(搜索引擎的模糊匹配)lucene适合海量数据的模糊匹配吗？寻求“类百家姓”在lucene的实现方法？

Question

有这样一个需求：
1，在数据库中有两张表tableA和tableB。2，tableA中保存有  百家姓（如：赵，钱，孙，李，，，（网络上流行的）痞子蔡，轻舞飞扬......）。2，tableB中保存存在有会员信息（如：赵本山，钱学森，孙悟空，李阿牛.....等  "字样"(跟tableA有模糊关系)），
在tableB中还有其它很多详细的"个人信息"。3,由于tableB中的信息不够完善,需要补充tableA的一些信息,(像：赵本山小时后的故事，钱家姓的由来.......），
-----现在我们需要把这些信息能合起来的就合起来，不能合起来的也要找出来，
并把它们分别保存在tableOk（找到匹配的）和 tableLose（未找到匹配的）表里去。大概的表结构如下：（其中tableA中的Xing和tableB中的XingMing存在模糊的对应关系）
      《现在的目标就是把两个表建立起关联来》
tableA:
         ID     Xing      History
      -------------------------------------
         1      赵本山    本山的小时候.....
         2      钱学      钱学是我国著名的.....
         3      悟空      悟空一个跟斗十万......
         4      轻舞飞扬  痞子蔡的小说.......
         .............................tableB：
        ID      XingMing         Phone           AGE   ....
     ---------------------------------------------
        1       中国赵本山      13800138000       50
        2       我国钱学森      13800138000       90
        3       神话孙悟空      13800138000       30000  
        4       山歌李阿牛      13800138000       70
      ..................................现在我要整合成tableC:
       ID       XingMing    Xing  Phone        AGE   History
    --------------------------------------------------------  
       1        赵本山      赵    13800138000  50    赵家的由来是。。
       2   
   .....................................
像用lucene实现，有没有思路？？？不用分词（词典就是tableA的Xing字段）。我们用存储过程实现了功能,但MSSQL2000执行后的效果达不到我们的需求,希望能找到更好的实现方式.
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SQL: select tableB.* , tableA.History into tableC
         from tableA,tableB        
     where 
         charindex(tableB.XingMing,tableA.Xing)>0----模糊匹配建立联系----以上是我们在数据库（存储过程）中实现的，但速度很慢，不合要求----------------------------------------------------------------------------
结果能实现功能，可性能不行，charindex（）太耗时间了，like更不行。
请问用lucene实现的话应该怎样去做？？？？？？问题：
    1，把tableA中的”Xing“字段，保存在txt文件中，文本的一行表示一条记录（以此作为字典-Dic.txt）
       这样能实现吗？有的话怎样实现？不需要用lucene的话用什么比较好？谢谢    2，遍历tableB中的所有记录（几百万），如果存在：
           tableB.XingMing like ‘% Dic.txt.任一行 %’----模糊匹配成功--保存到tableOK。
       用lucene是怎样实现的？给个简单例子。谢谢
    

Answer 1

作为大数据量的查询，lucene无疑是很适合的一种解决方案。
我这里拿我实际项目中运用到的例子说明下吧： // 申明一个IndexSearcher对象
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(directory);
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery();
Sort sort = new Sort("xxx", true);
Query query = new QueryParser("coloum", analyzer).parse("赵……");
booleanQuery.add(query, BooleanClause.Occur.MUST);
Hits hits = searcher.search(booleanQuery, sort); if (hits != null) {
for (int i = 0; i < hits.length(); i++) {
Document doc = hits.doc(i);
System.out.println((doc.get("coloum")));
}
}
以上我只贴了查询的一个过程，lucene包括建立index，定时更新，查询优化，这个就要去找文档慢慢研究了
希望对楼主有点帮助

Answer 2

晕了,怎么我贴的代码变成这种玩意了,明明不是这些,我再贴一次,希望对楼主有所帮助 IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(directory);
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery();
Query query = new QueryParser("coloum", analyzer).parse(keyword);
Hits hits = searcher.search(booleanQuery);
for (int i = 0; i < hits.length(); i++) {
Document doc = hits.doc(i);
System.out.println(doc.get(HouseFieldEnum.DISTRICT_ID.name()));
}