今天开始接触Lucene搜索，Lucene是一个全文检索的框架，主要适用于搜索，这里的搜索不同于数据库的查询。Lucene是建立索引然后存在你设置的路径或者内存中，然后当你输入条件的时候就会去索引文件检索查询。Lucene能够实现分词和查询结构高亮的功能，而且在其强大的架构下全文检索的速度是比较快的。由于Lucene将数据分词后以索引方式存储，这就势必会占内存或空间（Lucene的索引存储一般有文件存储和内存存储2种方式），我们就会将不必要的东西不存储。而我们一般在使用Lucene和数据库结合的时候，像主键这些是要存的，就有利于我们在搜索的时候得到document对象同时也能得到存储在里面的主键，然后就可以通过主键获取数据库里面的数据。

  接下来开始第一个Lucene程序，首先导入lucene-core.jar的包，Lucene基本所有重要的类都在core包中。

public class Test1 {
private static Directory directory;static{
    directory = new RAMDirectory();
}public static void main(String[] args) {
    Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_35);
    IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_35, analyzer);    try {
        IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, conf);
        Document doc = null;        for(int i=1;i<=10;i++){
            doc = new Document();
            doc.add(new Field("name", "dlm"+i, Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));
            doc.add(new Field("pass", "wei dlm"+i, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
            writer.addDocument(doc);
        }
        doc = new Document();
        doc.add(new Field("name", "sdlm", Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));
        writer.addDocument(doc);
        writer.commit();
        IndexReader reader = IndexReader.open(directory);
        IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
        TermQuery query = new TermQuery((new Term("name","dlm1")));
        TopDocs topDocs = searcher.search(query, 20);
        ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;        for(ScoreDoc s:scoreDocs){
            Document d = searcher.doc(s.doc);
            System.out.println(s.score+"===="+d.get("name")+"--"+d.get("pass"));
        }
    searcher.close();
    reader.close();
    writer.close();
    } catch (IOException e) {        // TODO Auto-generated catch block
        e.printStackTrace();
    }
}
}

   Directory对象是指管理索引文件存储位置的对象，RAMDirectory即表示将索引存储在内存，当然程序一运行结束，索引也就不存在了。然后创建分词器Analyzer表示分词器，在这里我使用的是标准分词器StandardAnalyzer，当然不同的分词器实现的功能也不是一样的（StopAnalyzer停词分词器，WhitespaceAnalyzer空格分词器），这些所有的分词器都是不支持中文分词的。然后创建IndexWriterConfig对象以此创建IndexWriter对象，IndexWriter主要用于存储索引，所以我们传入Directory和IndexWriterConfig。Document是存放待存储内容和待创建的索引对象，Field.Store.YES就是前面提到的是否存储，一一般内容不需要存储，这里存储指储存到索引文件中，我们后面查询出来能够Document.get(name)获取到存储的值，设置NO即不能存储就不能取出值。Field.Index.ANALYZED 进行分词和索引，适用于文章标题、内容， Field.Index.NOT_ANALYZED 进行索引但是不分词，如身份证、ID，适用于精确搜索Field.Index.NOT_ANALYZED_NO_NORMS 既不分词也不存储normal信息， Field.Index.ANALYZED_NO_NORMS 分词不存储normal信息，Field.Index.NO 不分词不索引。添加完后需要提交commit，不然搜索不到索引。

   IndexReader由open(Directory)即找到索引的位置，IndexSearcher由reader获取得到，TermQuery表示精确查询，在这里输入dlm是查找不到结果的，searcher.search(query, 20);表示查找20条数据，topDocs.scoreDocs获得查询的结果集，然后遍历结果集，searcher.doc(s.doc);s.doc表示该查询结构所在的位置，然后得到document对象，就可以获得存储在索引文件中的值了。

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Lucene学习之入门