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Lucene的索引构建为高效搜索奠定了基础，而查询解析与执行则是将用户意图转化为实际结果的关键环节。本篇将从查询的解析开始，逐步深入到查询类型、评分模型和执行流程，揭示Lucene搜索能力的底层原理。

一、查询语法与QueryParser的工作原理

Lucene的查询过程始于用户输入的搜索字符串，例如“人工智能 AND 机器学习”。这一字符串需要被解析为Lucene能够理解的结构化对象。

QueryParser的作用

QueryParser是Lucene提供的查询解析器，负责将文本查询转化为Query对象。

• 输入：用户输入的查询字符串。
• 输出：一个Query对象（如BooleanQuery、TermQuery）。

解析流程

1. 分词
   使用与索引时相同的Analyzer，将查询字符串分解为词项。例如：

   • 输入：“人工智能 AND 机器学习”
   • 分词后：[“人工智能”, “AND”, “机器学习”]

2. 语法分析

   • 识别操作符：如AND、OR、NOT。
   • 处理特殊语法：如+(必须)、-(排除)、*(通配符)。
   • 示例："人工智能 AND 机器学习"解析为"人工智能"和"机器学习"的AND组合。

3. 构建Query树
   将词项和操作符组织为树状结构：

   • BooleanQuery
     • 子节点1：TermQuery("人工智能")
     • 子节点2：TermQuery("机器学习")
     • 连接符：MUST

代码示例

QueryParser parser = new QueryParser