说到NumericRangeQuery查询，你们肯定觉得很简单，不就是数字范围查询吗？用户提供一个上限值和一个下限值，底层API里直接>min,<max,真的是这样吗？其实在Lucene里只能对字符串String建立索引，那么数字怎么转成String,你肯定又会想当然的认为toString()一下就OK啦？OK，假如真的是这样的，那字符串"3" > "26"问题怎么解决？OK，可以通过在数字前面加前导零解决，“03”<"26"是没错，可是前导零加几位没法确定，加多了浪费硬盘空间，加少了支持索引的数字位数受限。即使你解决了位数受限问题，但Lucene里的范围查询本质还是通过BooleanQuery进行条件连接起来的，term条件太多还是会出现too many boolean Clause异常的。其实Lucene内部是把数字(int，long,float,double)转成十六进制的数字来处理的。具体怎么转成的请参看NumericUtils这个工具类的源码，
/**
* Converts a <code>float</code> value to a sortable signed <code>int</code>.
* The value is converted by getting their IEEE 754 floating-point "float format"
* bit layout and then some bits are swapped, to be able to compare the result as int.
* By this the precision is not reduced, but the value can easily used as an int.
* @see #sortableIntToFloat
*/
public static int floatToSortableInt(float val) {
int f = Float.floatToRawIntBits(val);
if (f<0) f ^= 0x7fffffff;
return f;
}
上面贴的就是把float转成十六进制的数字的代码，里面尽是位运算，看的人晕晕的，要完全搞懂，不是一件容易的事情。
为了减少BooleanQuery条件太多的问题，采用了Trie树结构来存储Term，这又涉及到Trie树算法，又是一道坎儿，不懂算法，内部实现又看不懂，心塞塞啊！
/** This helper does the splitting for both 32 and 64 bit. */
private static void splitRange(
final Object builder, final int valSize,
final int precisionStep, long minBound, long maxBound
) {
if (precisionStep < 1)
throw new IllegalArgumentException("precisionStep must be >=1");
if (minBound > maxBound) return;
for (int shift=0; ; shift += precisionStep) {
// calculate new bounds for inner precision
final long diff = 1L << (shift+precisionStep),
mask = ((1L<<precisionStep) - 1L) << shift;
final boolean
hasLower = (minBound & mask) != 0L,
hasUpper = (maxBound & mask) != mask;
final long
nextMinBound = (hasLower ? (minBound + diff) : minBound) & ~mask,
nextMaxBound = (hasUpper ? (maxBound - diff) : maxBound) & ~mask;
final boolean
lowerWrapped = nextMinBound < minBound,
upperWrapped = nextMaxBound > maxBound;
if (shift+precisionStep>=valSize || nextMinBound>nextMaxBound || lowerWrapped || upperWrapped) {
// We are in the lowest precision or the next precision is not available.
addRange(builder, valSize, minBound, maxBound, shift);
// exit the split recursion loop
break;
}
if (hasLower)
addRange(builder, valSize, minBound, minBound | mask, shift);
if (hasUpper)
addRange(builder, valSize, maxBound & ~mask, maxBound, shift);
// recurse to next precision
minBound = nextMinBound;
maxBound = nextMaxBound;
}
}
说实话，我还没有完全参透这段源码，留着以后有空研究算法的时候再来啃这块骨头吧。
上面说了一大堆废话，都是涉及底层数字范围查询设计原理的东西，只说了个大概，具体实现涉及的算法和原理我也还没参透，表示很抱歉，如果你对这方面算法很了解，麻烦请告知我，谢谢！
NumericRangeQuery原理理解起来很难，但使用起来却是非常简单：
Query q = NumericRangeQuery.newFloatRange("weight", 0.03f, 0.10f, true, true);
后面两个boolean值用来控制是否包含两个上下边界值的。
不过要注意的是NumericRangeQuery只对IntField,LongField,FloatField,DoubleField等这些表示数字的Field域有效,NumericRangeQuery还有一个比较重要的设置就是Precision Step，何为Precision Step呢？翻译过来就是精度步长，还是不够直观无法理解，对不对？说通俗一点就是拿多大一个长度来截取Term，因为你的数字转成十六进制的字符串后，可能很长，需要按照一定的步长截取成多个Term进行索引的，比如“1111101111111011”，如果你的Precision Step值为16的话(不同数据类型的步长默认值不同，都定义在NumericUtils工具类里)，那最终只有1个term，如果Precision Step值为8，那最终索引中就会有2个Term,这就是为什么官方API里说percisionStep值越小会越占硬盘空间但搜索速度越快了。Term多了肯定越占硬盘空间了。 NumericRangeQuery就说到这儿了，Thanks all.
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