红帽全球峰会3.3. 使用带有远程缓存的分析器
分析器将输入数据转换为您可以索引和查询的术语。您可以使用 Java 类中的 @Field 注释或直接在 Protobuf 模式中指定分析器定义。
流程
-
包含
analyzee.YES属性，以指示分析属性。 -
使用
@Analyzer注释指定分析器定义。
protobuf 模式
/* @Indexed */
message TestEntity {
/* @Field(store = Store.YES, analyze = Analyze.YES, analyzer = @Analyzer(definition = "keyword")) */
optional string id = 1;
/* @Field(store = Store.YES, analyze = Analyze.YES, analyzer = @Analyzer(definition = "simple")) */
optional string name = 2;
}Java 类
@ProtoDoc("@Field(store = Store.YES, analyze = Analyze.YES, analyzer = @Analyzer(definition = \"keyword\"))")
@ProtoField(1)
final String id;
@ProtoDoc("@Field(store = Store.YES, analyze = Analyze.YES, analyzer = @Analyzer(definition = \"simple\"))")
@ProtoField(2)
final String description;3.3.1. 默认分析器定义
Data Grid 提供了一组默认的分析器定义。
| 定义 | 描述 |
|---|---|
|
| 将文本字段分成令牌，将空格和分页视为分隔符。 |
|
| Tokenize input 流通过非字母限制，然后将所有字母转换为小写字符。空格和非字母字符将被丢弃。 |
|
| 在空格上分割文本流，并将非空格字符的序列返回为令牌。 |
|
| 将整个文本字段视为单个令牌。 |
|
| 使用 Snowball Porter 过滤器的英语词。 |
|
| 生成默认大小为 3 个 gram 的 n-gram 令牌。 |
|
|
将文本字段分成大于 |
这些分析器定义基于 Apache Lucene，并提供了"as-is"。有关令牌化器、过滤器和 CharFilters 的更多信息，请参阅适当的 Lucene 文档。
3.3.2. 创建自定义分析器定义
创建自定义分析器定义并将其添加到 Data Grid Server 安装中。
先决条件
如果 Data Grid Server 正在运行，则停止它。
Data Grid Server 仅在启动时加载类。
流程
-
实施
ProgrammaticSearchMappingProviderAPI。 在以下文件中使用完全限定类(FQN)在 JAR 中打包您的实现：
META-INF/services/org.infinispan.query.spi.ProgrammaticSearchMappingProvider-
将 JAR 文件复制到您的 Data Grid Server 安装的
server/lib目录中。 - 启动 Data Grid Server。
ProgrammaticSearchMappingProvider 示例
import org.apache.lucene.analysis.core.LowerCaseFilterFactory;
import org.apache.lucene.analysis.core.StopFilterFactory;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardFilterFactory;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardTokenizerFactory;
import org.hibernate.search.cfg.SearchMapping;
import org.infinispan.Cache;
import org.infinispan.query.spi.ProgrammaticSearchMappingProvider;
public final class MyAnalyzerProvider implements ProgrammaticSearchMappingProvider {
@Override
public void defineMappings(Cache cache, SearchMapping searchMapping) {
searchMapping
.analyzerDef("standard-with-stop", StandardTokenizerFactory.class)
.filter(StandardFilterFactory.class)
.filter(LowerCaseFilterFactory.class)
.filter(StopFilterFactory.class);
}
}
'%20d='M201.5%20305.5c-13.8%200-24.9-11.1-24.9-24.6%200-13.8%2011.1-24.9%2024.9-24.9%2013.6%200%2024.6%2011.1%2024.6%2024.9%200%2013.6-11.1%2024.6-24.6%2024.6zM504%20256c0%20137-111%20248-248%20248S8%20393%208%20256%20119%208%20256%208s248%20111%20248%20248zm-132.3-41.2c-9.4%200-17.7%203.9-23.8%2010-22.4-15.5-52.6-25.5-86.1-26.6l17.4-78.3%2055.4%2012.5c0%2013.6%2011.1%2024.6%2024.6%2024.6%2013.8%200%2024.9-11.3%2024.9-24.9s-11.1-24.9-24.9-24.9c-9.7%200-18%205.8-22.1%2013.8l-61.2-13.6c-3-.8-6.1%201.4-6.9%204.4l-19.1%2086.4c-33.2%201.4-63.1%2011.3-85.5%2026.8-6.1-6.4-14.7-10.2-24.1-10.2-34.9%200-46.3%2046.9-14.4%2062.8-1.1%205-1.7%2010.2-1.7%2015.5%200%2052.6%2059.2%2095.2%20132%2095.2%2073.1%200%20132.3-42.6%20132.3-95.2%200-5.3-.6-10.8-1.9-15.8%2031.3-16%2019.8-62.5-14.9-62.5zM302.8%20331c-18.2%2018.2-76.1%2017.9-93.6%200-2.2-2.2-6.1-2.2-8.3%200-2.5%202.5-2.5%206.4%200%208.6%2022.8%2022.8%2087.3%2022.8%20110.2%200%202.5-2.2%202.5-6.1%200-8.6-2.2-2.2-6.1-2.2-8.3%200zm7.7-75c-13.6%200-24.6%2011.1-24.6%2024.9%200%2013.6%2011.1%2024.6%2024.6%2024.6%2013.8%200%2024.9-11.1%2024.9-24.6%200-13.8-11-24.9-24.9-24.9z'/%3e%3c/svg%3e){kind=small}