lucene的小知识点
1、实现查询类TermQuery怎么去关联Analyzer？
QueryParser检索的时候就必须指定。 TermQuery不需要。 TermQuery是根据分词后的Term来检索的。所以不需要啦。
http://code.google.com/p/luke/ （对应你Lucene的版本）能够查看lucene生产的那些索引文件。 这里你能看到有些域进行分词以后的Term。
如果只下载了luke的jar包，那么运行方式如下：
2、QueryParser搜索有多个字的时候默认是或关系的搜索，要转化为与的关系的搜索，如下：
第一种方式：
QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_35, field, new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_35)); //下面这么写的话在对用户输入进行扫描时，就会用空格分开的关键字理解为“与”， //其实也就是构建了一个“与”关系的布尔型查询 parser.setDefaultOperator(Operator.AND); Query query = parser.parse(keyword);
第二种方式：
是把每个词进行分出来，然后自己组织Lucene的表达式
QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_35, field, new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_35)); String k = analyzerKey(name); Query query = parser.parse(k);
private String analyzerKey(String key){
StandardAnalyzer analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_35);
StringReader reader = new StringReader(key);
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("", reader);
CharTermAttribute termattr = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
StringBuilder sb = new StringBuilder();
try {
while(tokenStream.incrementToken()){
String k = termattr.toString();
sb.append(k).append(" ");
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
key = sb.toString().trim();
key = key.replaceAll("\\s+", " AND ");
return key.toString();
}
3、如果你是使用词库分词的，比如IK，MM，庖丁等，如果你是使用TermQuery这种基于Term的词单位来进行搜索的话，默认是你输入的关键字在索引所分出的词能找到才会有结果，那么这时候你有两种方式进行解决：
第一种：把要搜索的词用分词器进行分成若干个词语，然后对每个进行TermQuery等的检查，然后用BooleanQuery进行关联查询
第二种：使用QueryParser来进行查询，这个类会让你传入一个分词器，会把你传入的词进行分词之后然后再进行搜索
QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_35, field, analyzer);
4、
lucene3.5版本的数字索引存储和数字区间查询查询有了变化
NumberTools这个类进行标记为过时了，这个类有两个方法，
一个是longToString把long型转化为string型在索引中存储，因为lucene中数字的长度要相等，比如说200和1000在比较的时候是200大，要把200写成0200才行，所以这个工具就是帮助转化的
另一个是stringToLong，这个是在得到结果的时候把lucene中得到的值进行转化为数字
DateTools这个类目前没有被标记为过时的。
以前查询数字区间的话是使用TermRange来进行的，现在改成了
Query query = NumericRangeQuery.newIntRange(field,start, end,true,true);
但是如果使用这种查询的话这个field在建立索引的时候不能使用普通的new Field 而要使用new NumericField才行
5、Lucene中reader和writer的打开和关闭的问题
Lucenek中的IndexReader和IndexWriter的打开和关闭都是十分消耗时间的，所以尽量使用单例模式来进行处理。
6、QueryParser的查询语法：
| Mike |
默认域包含mike |
| Mike john Mike OR john |
默认域包含mike或者john |
| +mike +address:zhaotong Mike AND address:zhaotong |
默认域即使mike并且address是zhaotong |
| id :2 |
Id域为2 |
| Address:Kunming –desc:she Address:Kunming AND NOT desc:she |
Address是kunming并且desc不是she |
| (mike OR john) AND address:zhaotong |
默认域是mike或者john 并且address是zhaotong |
| Desc: “she like” |
Desc域是she like |
| desc:”happy girl”~5 |
查找happy和girl之间距离小于5的文档 |
| J* |
默认域是j开头 |
| Johe~ |
模糊搜索johe |
| Id:[“1” TO “3”] |
Id从1到3 |
7、Lucene删除文档，使用IndexReader还是IndexWriter？
从IndexReader deleteDocuments方法可知：“Once a document is deleted it will not appear in TermDocs or TermPostitions enumerations.”
即：reader进行删除后，此reader马上能够生效，而用writer删除后，会被缓存，只有写入到索引文件中，当reader再次打开的时候，才能够看到。
使用IndexWriter进行删除操作，删除后对删除的内容任然可以检索到，说明在当前IndexWriter实例当中删除的内容被缓存起来，并未马上生效！注意：
即使IndexWriter在删除后进行提交（commit操作），也不会对删除动作马上生效。
IndexReader进行删除操作后，对删除的内容已不能检索，说明当前IndexReader实例已经对删除生效。
从以上说法我们可以清楚了解IndexWriter和IndexReader在删除文档方面的不同之处，不过在此建议：
在应用中使用IndexWriter进行删除操作！
为什么呢？
1.在实时索引当中，我们通常会对一份磁盘索引用IndexWriter打开，然后一份磁盘索引被IndexWriter打开后，IndexReader的删除操作将无法进行，否则会报LockObtainFailedException异常。
2.Lucene的更新操作都是先删除后再添加的过程，如果使用IndexReader删除后，该动作马上生效，而添加动作又不会马上可见，会造成数据上的混乱（至少是理解上的混乱）。
例如：用户更新文档A，用IndexReader先删除A文档，然后再添加修改过后的A文档，此时若添加的文档未被IndexSearcher重新打开，而用户对A文档进行检索发现检索不出A文档，此时将产生数据不一致。
8、lucene中不输入搜索的字符串让它全部输出MatchAllDocsQuery matchAll = new MatchAllDocsQuery();//这里不需要输入参数
TopDocs topDocs=indexSearcher.search(matchAll,pageSize*curPage);
9、 当磁盘索引被IndexSearcher打开时，为什么优化操作后索引容量翻倍？当IndexSearcher打开一份磁盘索引后，IndexSearcher实例持有的是打开索引时的一份镜像索引，而执行优化动作后，将会把优化后的索引存储到原磁盘路径下，导致索引容量翻倍。
那么怎么解决这个问题呢？IndexSearcher实例执行re-open动作，然后再执行优化操作，此时的优化操作很快，相当于是删除之前IndexSearcher持有的镜像索引。
特别是在实时索引过程中，对大索引的优化一般比较耗时，因此合理的解决方案是：单独开一条线程执行优化操作，当优化完成后对IndexSearcher实例进行re-open操作，然后再执行一次优化操作。
在这一系列过程中，不会因为优化操作而对检索服务造成影响，也不会占用额外的磁盘空间（第二次优化的时候会将重复的索引文件进行删除，节约磁盘空间）。
但是必须注意的是：在第一优化操作时，必须保证空闲磁盘空间大于目前的索引容量。
10、lucene的多线程索引
lucene一个索引只能有一个indexWriter。但是可以一个indexWriter被多个线程共享
11、
在Lucene3.X版本中，与前几个版本的不同的地方包括了IndexWriter实例的初始化，其中需要用到IndexWriterConfig这个类。另外，从Lucene的API中可以看到目前IndexWriter类最新的构造函数需要用到IndexWriterConfig这个类（其它的构造函数不建议使用,被废弃掉了），其中需要设置OpenMode属性：
iwconf.setOpenMode(OpenMode.CREATE); //或 iwconf.setOpenMode(OpenMode.APPEND); //或 iwconf.setOpenMode(OpenMode.CREATE_OR_APPEND);注意：这行代码设置了存放索引的文件夹将以覆盖或者新建的方式建立。如果没有这样设置，并且在原索引文件夹中索引没有被删除的情况下，新的索引文件将会append到原来索引文件之后，这样会导致索引结果发生错误。
12、lucene的docId是从0开始的
13、
searcher的构造的两种方式
IndexReader是一个线程安全的对象，跟索引目录是一一对应，实例化IndexReader很耗资源，通常搜索时同一个索引目录只需要实例化一个IndexReader即可。
当索引数据比较大的时候，一般把索引数据按照某种规则散列在多个文件目录（如：indexdir0,indexdir01,indexdir02）。
当索引目录有增量更新时，可以使用lucene的reopen方法来加载那些变更过的索引片断，而不是重新加载完整的索引从而节省资源。
那么如何使用reopen呢？
1、searcher的构造方式一
传一个文件路径的字符串或者Directory给searcher, searcher将维护一个内部reader,当本次搜索结束后这个内部reader就会关掉。2、searcher的构造方式二
传reader给searcher然后构造这个searcher, 那么这个reader在本次搜索结束后不会被关掉, 除非调用reader.close()才能关闭。因此，必须要用reader去构造searcher,然后通过searcher.getIndexReader()可以获取当前searcher的reader,
再用reader.iscurrent()判断索引文件是否有变化，如果索引文件有变化，那么先关闭当前的searcher，再通过reader.reopen()获取新的reader,然后重新创建新的searcher。
如果是通过上面提到的构造方式一的方式获得的searcher的话，就不能使用reopen，否则会报reader已经关闭的异常。
14、针对每个域使用不同的分析器
Map<String,Analyzer> fieldAnalyzers = new HashMap<String,Analyzer>();
fieldAnalyzers.put("nameSingle", new ChineseAnalyzer());
PerFieldAnalyzerWrapper analyzer = new PerFieldAnalyzerWrapper(AnalyzerUtil.getAnalyzer(), fieldAnalyzers);在创建PerFieldAnalyzerWrapper时，你需要提供默认的分析器，然后对于需要使用不同的分析器进行处理的域来说，你可以在构造方法中传入一个map，key为域的名称，value为分析器对象，而其他没有指定对应分析器的域在处理时都会回退到默认的分析器