Здесь целый индекс памяти и пример поиска. Я только что написал для себя, и это работает отлично. Я понимаю, что вам нужно хранить индекс в памяти, но вопрос в том, зачем вам нужен MemoryIndex
для этого? Вместо этого вы просто используете RAMDirectory
, и ваш индекс будет храниться в памяти, поэтому при выполнении поиска индекс будет загружен из RAMDirectory (память).
StandardAnalyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_34);
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_34, analyzer);
RAMDirectory directory = new RAMDirectory();
try {
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
Document doc = new Document();
doc.add(new Field("content", text, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED, Field.TermVector.WITH_OFFSETS));
indexWriter.addDocument(doc);
indexWriter.optimize();
indexWriter.close();
QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_34, "content", analyzer);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(directory, true);
IndexReader reader = IndexReader.open(directory, true);
Query query = parser.parse(word);
TopScoreDocCollector collector = TopScoreDocCollector.create(10000, true);
searcher.search(query, collector);
ScoreDoc[] hits = collector.topDocs().scoreDocs;
if (hits != null && hits.length > 0) {
for (ScoreDoc hit : hits) {
int docId = hit.doc;
Document hitDoc = searcher.doc(docId);
TermFreqVector termFreqVector = reader.getTermFreqVector(docId, "content");
TermPositionVector termPositionVector = (TermPositionVector) termFreqVector;
int termIndex = termFreqVector.indexOf(word);
TermVectorOffsetInfo[] termVectorOffsetInfos = termPositionVector.getOffsets(termIndex);
for (TermVectorOffsetInfo termVectorOffsetInfo : termVectorOffsetInfos) {
concordances.add(processor.processConcordance(hitDoc.get("content"), word, termVectorOffsetInfo.getStartOffset(), size));
}
}
}
analyzer.close();
searcher.close();
directory.close();