Hibernate Search 3.3 的首个Beta版本已发布。我们设定了几个目标。
其中之一是将项目转变为一个更独立的 Infinispan 软件。我们围绕 Infinispan、搜索和持久化有许多令人兴奋的发展。但这将是另一篇文章的主题。现在让我们谈谈重点。
Hibernate Search 查询 DSL
最引人注目的新功能可能是新的 Hibernate Search 查询 DSL。
编写 Lucene 查询并不容易，要么使用限制自己于相当简单的查询和操作字符串的查询解析器，要么使用相当冗长且包含众多设置和选择的 Lucene 程序化查询 API。
除此之外，您还需要确保在查询和索引时应用相同的魔法：如果您不这样做，您要查找的索引键将不会匹配，您将返回无结果。这在对象世界中尤其如此，因为这里发生两次转换
- 对象通过 Hibernate Search 的FieldBridge
- 转换成字符串
每个属性都可以有不同的字段桥接器和分析器组合。
Hibernate Search 通过透明地应用适当的FieldBridge和针对给定研究属性的分析器来解决这个问题。它还围绕流畅的 API 构建，使查询非常容易编写，更重要的是更容易阅读。
QueryBuilder mythQB = searchFactory.buildQueryBuilder().forEntity( Myth.class ).get();
//look for popular modern myths that are not urban
Date twentiethCentury = ...;
Query luceneQuery = mythQB
.bool()
.must( mythQB.keyword().onField("description_stem").matching("urban").createQuery() )
.not()
.must( mythQB
.range()
.onField("starred")
.from(3).excludeLimit()
.to(5)
.createQuery() )
.must( mythQB
.range()
.onField("creationDate")
.above(twentiethCentury)
.createQuery() )
.createQuery();
此示例展示了许多内容
- 流畅的 API 在实际应用中的效果（你不得不承认它比原始 Lucene 查询更易读）
- 您传递的是对象而不是字符串表示（日期和数字（在这种情况下）
- description_stem使用词干分析器（例如，将loving转换为它的根词love）：不需要在传递匹配字符串之前自己应用它，查询DSL会为您完成。
我将在不久的将来详细博客介绍Hibernate Search查询DSL。
Hibernate Core 3.6
这个版本与Hibernate Core 3.6兼容（在撰写本文时处于Beta3阶段）。一个副作用是，即使只使用hbm.xml文件，也不再需要手动配置事件监听器。
统计信息
Hardy一直在忙于设计一个统计API（可通过SearchFactory获取）。它提供了关于Hibernate Search的大量信息
- Lucene查询执行的平均和最大时间
- Lucene查询执行后对象加载过程的平均和最大时间
- 最慢的查询
- 特定类型的索引实体数量
- 等等
再次提醒，更详细的博客文章将很快发布。
JTA和Spring的集成测试
我们已经为Spring框架和JTA添加了集成测试。在JTA方面，我们正在针对Bitronix和JBoss Transactions独立测试。
可变SearchFactory
尽管这不是一个公开的功能，但Hibernate Search现在具有动态添加新实体类型的能力。
从底层开始，我们确保Hibernate Search在运行时非常快且高效。为了实现这一点，我们使用不可变设计为SearchFactory：我们预先计算并存储元数据，以提高索引和查询的效率。这迫使我们提前知道索引的实体类型列表。
然而，Infinispan并不一定提前知道实体列表。新的设计使用“变更时复制”方法，在保持不可变模型优势的同时，提供了添加新实体的能力。作为用户，您可能不会注意到这一点，但作为使用Hibernate Search的框架，您会：）
错误修复
当然我们也修复了错误：）
请查看JBoss.org的Maven 存储库或下载发行版上的新版本。您还可以在这里阅读文档。请注意，此版本破坏了几个SPI，请确保查看迁移指南。
