使用Lucene.Net实现全文检索
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Lucene.Net是一个C#开发的开源全文索引库，其源码包括“核心”与“外围”两部分。外围部分实现辅助功能，而核心部分包括：
- Lucene.Net.Index 提供索引管理，词组排序。
- Lucene.Net.Search 提供查询相关功能。
- Lucene.Net.Store 支持数据存储管理，主要包括I/O操作。
- Lucene.Net.Util 公共类。
- Lucene.Net.Documents 负责描述索引存储时的文件结构管理。
- Lucene.Net.QueryParsers 提供查询语法。
- Lucene.Net.Analysis 负责分析文本。
全文检索流程如下：
一个简单的全文检索实例：
创建索引：
关键代码形如：
static void createIndex(string title, string content)
{
LN.Analysis.Analyzer analyzer = new LN.Analysis.Standard.StandardAnalyzer();
LN.Index.IndexWriter iw = new LN.Index.IndexWriter("Index", analyzer, false);
LN.Documents.Document document = new LN.Documents.Document();
document.Add(new LN.Documents.Field("title", title, LN.Documents.Field.Store.YES, LN.Documents.Field.Index.TOKENIZED));
document.Add(new LN.Documents.Field("content", content, LN.Documents.Field.Store.YES, LN.Documents.Field.Index.TOKENIZED));
iw.AddDocument(document);
iw.Optimize();
iw.Close();
}
查询：
关键代码形如：
static List<Item> search(string keyWord)
{
List<Item> results = new List<Item>();
LN.Analysis.Analyzer analyzer = new LN.Analysis.Standard.StandardAnalyzer();
LN.Search.IndexSearcher searcher = new LN.Search.IndexSearcher("Index");
LN.QueryParsers.MultiFieldQueryParser parser = new LN.QueryParsers.MultiFieldQueryParser(new string[] { "title", "content" }, analyzer);
LN.Search.Query query = parser.Parse(keyWord);
LN.Search.Hits hits = searcher.Search(query);
for (int i = 0; i < hits.Length(); i++)
{
LN.Documents.Document doc = hits.Doc(i);
results.Add(new Item() { Title = doc.Get("title"), Content = doc.Get("content") });
}
searcher.Close();
return results;
}
（一）内置分词器
分词（切词）是实现全文检索的基础，之所以我们能够让机器理解我们的自然语言，是因为有了分词的帮助。分词工作由Analyzer类完成，它负责把文本切成Token序列，Token就是索引中的单词。Lucene.Net在两个地方用到分词：创建文档索引和分析搜索关键字。其过程示意如下：
由此可知，在创建索引和搜索时，必须使用同样的分词器，保证其切出相同的Token才能检索到结果。（Lucene.Net把查询关键字中的单词叫做“Term”，Term和Token的文本是一样的，只是某些属性不一样。）
Lucene.Net实现了一些分词器，其对英文支持较好，但是对中文支持欠佳。
针对内置分词器测试结果如下：
关键代码形如：
private static List<string> cutWords(string words, Analyzer analyzer)
{
List<string> results = new List<string>();
TokenStream ts = analyzer.ReusableTokenStream("", new StringReader(words));
Token token;
while ((token = ts.Next()) != null)
{
results.Add(token.TermText());
}
ts.Close();
return results;
}
可见，除了StandardAnalyzer外，其它分词器对中文基本无法处理，需要用户自行解决。
（二）分词过程
分词实际是由以下类型完成：
查看WhitespaceAnalyzer的部分源码如下：
public sealed class WhitespaceAnalyzer:Analyzer
{
public override TokenStream TokenStream(System.String fieldName, System.IO.TextReader reader)
{
return new WhitespaceTokenizer(reader);
}
...
}
由此可见，WhitespaceAnalyzer的工作都是交给WhitespaceTokenizer来完成的，并且没有使用筛选器，这也与之前测试的结果相符。我们可以利用TokenStream的派生类型来实现自定义分词器。 例如修改上述代码来得到一个新的分词器，功能类似WhitespaceAnalyzer，不同的是将大写字母变为小写，其代码形如：
public sealed class NewWhitespaceAnalyzer:Analyzer
{
public override TokenStream TokenStream(System.String fieldName, System.IO.TextReader reader)
{
TokenStream ts = new WhitespaceTokenizer(reader);
return new LowerCaseFilter(ts);
}
...
}
（三）中文分词
显然，用户可以自定义分词器，来实现中文分词。但是，大多数用户不熟悉中文分词算法，同时也没有时间和精力来实现自定义分词，毕竟分词并不是我们系统的核心功能。因此，笔者引用了另一个中文分词组件——盘古分词。测试结果如下：
盘古分词使用步骤如下：
Setp 1：添加相关程序集引用
这里需要添加2个程序集，PanGu.dll（盘古分词的核心组件）和PanGu.Lucene.Analyzer.dll（盘古分词的Lucene组件）。
Step 2：添加中文分词库
Step 3：添加并设置配置文件
Step 4：在Lucene.Net使用盘古分词
PanGu.Lucene.Analyzer.dll中定义了Analyzer的派生类型Lucene.Net.Analysis.PanGu.PanGuAnalyzer，与Tokenizer的派生类Lucene.Net.Analysis.PanGu.PanGuTokenizer，语法与Lucene.Net内置分词器相同。
Step 5：维护分词库
使用DictManage.exe管理和维护词库：
（一）索引的存储结构
为了方便索引大量文档，Lucene.Net中的一个索引包括多个子索引，叫做Segment（段）。每个Segment包括多个可搜索的文档，叫做Document；每个Document包括多个Field；每个Field又包括多个Term。综上所述，Lucene.Net的索引文件的逻辑结构如下：
索引文件的物理表示如下：
Lucene.Net把一个文档写入索引时，首先生成这个文档的到排索引，然后再把文档的倒排索引合并到段的倒排索引中。
（二）常用类型
- Directory Lucene.Net的Directory类型实现索引的存储。常用类型继承树如下：
- IndexWriter 负责将索引写入Directory。Lucene通过设置缓存来提供写索引的速度，IndexWriter有几个参数来调整缓存的大小，控制Segment的数量，以及写索引的频率：
-
- 合并因子（mergeFactor） 这个参数决定一个索引块中可以存放多少文档（Document）以及把磁盘上的索引段（Segment）合并成一个大索引段的频率。该参数默认值为10。在默认情况下，缓存中Document数达到10时，所有的文档将写入一个新的Segment。并且，如果Directory的Segment的个数达到10，这10个索引块会被合并成一个新的Segment。对于大量文档来说，这个值大一些会更好。可以通过“SetMergeFactor(int mergeFactor)”方法来设置、
- 最小合并文档数（minMergeDocs）、最大缓存文档数（maxBufferedDocs） 默认值为10，它决定缓存中Document数量达到多少才能将他们写入磁盘。该值越大越消耗内存，I/O操作越少。（本处，笔者也有些糊涂，笔者感觉两者类似，不知道具体区别，若理解有误还请读者赐教。）
- 最大合并文档数（maxMergeDocs） 默认值为Integer.MAX_VALUE，它决定一个索引段（Segment）中的最大文档（Document）数。该值越大越高效，因为默认值以及很大了所以不用改变。
- 最大域长度（maxFieldLength） 默认值10000，表示截取该域中的前10000个Term，前10000个以外的Term将不被索引和检索。该值可在索引中随时更改，并即时生效（仅对之后的操作生效，一般该值设置为Integer.MAX_VALUE）。
IndexWriter的常用方法包括：
-
- Flush/Commit Flush方法与Commit方法相同，都是把缓存中的数据提交，可以清除缓存。
- Close 无论是否发生异常都必须调用Close方法，该方法将对文件进行解锁，并完成Flush方法的功能。
- Optimize Optimize方法用于优化索引，执行相当耗时。
- Document 包含了可索引文档的信息。每个Document都有一个编号，但该编号并非永远不变。
- Field 类似实体的某个属性，就像数据库中的一个列，其成员如下：
（可以看到，Index的某些字段我给出的相同的注释，这是因为向下兼容的目的而具有相同的作用。注：高亮显示将用的TermVector。）
常用列选项组合及用法如下：
| Index | Store | TermVector | 用法 |
| NOT_ANSLYZED | YES | NO | 文件名、主键 |
| ANSLYZED | YES | WITH_POSITUION_OFFSETS | 标题、摘要 |
| ANSLYZED | NO | WITH_POSITUION_OFFSETS | 很长的全文 |
| NO | YES | NO | 文档类型 |
| NOT_ANSLYZED | NO | NO | 隐藏的关键词 |
（三）创建索引
创建索引流程如下：
1 基本实现
其代码形如：
private static void saveIndex(string dirPath, string uri, string title, string summary)
{
//判断是创建索引还是追加索引
bool isNew = false;
if (!LN.Index.IndexReader.IndexExists(dirPath))
{
isNew = true;
}
LN.Index.IndexWriter iw = new LN.Index.IndexWriter(dirPath, new PanGuAnalyzer(), isNew);//使用PanGuAnalyzer初始化IndexWriter，参数create为true表示创建，为false表示添加。
LN.Documents.Document document = new LN.Documents.Document();//创建Document
//添加Field
document.Add(new LN.Documents.Field("Uri", uri, LN.Documents.Field.Store.YES, LN.Documents.Field.Index.NO));
document.Add(new LN.Documents.Field("Title", title, LN.Documents.Field.Store.YES, LN.Documents.Field.Index.ANALYZED));
document.Add(new LN.Documents.Field("CreateTime", DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd"), LN.Documents.Field.Store.YES, LN.Documents.Field.Index.NOT_ANALYZED));
document.Add(new LN.Documents.Field("Summary", summary, LN.Documents.Field.Store.YES, LN.Documents.Field.Index.ANALYZED));
iw.AddDocument(document);//向索引添加文档
iw.Optimize();//优化索引
iw.Close();//关闭索引
}
2 权重Boost
默认情况下，搜索结果以Document.Score作为排序依据，该数值越大排名越靠前。Score与Boost成正比，满分是1，如果某的Document的Score为1，其它文档将根据该文档进行评分，因此不会同时存在多个同时为1的情况。从公式也可看出，Boost不能为0，Boost=0则Score为0。在类型Lucene.Net.Search.Hits这定义了Score(int)方法，能够获取评分。
Boost的默认值为1，通过改变权重我们可以影响查询结果。其代码形如：
“document.SetBoost(2F);”改变Document的权重，将影响所有Field的搜索得分。
“document.GetField("FieldName").SetBoost(2F);”只改变某个Field的权重。
boost的数值存储在Norms中，因此要注意Index的设置，设置NO_NORMS将节省索引空间，但是将不支持权重。
权重的调整建议：
- 标题权重一般比内容高 标题更能够非常准确地描述文档的内容，而且长度比较短，提高权重不会造成严重的影响。
- 不要把包含大量索引的文档的权重设置过高 文档中能索引的词越多，对搜索的影响越大，例如在搜索如“好的”这样常用的词汇时，这篇文章也将位列榜首，但并不是我们需要的。
- 如果能靠设置Field的权重来解决，就不要设置Document的权重 原因与上面的类似，当我们要改变某些关键字的搜索结果时，要尽量减少对其它关键字搜索的影响。
- 考虑降低权重 对于某些没有意义的文档，考虑降低权重来为相对提升其它文档的搜索排位。
（四）合并索引
其代码形如：
private static void mergeIndex(string sourcePath, string targetPath)
{
LN.Store.Directory sourceDir = LN.Store.FSDirectory.GetDirectory(sourcePath, false);
LN.Store.Directory targetDir = LN.Store.FSDirectory.GetDirectory(targetPath, false);
LN.Index.IndexWriter iw = new LN.Index.IndexWriter(targetPath, new PanGuAnalyzer(), false);
iw.AddIndexes(new LN.Store.Directory[] { sourceDir });
iw.Optimize();
iw.Close();
}
合并索引功能常用于将内存中的Directory合并到硬盘的Directory中。（通常我们使用这种方法来优化索引创建过程。）
（五）删除索引
IndexReader,IndexModifer,IndexWriter都提供了DeleteDocuements、DeleteDocument、DeleteAll方法常来删除索引。因为Document的编号会改变，使用一般不会持久化到数据库中，所以多数情况下会按指定的Term来删除索引。其代码形如：
private static void delIndex(string dirPath, string key) { LN.Index.IndexWriter iw = new LN.Index.IndexWriter(dirPath, new PanGuAnalyzer(), false); iw.DeleteDocuments(new LN.Index.Term("Key", key));
iw.Optimize();//删除文件后并非从磁盘中移除，而是生成一个.del的文件，需要调用Optimize方法来清除。在清除文件前可以使用UndeleteAll方法恢复（笔者未尝试） iw.Close(); }
（需要注意的是，如果Field使用的是Index.NO，则表示不建立索引，当然也无法进行删除。）
（六）更新索引
更新索引时只允许更新整个Docuemnt，无法单独更新Docuemnt中的Field。其代码形如：
private static void updateIndex(string path, string key, LN.Documents.Document doc)
{
LN.Index.IndexWriter iw = new LN.Index.IndexWriter(path, new PanGuAnalyzer(), false);
iw.UpdateDocument(new LN.Index.Term("Key", key), doc);
iw.Optimize();
iw.Close();
}
（七）优化索引
通过IndexWriter的Optimize方法优化索引，以加快搜索的速度，该方法提供多个重载，其执行相当耗时，应谨慎使用。优化产生的垃圾文件，在执行Flush/Commit/Close方法后才会被物理删除。Optimize方法及其重载包括：
- Optimize() 合并段，完成后返回。
- Optimize(bool doWait) 与Optimize()相同，但立即返回。
- Optimize(int maxNumSegments) 针对最多maxNumSegments个段进行优化，而并非全部索引。
- Optimize(int maxNumSegments, bool doWait) 与Optimize(int maxNumSegments)相同，但立即返回。
（优化索引实际就是在压缩索引文件，需要大约2倍索引大小的临时空间，且特别耗时。一种好的做法是把内存中的索引合并到应硬盘中。）
（一）基本查询
private static List<Item> search(string dirPath, string keywords)
{
List<Item> results = new List<Item>();
LN.Search.IndexSearcher searcher = new LN.Search.IndexSearcher(dirPath);//初始化IndexSearcher
LN.QueryParsers.MultiFieldQueryParser parser = new LN.QueryParsers.MultiFieldQueryParser(new string[] { "Title", "Summary" }, new PanGuAnalyzer());//初始化MultiFieldQueryParser以便同时查询多列
LN.Search.Query query = parser.Parse(keywords);//初始化Query
LN.Search.Hits hits = searcher.Search(query);//搜索
//遍历结果集
for (int i = 0; i < hits.Length(); i++)
{
LN.Documents.Document doc = hits.Doc(i);
results.Add(new Item() { Title = doc.Get("Title"), Summary = doc.Get("Summary"), CreateTime = doc.Get("CreateTime"), Uri = doc.Get("Uri") });
}
searcher.Close();
return results;
}
以上代码显示了一个基本搜索的例子。搜索的基本过程包括：查询请求解析->搜索->获取匹配的结果集->提取所需数据。搜索主要做两件事情：首先，确定那些文档出现在结果集中；然后，为结果集中的文档打分，分高的排在前面。
Lucene.Net采用向量空间搜索模型，在向量空间中越接近的文档越相似。向量空间搜索模型比较复杂（详细内容可以参考维基百科），其大致影响因素包括：
- 与关键字在文档中出现的频率成正比
- 与权重成正比
- 与反转文档频率成正比 该值主要受文档总数和包含关键字的文档数量影响，与文档总数成正比，与包含关键字的文档总数成反比，即索引库中文档越多，包含此关键字的文档越少，反转文档频率越高。
- 与保有率成正比 保有率主要受到关键字在Fleld中出现的次数（词频）和Field的长度（Field包含的词数）影响，与词频成正比，与Field的长度成反比，即从越短的Field中搜索出越多的关键字，我们就认为保有率高。
（二）常用类型
- IndexReader与IndexSearcher IndexReader能够读取索引，IndexSearcher是IndexReader的包装类型，负责搜索。
- Query及其常用派生类 这组类型用于实现各类查询，常用类型的继承树如下：
- QueryPaser及其常用派生类 该组类型用于分析用户的输入，并将其转换为Query实例，常用类型的继承树如下：
- Sort与SortField Sort类型是负责对搜索结果进行排序，可以针对指定的一个或多个域进行排序。SortField用于指定列类型，常用的列类型如下：
- Filter 这组类型实现对搜索的过滤。常用类型的继承树如下：
- TermFregVector TermFregVector包含了指定文档的项和词频信息，当在索引期间存储项向量的时候，才能通过IndexReader检索出TermFregVector。
- Hits Hits用于承载搜索的结果集。
（三）逻辑查询
查询同时包含多个Term的代码形如：
private static List<Item> andTermSearch(string dirPath, string[] keywords)
{
List<Item> results = new List<Item>();
LN.Search.IndexSearcher searcher = new LN.Search.IndexSearcher(dirPath);//初始化IndexSearcher
LN.Search.BooleanQuery bq = new Lucene.Net.Search.BooleanQuery();
foreach (var item in keywords)
{
LN.Index.Term term = new Lucene.Net.Index.Term("Title", item);
LN.Search.TermQuery tq = new Lucene.Net.Search.TermQuery(term);
bq.Add(tq, LN.Search.BooleanClause.Occur.MUST);
}
LN.Search.Hits hits = searcher.Search(bq);//搜索
//遍历结果集
for (int i = 0; i < hits.Length(); i++)
{
LN.Documents.Document doc = hits.Doc(i);
results.Add(new Item() { Title = doc.Get("Title"), Summary = doc.Get("Summary"), CreateTime = doc.Get("CreateTime"), Uri = doc.Get("Uri") });
}
searcher.Close();
return results;
}
上述代码的核心是“bq.Add(tq, LN.Search.BooleanClause.Occur.MUST);”，Occur的取值及含义如下：
通过改变该值，实现“与”、“或”、“非”操作。“非”操作常常与全匹配查询联合使用，以达到查询不满足某个条件的结果。其代码形如：
LN.Search.MatchAllDocsQuery madq = new Lucene.Net.Search.MatchAllDocsQuery();//匹配所有文档
...
bq.Add(tq, LN.Search.BooleanClause.Occur.MUST_NOT);
bq.Add(madq, LN.Search.BooleanClause.Occur.MUST);
...
BooleanQuery的成员SetMinimumNumberShouldMatch(int min)，可以设置需要匹配上的条件的最小数量。
（四）复合查询
有2种方式实现复合查询，第一种方式是使用MultiFieldQueryParser，该方式已经在之前的代码中给出，还可以使用BooleanQuery，其代码形如：
private static List<Item> search(string dirPath, string keywords)
{
List<Item> results = new List<Item>();
LN.Search.IndexSearcher searcher = new LN.Search.IndexSearcher(dirPath);//初始化IndexSearcher
LN.Search.BooleanQuery bq = new Lucene.Net.Search.BooleanQuery();
LN.Search.Query qTitle = new Lucene.Net.Search.TermQuery(new Lucene.Net.Index.Term("Title", keywords));
LN.Search.Query qSummary = new Lucene.Net.Search.TermQuery(new Lucene.Net.Index.Term("Summary", keywords));
bq.Add(qTitle, LN.Search.BooleanClause.Occur.SHOULD);
bq.Add(qSummary, LN.Search.BooleanClause.Occur.SHOULD);
LN.Search.Hits hits = searcher.Search(bq);//搜索
//遍历结果集
for (int i = 0; i < hits.Length(); i++)
{
LN.Documents.Document doc = hits.Doc(i);
results.Add(new Item() { Title = doc.Get("Title"), Summary = doc.Get("Summary"), CreateTime = doc.Get("CreateTime"), Uri = doc.Get("Uri") });
}
searcher.Close();
return results;
}
也可以使用如下形式：
private static List<Item> search(string dirPath, string keywords)
{
List<Item> results = new List<Item>();
PanGuAnalyzer analyzer = new PanGuAnalyzer();
LN.Search.IndexSearcher searcher = new LN.Search.IndexSearcher(dirPath);//初始化IndexSearcher
LN.Search.BooleanQuery bq = new Lucene.Net.Search.BooleanQuery();
LN.QueryParsers.QueryParser qpTitle = new Lucene.Net.QueryParsers.QueryParser("Title", analyzer);
LN.QueryParsers.QueryParser qpSummary = new Lucene.Net.QueryParsers.QueryParser("Summary", analyzer);
LN.Search.Query qTitle = qpTitle.Parse(keywords);
LN.Search.Query qSummary = qpSummary.Parse(keywords);
bq.Add(qTitle, LN.Search.BooleanClause.Occur.SHOULD);
bq.Add(qSummary, LN.Search.BooleanClause.Occur.SHOULD);
LN.Search.Hits hits = searcher.Search(bq);//搜索
//遍历结果集
for (int i = 0; i < hits.Length(); i++)
{
LN.Documents.Document doc = hits.Doc(i);
results.Add(new Item() { Title = doc.Get("Title"), Summary = doc.Get("Summary"), CreateTime = doc.Get("CreateTime"), Uri = doc.Get("Uri") });
}
searcher.Close();
return results;
}
（五）跨度查询
对以下内容分词“I come from Beijing.”应用WhitespaceAnalyzer的结果为：“I\come\from\Beijing.”，其跨度如下：
跨度查询的代码形如：
private static List<Item> search(string dirPath, string keyword1,string keyword2)
{
List<Item> results = new List<Item>();
Analyzer analyzer = new WhitespaceAnalyzer();
LN.Search.IndexSearcher searcher = new LN.Search.IndexSearcher(dirPath);//初始化IndexSearcher
LN.Search.Spans.SpanNearQuery snp = new Lucene.Net.Search.Spans.SpanNearQuery(new Lucene.Net.Search.Spans.SpanQuery[]{
new LN.Search.Spans.SpanTermQuery(new Lucene.Net.Index.Term("Summary", keyword1)),//第一个关键字
new LN.Search.Spans.SpanTermQuery(new Lucene.Net.Index.Term("Summary", keyword2))},//第二个关键字
1,//1个跨度以内
true);//有序
LN.Search.Hits hits = searcher.Search(snp);//搜索
//遍历结果集
for (int i = 0; i < hits.Length(); i++)
{
LN.Documents.Document doc = hits.Doc(i);
results.Add(new Item() { Title = doc.Get("Title"), Summary = doc.Get("Summary"), CreateTime = doc.Get("CreateTime"), Uri = doc.Get("Uri") });
}
searcher.Close();
return results;
}
更具上述代码，如果传入“I”,“Beijing.”，则无法查询到，因为我在上例中将最大跨度设置为1，而实际跨度为2。可见，利用跨度查询，可以帮助筛选部分查询结果，时候查询那些关系紧密的关键字。
从之前的类图可以看到，跨度查询还有几个常用派生类型，其功能如下：
- SpanFirstQuery 限定只查询前面几个词。
- SpanRegexQuery 支持正则表达式。
- SpanNotQuery 包含必须满足的SpanQuery和必须排除的SpanQuery，例如查找包含“First”，但不包含“The”在前面的内容。
- SpanOrQuery 并操作。
（六）通配符查找
WildcardQuery支持通配符搜索，其中“*”表示多个字符，“?”表示1个字符。其代码形如：WildcardQuery query = new WildcardQuery(new Lucene.Net.Index.Term("Summary", keyword));//keyword="?o*"。
（七）排序
Lucene.Net主要有两种方式来控制排序结果，包括使用Sort对象定制排序和影响相关度计算结果。
1 按单列排序
代码形如：
Sort sort = new Sort();
SortField sf = new SortField("CreateTime", SortField.STRING, true);//true表示逆序
sort.SetSort(sf);
Search.Hits hits = searcher.Search(query, sort);//搜索
2 按多列排序
代码形如：
Sort sort = new Sort();
SortField sf1 = new SortField("CreateTime", SortField.STRING, true);
SortField sf2 = new SortField("Title", SortField.SCORE, true);
sort.SetSort(new SortField[] { sf1, sf2 });
Search.Hits hits = searcher.Search(query, sort);//搜索
3 自定义排序
自定义排序功能，需要定义FieldComparatorSource的派生类型，还需要定义自己的比较器，要求其继承FieldComparator。然后重写FieldComparatorSource的NewComparator方法，并在其中返回自己定义的比较器实例。具体实例，可以参照Lucene.Net源码中的实现。
4 使用查询函数排序
查询函数将索引中的字符通过某个方法转变为数值，并作为评分来影响查询结果。
FieldScoreQuery fsq = new FieldScoreQuery("Uri", FieldScoreQuery.Type.INT);//将Uri列解释为Int
CustomScoreQuery csq = new CustomScoreQuery(query, fsq);//合并最初的查询分值与当前分值
TopDocs td = searcher.Search(csq, 10);//搜索
//遍历结果集
for (int i = 0; i < td.totalHits; i++)
{
LN.Documents.Document doc = searcher.Doc(td.scoreDocs[i].doc);
results.Add(new Item() { Title = doc.Get("Title"), Summary = doc.Get("Summary"), CreateTime = doc.Get("CreateTime"), Uri = doc.Get("Uri") });
}
可以定义自己的评分方法，具体用法可以参考FieldScoreQuery的源码。
5 设置权重
权重已在上文给出，不在赘述。
（八）过滤
使用Filter及其派生类完成对结果集的过滤，也可以定义自己的过滤器。使用过滤的代码形如：
RangeFilter filter = new RangeFilter("CreateTime", "19990101", "29991010", true, true);
Search.Hits hits = searcher.Search(query, filter,sort);//搜索
何时可以使用过滤：
- 根据不同的安全权限显示搜索结果，即查询某个范围内的数据时可以借助过滤器。
- 希望缓存结果时，可以使用支持缓存的过滤器。
本节之前的实例代码，仅针对Lucene.Net的使用进行了梳理，之前实例中的代码并不标准，在实际使用时还需要注意很多问题。本节将对这些问题进行探讨，以帮助读者开发高性能程序。
（一）缓存
Lucene.Net支持对查询（FieldCache）和排序结果（CachingWrapperFilter）进行缓存。每个IndexSearcher或者IndexReader都有自己的缓存，缓存的生命周期与IndexSearcher或者IndexReader的实例相同。CachingWrapperFilter针对每个Filter有一个缓存，除此之外还有其他支持缓存的筛选器。为了使缓存利用率最高，推荐使用单例模式来维护一个IndexSearcher实例。
（二）锁
Lucene.Net借助锁来应对并发问题。其索引访问原则如下：
- 在同一时刻，可以执行多个读操作（检索）。
- 在同一时刻，只能执行一个写操作（创建、优化、修改、删除）。
- 在执行写操作的同时可以同时执行多个读操作。
可见，在执行写操作时，索引文件会被加锁，以防止其他线程在同一时刻修改索引。加锁实际上是在索引目录下，产生一个锁文件，Lucene.Net一共有两种锁文件——commit.lock、write.lock。查询网上的一些资料发现两者的主要区别：
commit.lock主要与segment合并和读取的操作相关。例如，其出现在IndexWriter的初始化时，当segment的信息被读取完毕，它就会被释放。另外，当调用IndexWriter的AddIndexs()或MergeSegment()方法时，也会生成这个锁。
writer.lock出现在向索引添加文档时，或是将文档从索引中删除时。writer.lock会在IndexWriter被初始化时创建，然后会在调用IndexWriter的Close()方法时被释放。另外，会在IndexReader使用Delete方法删除文档时创建，并在调用IndexReader的Close()方法时被释放。
为了能够在出现异常时，得体得处理，最好报Close()放到finally快中。
注意，使用IndexModifier可以简化开发，IndexModifier对象封装了IndexWriter和IndexReader的常用操作，其内部实现了多线程同步锁定。使用 IndexModifier可避免同时使用 IndexWriter和IndexReader时需要在多个对象之间进行同步的麻烦。
（三）使用内存目录以及多线程查询器提高查询速度
对内存操作要比硬盘快的多，因此可以利用RAMDirectory来提高查询速度。设计思路为：在RAMDirectory中创建索引，查询时同时查询RAMDirectory与FSDirectory中的索引，并在合适的时候将RAMDirectory中的索引写入FSDirectory。
查询时使用ParallelMultiSearcher加快搜索速度。ParallelMultiSearcher为多线程版本的搜索器，查询内存与硬盘上的索引。
（四）总是设置权重
一般情况下，最好不要使用默认权重，原因很简单，标题中的关键字或者论文关键字栏目中的关键字，具有更高的价值，为了提高命中率，我们应该在创建索引时就有意地提高这些类型的权重。