lucene中Field.Index,Field.Store

lucene在doc.add(new Field("content","lucene",Field.Store.NO,Field.Index.TOKENIZED));
Field有两个属性可选：存储和索引。

通过存储属性你可以控制是否对这个Field进行存储；

通过索引属性你可以控制是否对该Field进行索引。

事实上对这两个属性的正确组合很重要。

Field.Index	Field.Store	说明
TOKENIZED(分词)	YES	被分词索引且存储
TOKENIZED	NO	被分词索引但不存储
NO	YES	这是不能被搜索的，它只是被搜索内容的附属物。如URL等
UN_TOKENIZED	YES/NO	不被分词，它作为一个整体被搜索,搜一部分是搜不出来的
NO	NO	没有这种用法

我们那文章表为例.articleinfo.有ID,title(标题),sumary(摘要),content(内容),userName(用户名)

其中title(标题),sumary(摘要)属于第一种情况,既要索引也要分词,也要存储.

content(内容)要分词,索引,但不存储.由于他太大了,而且界面也不用显示整个内容.

ID要存储,不用索引.因为没人用他来查询.但拼URL却很需要他.索引要存储.

userName(用户名)索引,但不分词.可用保存.为什么不分词?比如"成吉思汗",我不想被"成汉"搜索到.我希望要么"成吉思汗"或者"*吉思*"通配符搜到.

总结如下:

1.如果要对某Field进行查找，那么一定要把Field.Index设置为TOKENIZED或UN_TOKENIZED。TOKENIZED会对Field的内容进行分词；而UN_TOKENIZED不会，只有全词匹配，该Field才会被选中。
2.如果Field.Store是No，那么就无法在搜索结果中从索引数据直接提取该域的值，会使null。

补充:

       Field.Store.YES:存储字段值（未分词前的字段值）
       Field.Store.NO:不存储,存储与索引没有关系
       Field.Store.COMPRESS:压缩存储,用于长文本或二进制，但性能受损

       Field.Index.ANALYZED:分词建索引
       Field.Index.ANALYZED_NO_NORMS:分词建索引，但是Field的值不像通常那样被保存，而是只取一个byte，这样节约存储空间
       Field.Index.NOT_ANALYZED:不分词且索引
       Field.Index.NOT_ANALYZED_NO_NORMS:不分词建索引，Field的值去一个byte保存

       TermVector表示文档的条目（由一个Document和Field定位）和它们在当前文档中所出现的次数
       Field.TermVector.YES:为每个文档（Document）存储该字段的TermVector
       Field.TermVector.NO:不存储TermVector
       Field.TermVector.WITH_POSITIONS:存储位置
       Field.TermVector.WITH_OFFSETS:存储偏移量
       Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS:存储位置和偏移量