Hibernate Search 技术文档
2024-12-20 09:32:07作者:宣利权Counsellor
1. 安装指南
1.1 环境要求
- Java 8 或更高版本
- Maven 或 Gradle 构建工具
- Hibernate ORM 5.4 或更高版本
1.2 Maven 依赖
在 pom.xml 文件中添加以下依赖:
<dependency>
<groupId>org.hibernate.search</groupId>
<artifactId>hibernate-search-mapper-orm</artifactId>
<version>7.2.2.Final</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.hibernate.search</groupId>
<artifactId>hibernate-search-backend-lucene</artifactId>
<version>7.2.2.Final</version>
</dependency>
1.3 Gradle 依赖
在 build.gradle 文件中添加以下依赖:
dependencies {
implementation 'org.hibernate.search:hibernate-search-mapper-orm:7.2.2.Final'
implementation 'org.hibernate.search:hibernate-search-backend-lucene:7.2.2.Final'
}
2. 项目的使用说明
2.1 配置文件
在 hibernate.cfg.xml 或 persistence.xml 中添加 Hibernate Search 的配置:
<property name="hibernate.search.default.directory_provider" value="filesystem"/>
<property name="hibernate.search.default.indexBase" value="/path/to/indexes"/>
2.2 实体映射
使用注解或编程 API 将实体映射到索引字段。例如:
@Entity
@Indexed
public class Book {
@Id
@GeneratedValue
private Integer id;
@FullTextField
private String title;
@ManyToMany
@IndexedEmbedded
private Set<Author> authors = new HashSet<>();
// Getters and setters
}
@Entity
public class Author {
@Id
@GeneratedValue
private Integer id;
@FullTextField
private String name;
@ManyToMany(mappedBy = "authors")
private Set<Book> books = new HashSet<>();
// Getters and setters
}
2.3 索引数据
使用 MassIndexer 索引现有数据:
SearchSession searchSession = Search.session(entityManager);
MassIndexer indexer = searchSession.massIndexer(Book.class);
indexer.startAndWait();
2.4 搜索数据
使用 Search DSL 构建全文搜索查询:
SearchResult<Book> result = Search.session(entityManager)
.search(Book.class)
.where(f -> f.match()
.fields("title", "authors.name")
.matching("Isaac"))
.fetch(20);
List<Book> hits = result.hits();
long totalHitCount = result.total().hitCount();
3. 项目API使用文档
3.1 SearchSession API
SearchSession 是 Hibernate Search 的核心接口,用于执行搜索操作。
SearchSession searchSession = Search.session(entityManager);
3.2 MassIndexer API
MassIndexer 用于批量索引数据库中的所有实体。
MassIndexer indexer = searchSession.massIndexer(Book.class);
indexer.startAndWait();
3.3 Search DSL API
Search DSL 提供了丰富的查询构建功能,支持多种查询类型和排序方式。
SearchResult<Book> result = searchSession.search(Book.class)
.where(f -> f.match()
.fields("title", "authors.name")
.matching("Isaac"))
.fetch(20);
4. 项目安装方式
4.1 Maven 安装
通过 Maven 安装 Hibernate Search,只需在 pom.xml 中添加相应的依赖。
4.2 Gradle 安装
通过 Gradle 安装 Hibernate Search,只需在 build.gradle 中添加相应的依赖。
4.3 手动安装
可以从 SourceForge 下载 Hibernate Search 的发布包,并手动集成到项目中。
通过以上步骤,您可以成功安装并使用 Hibernate Search 进行全文搜索。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
570
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
381
456
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
894
679
暂无简介
Dart
803
198
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
353
209
昇腾LLM分布式训练框架
Python
119
146
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
781