摘要: 1.ibatis中使用缓存
首先设置sqlmapconfig.xml中
节点的属性cachemodelsenabled="true"
然后在具体sqlmap文件中书写
xml代码
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摘要: 最近开始重构公司一套手机论坛系统（为什么我不说wap论坛，是因为需要针对不同的手机浏览器，实现自动适配成wap、html以及wap2.0版本的页面）。原系统存在架构层次不清晰（表现层全jsp，直接配合数据层获取数据），访问速度慢的问题。其使用的or映射框架是hibernate，鉴于hibernate的一些不满足需要情况下，我们在重构的时候换成了ibatis，为了加快访问速度，采用了ibatis的缓存技术。
ibatis的缓存配置比较简单易懂，以我使用的ibatis2.3为例，做以下配置即可实现对某些查询进行缓存：
1、在sqlmap文件中加入cachemodel的配置:
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摘要: 1.1. 设置结果页面路径
默认所有的结果页面都存储在web-inf/content下，你可以通过设置struts.convention.result.path这个属性的值来改变到其他路径。如：
xml代码：
则将路径配置到了web-inf/page 下。
1.2. 设置convention搜索包
默认包路径包含action,actions,struts,struts2的所有包都会被struts作为含有action类的路径来搜索。你可以通过设置struts.convention.package.locators属性来修改这个配置。如：
摘要: 支持英文、数字、中文（简体）混合分词
常用的数量和人名的匹配
超过22万词的词库整理
实现正向最大匹配算法
//采用正向最大匹配的中文分词算法，相当于分词粒度等于0
mmanalyzer analyzer = new mmanalyzer();
//参数为分词粒度：当字数等于或超过该参数，且能成词，该词就被切分出来
mmanalyzer analyzer = new mmanalyzer(2);
//增加一个新词典，采用每行一个词的读取方式
mmanalyzer.adddictionary(reader);
//增加一个新词
mmanalyzer.addword(newword);
摘要: 1. 禁止右键点击
view plaincopy to clipboardprint?
1. $(document).ready(function(){
2. $(document).bind("contextmenu",function(e){
3. return false;
4. });
5. });
2. 隐藏搜索文本框文字view plaincopy to clipboardprint?
1. $(document).ready(function() {
2. $("input.text1").val("enter your search text here");
3. textfill($('input.text1'));
摘要: 1. 各种query
1.1. 概述
query.tostring()查看原子查询
1.2. 使用特定的分析器搜索
indexsearcher searcher = new indexsearcher(path );
hits hits = null;
query query = null;
queryparser parser =new queryparser("contents", new standardanalyzer());
query =parser.parse("11 a and hello");
hits=searcher.search(query); //查找 name:11 name:hello 共1个结果
system.out.println("查找 " query.tostring() " 共" hits.length() "个结果");
摘要: 1. 排序
1.1. sort类
public sort()
public sort(string field)
public sort(string field,boolean reverse) //默认为false，降序排序
public sort(string[] fields)
public sort(sortfield field)
public sort(sortfield[] fields)
sort sort=new sort(“bookname”);按照“bookname“这个field值进行降序排序
sort sort=new sort(“bookname”,true) //升序排序
sort sort=new sort(new string[]{“booknumber”,”bookname”,”publishdate”});按照三个field进行排序，但无法指定升序排序，所以用sortfield
<
摘要: 1. lucene中主要的类
1.1. document文档类
1.1.1.常用方法
方法
描述
void add(field field)
往document对象中添加字段
void removefield(string name)
删除字段。若多个字段以同一个字段名存在，则删除首先添加的字段；若不存在，则document保持不变
void removefields(string name)
删除所有字段。若字段不存在，则document保持不变
field getfield（string name）
若多个字段以同一个字段名存在，则返回首先添加的字段；若字段不存在，则document保持不变
enumeration fields()
返回document对象的所有字段，以枚举类型返回
field [] getfields(string name)
根据名称得到一个f
摘要: 1. 概述
lucene是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎。lucene以其方便使用、快速实施以及灵活性受到广泛的关注。它可以方便地嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引、检索功能，本总结使用lucene--2.3.2。
2. lucene 的包结构
1、org.apache.lucene.analysis对需要建立索引的文本进行分词、过滤等操作, 语言分析器，主要用于的切词analyzer是一个抽象类，管理对文本内容的切分词规则。
2、org.apache.lucene.analysis.standard是标准分析器
3、org.apache.lucene.document提供对document和field的各种操作的支持。索引存储时的文档结构管理，类似于关系型数据库的表结构。document相对于关系型数据库的记录对象，field主要负责字段的管理。
4、org.apache.lucene.index是最重要的包，用于向lucene提供建立索引时各种操作的支持。
摘要: 4 索引是如何创建的
为了使用lucene来索引数据，首先你比把它转换成一个纯文本（plain-text）tokens的数据流（stream），并通过它创建出document对象，其包含的fields成员容纳这些文本数据。一旦你准备好些document对象，你就可以调用indexwriter类的adddocument(document)方法来传递这些对象到lucene并写入索引中。当你做这些的时候，lucene首先分析（analyzer）这些数据来使得它们更适合索引。详见《lucene in action》
摘要: 1 什么是索引
为了使用lucene来索引数据，首先你得把它转换成一个纯文本（plain-text）tokens的数据流（stream），并通过它创建出document对象，其包含的fields成员容纳这些文本数据。一旦你准备好些document对象，你就可以调用indexwriter类的adddocument(document)方法来传递这些对象到lucene并写入索引中。当你做这些的时候，lucene首先分析（analyzer）这些数据来使得它们更适合索引。详见《lucene in action》
下面先了解一下索引结构的一些术语。
1.1 索引数据结构介绍
1.1.1 术语定义
lucene中基本的概念（fundamental concepts）是index、document、field和term。
ú 一条索引（index）包含（contains）了一连串（a sequence of）文档（documents）。
ú
摘要: 3 索引类关系图
下面逐个介绍与建立索引有关的一些类及它们的关系。
3.1 org.apache.lucene.store.indexwriter
一个indexwriter对象只创建并维护一个索引。indexwriter通过指定存放的目录（directory）以及文档分析器（analyzer）来构建，direcotry代表索引存储（resides）在哪里；analyzer表示如何来分析文档的内容；similarity用来规格化（normalize）文档，给文档算分（scoring）；indexwriter类里还有一些segmentinfos对象用于存储索引片段信息，以及发生故障回滚等。以下是它们的类图：
摘要: 1 lucene是什么
apache lucene是一个高性能（high-performance）的全能的全文检索（full-featured text search engine）的搜索引擎框架库，完全（entirely）使用java开发。它是一种技术（technology），适合于（suitable for）几乎（nearly）任何一种需要全文检索（full-text search）的应用，特别是跨平台（cross-platform）的应用。
lucene 通过一些简单的接口（simple api）提供了强大的特征（powerful features）：
可扩展的高性能的索引能力（scalable, high-performance indexing）
ü 超过20m/分钟的处理能力（pentium m 1.5ghz）
ü 很少的ram内存需求，只需要1mb heap
ü 增量索引（incremental indexi