該查詢條件為should型，查詢值為true，并且設置其對query的影響為低。

流程圖為：

在代碼中通過setBoost有如下幾個缺點：

a.增加了代碼開發量

b.在構建索引字典中遍歷是否滿足優先條件，比較耗時。

鑒于以上缺點，選擇直接通過數據源排序構建索引字典是比較好的方式。

由于Lucene中分詞的粒度很難控制，比如郵局二字。當我們輸入郵或者郵局時，是可以有查詢結果的。但是輸入局時卻不能。

針對此種問題，基于Lucene的分詞條件進行修改和擴展，是能根本解決問題的方法之一，但是學習成本略大。

此處我選擇了一種折中的方式來解決，即分詞查詢后判斷查詢結果是否為空，如果是空，則觸發數據庫查詢。

當然，觸發數據庫查詢的前提是，興趣點不能過多。一般項目中興趣點均在10W以內，所以數據庫查詢消耗時間是有限的。

而為什么不直接使用數據庫查詢是在于：

a.分詞查詢可以加速查詢效率。

b.分詞查詢避免數據庫查詢使用過多的like關鍵字。

c.分詞查詢可以建立對拼音檢索的支持。

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