3.1、声明QueryParser类
在QueryParser.jj文件中,PARSER_BEGIN(QueryParser)和PARSER_END(QueryParser)之间,定义了QueryParser类。
其中最重要的一个函数是public Query parse(String query)函数,也即我们解析Lucene查询语法的时候调用的函数。
这是一个纯Java代码定义的函数,会直接拷贝到QueryParser.java文件中。
parse函数中,最重要的一行代码是调用Query res = TopLevelQuery(field),而TopLevelQuery函数是QueryParser.jj中定义的语法分析器被JavaCC编译后会生成的函数。
3.2、声明词法分析器
在解析词法分析器之前,首先介绍一下JavaCC的词法状态的概念(lexical state)。
有可能存在如下的情况,在不同的情况下,要求的词法词法规则不同,比如我们要解析一个java文件(即满足java语法的表达式),在默认的状态 DEFAULT下,是要求解析的对象(即表达式)满足java语言的词法规则,然而当出现"/**"的时候,其后面的表达式则不需要满足java语言的语 法规则,而是应该满足java注释的语法规则(要识别@param变量等),于是我们做如下定义:
//默认处于DEFAULT状态,当遇到/**的时候,转换为IN_JAVADOC_COMMENT状态 <DEFAULT> TOKEN : {<STARTDOC : “/**” > : IN_JAVADOC_COMMENT } //在IN_JAVADOC_COMMENT状态下,需要识别@param变量 <IN_JAVADOC_COMMENT> TOKEN : {<PARAM : "@param" >} //在IN_JAVADOC_COMMENT状态下,遇到*/的时候,装换为DEFAULT状态 <IN_JAVADOC_COMMENT> TOKEN : {<ENDDOC: "*/">: DEFAULT } |
<*> 表示应用于任何状态。
(1) 应用于所有状态的变量
<*> TOKEN : { <#_NUM_CHAR: ["0"-"9"] > //数字 | <#_ESCAPED_CHAR: "\\" ~[] > //"\"后的任何一个字符都是被转义的 | <#_TERM_START_CHAR: ( ~[ " ", "\t", "\n", "\r", "\u3000", "+", "-", "!", "(", ")", ":", "^", "[", "]", "\"", "{", "}", "~", "*", "?", "\\" ] | <_ESCAPED_CHAR> ) > //表达式中任何一个term,都不能以[]括起来的列表中的lucene查询语法关键字开头,当然被转义的除外。 | <#_TERM_CHAR: ( <_TERM_START_CHAR> | <_ESCAPED_CHAR> | "-" | "+" ) > //表达式中的term非起始字符,可以包含任何非语法关键字字符,转义过的字符,也可以包含+, -(但包含+,-的符合词法,不合语法)。 | <#_WHITESPACE: ( " " | "\t" | "\n" | "\r" | "\u3000") > //被认为是空格的字符 | <#_QUOTED_CHAR: ( ~[ "\"", "\\" ] | <_ESCAPED_CHAR> ) > //被引号括起来的字符不应再包括"和\,当然转义过的除外。 } |
(2) 默认状态的Token
<DEFAULT> TOKEN : { <AND: ("AND" | "&&") > | <OR: ("OR" | "||") > | <NOT: ("NOT" | "!") > | <PLUS: "+" > | <MINUS: "-" > | <LPAREN: "(" > | <RPAREN: ")" > | <COLON: ":" > | <STAR: "*" > | <CARAT: "^" > : Boost //当遇到^的时候,后面跟随的是boost表达式,进入Boost状态 | <QUOTED: "\"" (<_QUOTED_CHAR>)* "\""> | <TERM: <_TERM_START_CHAR> (<_TERM_CHAR>)* > | <FUZZY_SLOP: "~" ( (<_NUM_CHAR>)+ ( "." (<_NUM_CHAR>)+ )? )? > //Fuzzy查询,~后面跟小数。 | <PREFIXTERM: ("*") | ( <_TERM_START_CHAR> (<_TERM_CHAR>)* "*" ) > //使用*进行Prefix查询,可以尽包含*,或者末尾包含*,然而只包含*符合词法,不合语法。 | <WILDTERM: (<_TERM_START_CHAR> | [ "*", "?" ]) (<_TERM_CHAR> | ( [ "*", "?" ] ))* > //使用*和?进行wildcard查询 | <RANGEIN_START: "[" > : RangeIn //遇到[]的时候,是包含边界的Range查询 | <RANGEEX_START: "{" > : RangeEx //遇到{}的时候,是不包含边界的Range查询 } |
<Boost> TOKEN : { <NUMBER: (<_NUM_CHAR>)+ ( "." (<_NUM_CHAR>)+ )? > : DEFAULT //boost是一个小数 } |
//包含边界的Range查询是[A TO B]的形式。 <RangeIn> TOKEN : { <RANGEIN_TO: "TO"> | <RANGEIN_END: "]"> : DEFAULT | <RANGEIN_QUOTED: "\"" (~["\""] | "\\\"")+ "\""> | <RANGEIN_GOOP: (~[ " ", "]" ])+ > } |
//不包含边界的Range查询是{A TO B}的形式 <RangeEx> TOKEN : { <RANGEEX_TO: "TO"> | <RANGEEX_END: "}"> : DEFAULT | <RANGEEX_QUOTED: "\"" (~["\""] | "\\\"")+ "\""> | <RANGEEX_GOOP: (~[ " ", "}" ])+ > } |
3.3、声明语法分析器
Lucene的语法规则如下:
Query ::= ( Clause )* Clause ::= ["+", "-"] [<TERM> ":"] ( <TERM> | "(" Query ")" ) |
(1) 从Query到Clause
一个Query查询语句,是由多个clause组成的,每个clause有修饰符Modifier,或为+, 或为-,clause之间的有连接符,或为AND,或为OR,或为NOT。
在Lucene的语法解析中NOT被算作Modifier,和-起相同作用。
此过程表达式如下:
Query TopLevelQuery(String field) : { Query q; } { q=Query(field) <EOF> { return q; } } |
Query Query(String field) : { List<BooleanClause> clauses = new ArrayList<BooleanClause>(); Query q, firstQuery=null; int conj, mods; } { //查询语句开头是一个Modifier,可以为空 //Modifier后面便是子语句clause,可以生成子查询语句q mods=Modifiers() q=Clause(field) { //如果第一个语句的Modifier是空,则将子查询q付给firstQuery,从后面我们可以看到,当只有一个查询 语句的时候,如果其Modifier为空,则不返回BooleanQuery,而是返回子查询对象firstQuery。从这里我们可以看出,如果查询语 句为"A",则生成TermQuery,其term为"A",如果查询语句为"+A",则生成BooleanQuery,其子查询只有一个,就是 TermQuery,其term为"A"。 addClause(clauses, CONJ_NONE, mods, q); if (mods == MOD_NONE) firstQuery=q; } ( //除了第一个语句外,其他的前面可以有连接符,或为AND,或为OR。 //如果在第一个语句之前出现连接符,则报错,如"OR a",会报Encountered " <OR> "OR "" at line 1, column 0. //除了连接符,也会有Modifier,后面是子语句clause,生成子查询q,并加入BooleanQuery中。 conj=Conjunction() mods=Modifiers() q=Clause(field) { addClause(clauses, conj, mods, q); } )* { //如果只有一个查询语句,且其modifier为空,则返回firstQuery,否则由所有的子语句clause,生成BooleanQuery。 if (clauses.size() == 1 && firstQuery != null) return firstQuery; else { return getBooleanQuery(clauses); } } } |
int Modifiers() : { //默认modifier为空,如果遇到+,就是required,如果遇到-或者NOT,就是prohibited。 int ret = MOD_NONE; } { [ <PLUS> { ret = MOD_REQ; } | <MINUS> { ret = MOD_NOT; } | <NOT> { ret = MOD_NOT; } ] { return ret; } } |
//连接符 int Conjunction() : { int ret = CONJ_NONE; } { [ <AND> { ret = CONJ_AND; } | <OR> { ret = CONJ_OR; } ] { return ret; } } |
(2) 一个子语句clause
由上面的分析我们可以知道,JavaCC使用的是编译原理里面的自上而下分析法,基本采用的是LL(1)的方法:
- 第一个L :从左到右扫描输入串
- 第二个L :生成的是最左推导
- (1):向前看一个输入符号(lookahead)
JavaCC还提供LOOKAHEAD(n),也即当仅读入下一个符号时,不足以判断接下来的如何解析,会出现Choice Conflict,则需要多读入几个符号,来进一步判断。
Query Clause(String field) : { Query q; Token fieldToken=null, boost=null; } { //此处之所以向前看两个符号,就是当看到<TERM>的时候,不知道它是一个field,还是一个term,当<TERM><COLON>在一起的时候,说明<TERM>代表一个field, 否则代表一个term [ LOOKAHEAD(2) ( fieldToken=<TERM> <COLON> {field=discardEscapeChar(fieldToken.image);} | <STAR> <COLON> {field="*";} ) ] ( //或者是一个term,则由此term生成一个查询对象 //或者是一个由括号括起来的子查询 //()?表示可能存在一个boost,格式为^加一个数字 q=Term(field) | <LPAREN> q=Query(field) <RPAREN> (<CARAT> boost=<NUMBER>)? ) { //如果存在boost,则设定查询对象的boost if (boost != null) { float f = (float)1.0; try { f = Float.valueOf(boost.image).floatValue(); q.setBoost(f); } catch (Exception ignored) { } } return q; } } |
Query Term(String field) : { Token term, boost=null, fuzzySlop=null, goop1, goop2; boolean prefix = false; boolean wildcard = false; boolean fuzzy = false; Query q; } { ( ( //如果term仅结尾包含*则是prefix查询。 //如果以*开头,或者中间包含*,或者结尾包含*(如果仅结尾包含,则prefix优先)则为wildcard查询。 term=<TERM> | term=<STAR> { wildcard=true; } | term=<PREFIXTERM> { prefix=true; } | term=<WILDTERM> { wildcard=true; } | term=<NUMBER> ) //如果term后面是~,则是fuzzy查询 [ fuzzySlop=<FUZZY_SLOP> { fuzzy=true; } ] [ <CARAT> boost=<NUMBER> [ fuzzySlop=<FUZZY_SLOP> { fuzzy=true; } ] ] { //如果是wildcard查询,则调用getWildcardQuery, // *:*得到MatchAllDocsQuery,将返回所有的文档 // 目前不支持最前面带通配符的查询(虽然词法分析和语法分析都能通过),否则报ParseException // 最后生成WildcardQuery //如果是prefix查询,则调用getPrefixQuery,生成PrefixQuery //如果是fuzzy查询,则调用getFuzzyQuery,生成FuzzyQuery //如果是普通查询,则调用getFieldQuery String termImage=discardEscapeChar(term.image); if (wildcard) { q = getWildcardQuery(field, termImage); } else if (prefix) { q = getPrefixQuery(field, discardEscapeChar(term.image.substring(0, term.image.length()-1))); } else if (fuzzy) { float fms = fuzzyMinSim; try { fms = Float.valueOf(fuzzySlop.image.substring(1)).floatValue(); } catch (Exception ignored) { } if(fms < 0.0f || fms > 1.0f){ throw new ParseException("Minimum similarity for a FuzzyQuery has to be between 0.0f and 1.0f !"); } q = getFuzzyQuery(field, termImage,fms); } else { q = getFieldQuery(field, termImage); } } //包含边界的range查询,取得[goop1 TO goop2],调用getRangeQuery,生成TermRangeQuery | ( <RANGEIN_START> ( goop1=<RANGEIN_GOOP>|goop1=<RANGEIN_QUOTED> ) [ <RANGEIN_TO> ] ( goop2=<RANGEIN_GOOP>|goop2=<RANGEIN_QUOTED> ) <RANGEIN_END> ) [ <CARAT> boost=<NUMBER> ] { if (goop1.kind == RANGEIN_QUOTED) { goop1.image = goop1.image.substring(1, goop1.image.length()-1); } if (goop2.kind == RANGEIN_QUOTED) { goop2.image = goop2.image.substring(1, goop2.image.length()-1); } q = getRangeQuery(field, discardEscapeChar(goop1.image), discardEscapeChar(goop2.image), true); } //不包含边界的range查询,取得{goop1 TO goop2},调用getRangeQuery,生成TermRangeQuery | ( <RANGEEX_START> ( goop1=<RANGEEX_GOOP>|goop1=<RANGEEX_QUOTED> ) [ <RANGEEX_TO> ] ( goop2=<RANGEEX_GOOP>|goop2=<RANGEEX_QUOTED> ) <RANGEEX_END> ) [ <CARAT> boost=<NUMBER> ] { if (goop1.kind == RANGEEX_QUOTED) { goop1.image = goop1.image.substring(1, goop1.image.length()-1); } if (goop2.kind == RANGEEX_QUOTED) { goop2.image = goop2.image.substring(1, goop2.image.length()-1); } q = getRangeQuery(field, discardEscapeChar(goop1.image), discardEscapeChar(goop2.image), false); } //被""括起来的term,得到phrase查询,调用getFieldQuery | term=<QUOTED> [ fuzzySlop=<FUZZY_SLOP> ] [ <CARAT> boost=<NUMBER> ] { int s = phraseSlop; if (fuzzySlop != null) { try { s = Float.valueOf(fuzzySlop.image.substring(1)).intValue(); } catch (Exception ignored) { } } q = getFieldQuery(field, discardEscapeChar(term.image.substring(1, term.image.length()-1)), s); } ) { if (boost != null) { float f = (float) 1.0; try { f = Float.valueOf(boost.image).floatValue(); } catch (Exception ignored) { } // avoid boosting null queries, such as those caused by stop words if (q != null) { q.setBoost(f); } } return q; } } |
此处需要详细解析的是getFieldQuery:
protected Query getFieldQuery(String field, String queryText) throws ParseException {
//需要用analyzer对文本进行分词
TokenStream source;
try {
source = analyzer.reusableTokenStream(field, new StringReader(queryText));
source.reset();
} catch (IOException e) {
source = analyzer.tokenStream(field, new StringReader(queryText));
}
CachingTokenFilter buffer = new CachingTokenFilter(source);
TermAttribute termAtt = null;
PositionIncrementAttribute posIncrAtt = null;
int numTokens = 0;
boolean success = false;
try {
buffer.reset();
success = true;
} catch (IOException e) {
}
//得到TermAttribute和PositionIncrementAttribute,此两项将决定到底产生什么样的Query对象
if (success) {
if (buffer.hasAttribute(TermAttribute.class)) {
termAtt = buffer.getAttribute(TermAttribute.class);
}
if (buffer.hasAttribute(PositionIncrementAttribute.class)) {
posIncrAtt = buffer.getAttribute(PositionIncrementAttribute.class);
}
}
int positionCount = 0;
boolean severalTokensAtSamePosition = false;
boolean hasMoreTokens = false;
if (termAtt != null) {
try {
//遍历分词后的所有Token,统计Tokens的个数numTokens,以及positionIncrement的总数,即positionCount。
//当有一次positionIncrement为0的时候,severalTokensAtSamePosition设为true,表示有多个Token处在同一个位置。
hasMoreTokens = buffer.incrementToken();
while (hasMoreTokens) {
numTokens++;
int positionIncrement = (posIncrAtt != null) ? posIncrAtt.getPositionIncrement() : 1;
if (positionIncrement != 0) {
positionCount += positionIncrement;
} else {
severalTokensAtSamePosition = true;
}
hasMoreTokens = buffer.incrementToken();
}
} catch (IOException e) {
}
}
try {
//重设buffer,以便生成phrase查询的时候,term和position可以重新遍历。
buffer.reset();
source.close();
}
catch (IOException e) {
}
if (numTokens == 0)
return null;
else if (numTokens == 1) {
//如果分词后只有一个Token,则生成TermQuery
String term = null;
try {
boolean hasNext = buffer.incrementToken();
term = termAtt.term();
} catch (IOException e) {
}
return newTermQuery(new Term(field, term));
} else {
//如果分词后不只有一个Token
if (severalTokensAtSamePosition) {
//如果有多个Token处于同一个位置
if (positionCount == 1) {
//并且处于同一位置的Token还全部处于第一个位置,则生成BooleanQuery,处于同一位置的Token之间是OR的关系
BooleanQuery q = newBooleanQuery(true);
for (int i = 0; i < numTokens; i++) {
String term = null;
try {
boolean hasNext = buffer.incrementToken();
term = termAtt.term();
} catch (IOException e) {
}
Query currentQuery = newTermQuery(new Term(field, term));
q.add(currentQuery, BooleanClause.Occur.SHOULD);
}
return q;
}
else {
//如果有多个Token处于同一位置,但不是第一个位置,则生成MultiPhraseQuery。
//所谓MultiPhraseQuery即其可以包含多个phrase,其又一个ArrayList<Term[]> termArrays,每一项都是一个Term的数组,属于同一个数组的Term表示在同一个位置。它有函数void add(Term[] terms)一次添加一个数组的Term。比如我们要搜索"microsoft app*",其表示多个phrase,"microsoft apple","microsoft application"都算。此时用QueryParser.parse("\"microsoft app*\"")从而生成PhraseQuery是搜不出microsoft apple和microsoft application的,也不能搜出microsoft app,因为*一旦被引号所引,就不算通配符了。所以必须生成MultiPhraseQuery,首先用add(new Term[]{new Term("field", "microsoft")})将microsoft作为一个Term数组添加进去,然后用add(new Term[]{new Term("field", "app"), new Term("field", "apple"), new Term("field", "application")})作为一个Term数组添加进去(算作同一个位置的),则三者都能搜的出来。
MultiPhraseQuery mpq = newMultiPhraseQuery();
mpq.setSlop(phraseSlop);
List<Term> multiTerms = new ArrayList<Term>();
int position = -1;
for (int i = 0; i < numTokens; i++) {
String term = null;
int positionIncrement = 1;
try {
boolean hasNext = buffer.incrementToken();
assert hasNext == true;
term = termAtt.term();
if (posIncrAtt != null) {
positionIncrement = posIncrAtt.getPositionIncrement();
}
} catch (IOException e) {
}
if (positionIncrement > 0 && multiTerms.size() > 0) {
//如果positionIncrement大于零,说明此Term和前一个Term已经不是同一个位置 了,所以原来收集在multiTerms中的Term都算作同一个位置,添加到MultiPhraseQuery中作为一项。并清除 multiTerms,以便重新收集相同位置的Term。
if (enablePositionIncrements) {
mpq.add(multiTerms.toArray(new Term[0]),position);
} else {
mpq.add(multiTerms.toArray(new Term[0]));
}
multiTerms.clear();
}
//将此Term收集到multiTerms中。
position += positionIncrement;
multiTerms.add(new Term(field, term));
}
//当遍历完所有的Token,同处于最后一个位置的Term已经收集到multiTerms中了,把他们加到MultiPhraseQuery中作为一项。
if (enablePositionIncrements) {
mpq.add(multiTerms.toArray(new Term[0]),position);
} else {
mpq.add(multiTerms.toArray(new Term[0]));
}
return mpq;
}
}
else {
//如果不存在多个Token处于同一个位置的情况,则直接生成PhraseQuery
PhraseQuery pq = newPhraseQuery();
pq.setSlop(phraseSlop);
int position = -1;
for (int i = 0; i < numTokens; i++) {
String term = null;
int positionIncrement = 1;
try {
boolean hasNext = buffer.incrementToken();
assert hasNext == true;
term = termAtt.term();
if (posIncrAtt != null) {
positionIncrement = posIncrAtt.getPositionIncrement();
}
} catch (IOException e) {
}
if (enablePositionIncrements) {
position += positionIncrement;
pq.add(new Term(field, term),position);
} else {
pq.add(new Term(field, term));
}
}
return pq;
}
}
}