| Lucene教程html |
| 1 lucene简介 1.1 什么是lucene Lucene是一个全文搜索框架，而不是应用产品。所以它并不像www.baidu.com 或者google Desktop那么拿来就能用，它只是提供了一种工具让你能实现这些产品。 2 lucene的工做方式 lucene提供的服务实际包含两部分：一入一出。所谓入是写入，即将你提供的源（本质是字符串）写入索引或者将其从索引中删除；所谓出是读出，即向用户提供全文搜索服务，让用户能够经过关键词定位源。 2.1写入流程 源字符串首先通过analyzer处理，包括：分词，分红一个个单词；去除stopword（可选）。 将源中须要的信息加入Document的各个Field中，并把须要索引的Field索引发来，把须要存储的Field存储起来。 将索引写入存储器，存储器能够是内存或磁盘。 2.2读出流程 用户提供搜索关键词，通过analyzer处理。 对处理后的关键词搜索索引找出对应的Document。 用户根据须要从找到的Document中提取须要的Field。 3 一些须要知道的概念 3.1 analyzer Analyzer是分析器，它的做用是把一个字符串按某种规则划分红一个个词语，并去除其中的无效词语，这里说的无效词语是指英文中的“of”、“the”，中文中的“的”、“地”等词语，这些词语在文章中大量出现，可是自己不包含什么关键信息，去掉有利于缩小索引文件、提升效率、提升命中率。 分词的规则变幻无穷，但目的只有一个：按语义划分。这点在英文中比较容易实现，由于英文自己就是以单词为单位的，已经用空格分开；而中文则必须以某种方法将连成一片的句子划分红一个个词语。具体划分方法下面再详细介绍，这里只需了解分析器的概念便可。 3.2 document 用户提供的源是一条条记录，它们能够是文本文件、字符串或者数据库表的一条记录等等。一条记录通过索引以后，就是以一个Document的形式存储在索引文件中的。用户进行搜索，也是以Document列表的形式返回。 3.3 field 一个Document能够包含多个信息域，例如一篇文章能够包含“标题”、“正文”、“最后修改时间”等信息域，这些信息域就是经过Field在Document中存储的。 Field有两个属性可选：存储和索引。经过存储属性你能够控制是否对这个Field进行存储；经过索引属性你能够控制是否对该Field进行索引。这看起来彷佛有些废话，事实上对这两个属性的正确组合很重要，下面举例说明：仍是以刚才的文章为例子，咱们须要对标题和正文进行全文搜索，因此咱们要把索引属性设置为真，同时咱们但愿能直接从搜索结果中提取文章标题，因此咱们把标题域的存储属性设置为真，可是因为正文域太大了，咱们为了缩小索引文件大小，将正文域的存储属性设置为假，当须要时再直接读取文件；咱们只是但愿能从搜索解果中提取最后修改时间，不须要对它进行搜索，因此咱们把最后修改时间域的存储属性设置为真，索引属性设置为假。上面的三个域涵盖了两个属性的三种组合，还有一种全为假的没有用到，事实上Field不容许你那么设置，由于既不存储又不索引的域是没有意义的。 3.4 term term是搜索的最小单位，它表示文档的一个词语，term由两部分组成：它表示的词语和这个词语所出现的field。 3.5 tocken tocken是term的一次出现，它包含trem文本和相应的起止偏移，以及一个类型字符串。一句话中能够出现屡次相同的词语，它们都用同一个term表示，可是用不一样的tocken，每一个tocken标记该词语出现的地方。 3.6 segment 添加索引时并非每一个document都立刻添加到同一个索引文件，它们首先被写入到不一样的小文件，而后再合并成一个大索引文件，这里每一个小文件都是一个segment。 4 如何建索引 4.1 最简单的能完成索引的代码片段 IndexWriter writer = new IndexWriter(“/data/index/”, new StandardAnalyzer(), true); Document doc = new Document(); doc.add(new Field("title", "lucene introduction", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED)); doc.add(new Field("content", "lucene works well", Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED)); writer.addDocument(doc); writer.optimize(); writer.close(); 下面咱们分析一下这段代码。 首先咱们建立了一个writer，并指定存放索引的目录为“/data/index”，使用的分析器为StandardAnalyzer，第三个参数说明若是已经有索引文件在索引目录下，咱们将覆盖它们。而后咱们新建一个document。 咱们向document添加一个field，名字是“title”，内容是“lucene introduction”，对它进行存储并索引。再添加一个名字是“content”的field，内容是“lucene works well”，也是存储并索引。 而后咱们将这个文档添加到索引中，若是有多个文档，能够重复上面的操做，建立document并添加。 添加完全部document，咱们对索引进行优化，优化主要是将多个segment合并到一个，有利于提升索引速度。 随后将writer关闭，这点很重要。 对，建立索引就这么简单！ 固然你可能修改上面的代码得到更具个性化的服务。 4.2 索引文本文件 若是你想把纯文本文件索引发来，而不想本身将它们读入字符串建立field，你能够用下面的代码建立field： Field field = new Field("content", new FileReader(file)); 这里的file就是该文本文件。该构造函数其实是读去文件内容，并对其进行索引，但不存储。java |
Lucene 2 教程 程序员
Lucene是apache组织的一个用java实现全文搜索引擎的开源项目。 其功能很是的强大，api也很简单。总得来讲用Lucene来进行创建 和搜索和操做数据库是差很少的(有点像)，Document能够看做是 数据库的一行记录，Field能够看做是数据库的字段。用lucene实 现搜索引擎就像用JDBC实现链接数据库同样简单。数据库
Lucene2.0，它与之前普遍应用和介绍的Lucene 1.4.3并不兼容。 Lucene2.0的下载地址是http://apache.justdn.org/lucene/java/apache
例子一 ：
一、在windows系统下的的C盘，建一个名叫s的文件夹,在该文件夹里面随便建三个txt文件，随便起名啦，就叫"1.txt","2.txt"和"3.txt"啦
其中1.txt的内容以下： windows
中华人民共和国 全国人民 2006年 api
而"2.txt"和"3.txt"的内容也能够随便写几写，这里懒写，就复制一个和1.txt文件的内容同样吧
二、下载lucene包，放在classpath路径中
创建索引: 多线程
package lighter.javaeye.com; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.Date; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.document.Field; import org.apache.lucene.index.IndexWriter; /** */ /** * author lighter date 2006-8-7 */ public class TextFileIndexer { public static void main(String[] args) throws Exception { /**/ /* 指明要索引文件夹的位置,这里是C盘的S文件夹下 */ File fileDir = new File( " c:\\s " ); /**/ /* 这里放索引文件的位置 */ File indexDir = new File( " c:\\index " ); Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer(); IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, luceneAnalyzer, true ); File[] textFiles = fileDir.listFiles(); long startTime = new Date().getTime(); // 增长document到索引去 for ( int i = 0 ; i < textFiles.length; i ++ ) { if (textFiles[i].isFile() && textFiles[i].getName().endsWith( " .txt " )) { System.out.println(" File " + textFiles[i].getCanonicalPath() + " 正在被索引. " ); String temp = FileReaderAll(textFiles[i].getCanonicalPath(), " GBK " ); System.out.println(temp); Document document = new Document(); Field FieldPath = new Field( " path ", textFiles[i].getPath(), Field.Store.YES, Field.Index.NO); Field FieldBody = new Field( " body ", temp, Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED, Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS); document.add(FieldPath); document.add(FieldBody); indexWriter.addDocument(document); } } // optimize()方法是对索引进行优化
indexWriter.optimize(); indexWriter.close(); // 测试一下索引的时间 long endTime = new Date().getTime(); System.out .println(" 这花费了" + (endTime - startTime) + " 毫秒来把文档增长到索引里面去! " + fileDir.getPath()); } public static String FileReaderAll(String FileName, String charset) throws IOException { BufferedReader reader = new BufferedReader( new InputStreamReader( new FileInputStream(FileName), charset)); String line = new String(); String temp = new String(); while ((line = reader.readLine()) != null) { temp += line; } reader.close(); return temp; } } 框架
索引的结果： 函数
File C:\s\ 1 .txt正在被索引. 中华人民共和国全国人民2006年 File C:\s\ 2 .txt正在被索引. 中华人民共和国全国人民2006年 File C:\s\ 3 .txt正在被索引. 中华人民共和国全国人民2006年 这花费了297 毫秒来把文档增长到索引里面去 ! c:\s
三、创建了索引以后，查询啦....
package lighter.javaeye.com; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.queryParser.ParseException; import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser; import org.apache.lucene.search.Hits; import org.apache.lucene.search.IndexSearcher; import org.apache.lucene.search.Query; public class TestQuery { public static void main(String[] args) throws IOException, ParseException { Hits hits = null ; String queryString = " 中华 "; Query query = null ; IndexSearcher searcher = new IndexSearcher( " c:\\index " ); Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(); try { QueryParser qp = new QueryParser( " body ", analyzer); query = qp.parse(queryString); } catch (ParseException e) { } if (searcher != null ) { hits = searcher.search(query); if (hits.length() > 0 ) { System.out.println(" 找到: " + hits.length() + " 个结果! " ); } } } }
其运行结果：
找到: 3 个结果!
Lucene 其实很简单的,它最主要就是作两件事:创建索引和进行搜索
来看一些在lucene中使用的术语,这里并不打算做详细的介绍,只是点一下而已----由于这一个世界有一种好东西，叫搜索。
IndexWriter:lucene中最重要的的类之一，它主要是用来将文档加入索引，同时控制索引过程当中的一些参数使用。
Analyzer:分析器,主要用于分析搜索引擎遇到的各类文本。经常使用的有StandardAnalyzer分析器,StopAnalyzer分析器,WhitespaceAnalyzer分析器等。
Directory:索引存放的位置;lucene提供了两种索引存放的位置，一种是磁盘，一种是内存。通常状况将索引放在磁盘上；相应地lucene提供了FSDirectory和RAMDirectory两个类。
Document:文档;Document至关于一个要进行索引的单元，任何能够想要被索引的文件都必须转化为Document对象才能进行索引。
Field：字段。
IndexSearcher:是lucene中最基本的检索工具，全部的检索都会用到IndexSearcher工具;
Query:查询，lucene中支持模糊查询，语义查询，短语查询，组合查询等等,若有TermQuery,BooleanQuery,RangeQuery,WildcardQuery等一些类。
QueryParser: 是一个解析用户输入的工具，能够经过扫描用户输入的字符串，生成Query对象。
Hits:在搜索完成以后，须要把搜索结果返回并显示给用户，只有这样才算是完成搜索的目的。在lucene中，搜索的结果的集合是用Hits类的实例来表示的。
上面做了一大堆名词解释，下面就看几个简单的实例吧: 一、简单的的StandardAnalyzer测试例子
package lighter.javaeye.com; import java.io.IOException; import java.io.StringReader; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.Token; import org.apache.lucene.analysis.TokenStream; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; public class StandardAnalyzerTest { // 构造函数， public StandardAnalyzerTest() { } public static void main(String[] args) { // 生成一个StandardAnalyzer对象 Analyzer aAnalyzer = new StandardAnalyzer(); // 测试字符串 StringReader sr = new StringReader( "lighter javaeye com is the are on "); // 生成TokenStream对象 TokenStream ts = aAnalyzer.tokenStream( " name ", sr); try { int i = 0 ; Token t = ts.next(); while (t != null ) { // 辅助输出时显示行号 i++ ; // 输出处理后的字符 System.out.println(" 第 " + i + " 行: " + t.termText()); // 取得下一个字符 t= ts.next(); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } }
显示结果：
第1行:lighter 第2行:javaeye 第3行:com
提示一下： StandardAnalyzer是lucene中内置的"标准分析器",能够作以下功能: 一、对原有句子按照空格进行了分词
二、全部的大写字母均可以能转换为小写的字母 三、能够去掉一些没有用处的单词，例如"is","the","are"等单词，也删除了全部的标点
查看一下结果与"newStringReader("lighter javaeye com is the are on")"做一个比较就清楚明了。
这里不对其API进行解释了，具体见lucene的官方文档。须要注意一点，这里的代码使用的是lucene2的API，与1.43版有一些明显的差异。
二、看另外一个实例,简单地创建索引，进行搜索
package lighter.javaeye.com; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.document.Field; import org.apache.lucene.index.IndexWriter; import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser; import org.apache.lucene.search.Hits; import org.apache.lucene.search.IndexSearcher; import org.apache.lucene.search.Query; import org.apache.lucene.store.FSDirectory; public class FSDirectoryTest { // 创建索引的路径 public static final String path = " c:\\index2 "; public static void main(String[] args) throws Exception { Document doc1 = new Document(); doc1.add( new Field( " name " , "lighter javaeye com " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED)); Document doc2 = new Document(); doc2.add(new Field( " name " , " lighter blog ",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED)); IndexWriter writer = new IndexWriter(FSDirectory.getDirectory(path, true), new StandardAnalyzer(), true ); writer.setMaxFieldLength(3 ); writer.addDocument(doc1); writer.setMaxFieldLength(3 ); writer.addDocument(doc2); writer.close(); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(path); Hits hits = null ; Query query = null ; QueryParser qp = new QueryParser( " name " , new StandardAnalyzer()); query = qp.parse( " lighter " ); hits = searcher.search(query); System.out.println(" 查找\ " lighter\ " 共 " + hits.length() + " 个结果 " ); query = qp.parse( " javaeye " ); hits = searcher.search(query); System.out.println(" 查找\ " javaeye\ " 共 " + hits.length() + " 个结果 " ); } }
运行结果：
查找 " lighter " 共2个结果 查找 " javaeye " 共1个结果
到如今咱们已经能够用lucene创建索引了 下面介绍一下几个功能来完善一下： 1．索引格式
其实索引目录有两种格式，
一种是除配置文件外，每个Document独立成为一个文件（这种搜索起来会影响速度）。
另外一种是所有的Document成一个文件，这样属于复合模式就快了。
2.索引文件可放的位置：
索引能够存放在两个地方1.硬盘，2.内存 放在硬盘上能够用FSDirectory()，放在内存的用RAMDirectory()不过一关机就没了
FSDirectory.getDirectory(File file, boolean create) FSDirectory.getDirectory(String path, boolean create)
两个工厂方法返回目录 New RAMDirectory()就直接能够 再和
IndexWriter(Directory d, Analyzer a, boolean create)
一配合就好了 如：
IndexWrtier indexWriter = new IndexWriter(FSDirectory.getDirectory(“c:\\index”, true ), new StandardAnlyazer(), true ); IndexWrtier indexWriter = new IndexWriter( new RAMDirectory(), new StandardAnlyazer(),true );
3.索引的合并 这个可用
IndexWriter.addIndexes(Directory[] dirs)
将目录加进去 来看个例子:
public void UniteIndex() throws IOException { IndexWriter writerDisk = new IndexWriter(FSDirectory.getDirectory( " c:\\indexDisk" , true ), new StandardAnalyzer(), true ); Document docDisk = new Document(); docDisk.add(new Field( " name " , " 程序员之家 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED)); writerDisk.addDocument(docDisk); RAMDirectory ramDir = new RAMDirectory(); IndexWriter writerRam = new IndexWriter(ramDir, new StandardAnalyzer(), true ); Document docRam = new Document(); docRam.add(new Field( " name " , " 程序员杂志 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED)); writerRam.addDocument(docRam); writerRam.close();// 这个方法很是重要，是必须调用的 writerDisk.addIndexes(new Directory[] {ramDir} ); writerDisk.close(); } public void UniteSearch() throws ParseException, IOException { QueryParser queryParser = new QueryParser( " name " , new StandardAnalyzer()); Query query = queryParser.parse( " 程序员 " ); IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher( " c:\\indexDisk " ); Hits hits = indexSearcher.search(query); System.out.println(" 找到了 " + hits.length() + " 结果 " ); for ( int i = 0 ;i { Document doc = hits.doc(i); System.out.println(doc.get(" name " )); } }
这个例子是将内存中的索引合并到硬盘上来. 注意：合并的时候必定要将被合并的那一方的IndexWriter的close()方法调用。
4.对索引的其它操做: IndexReader类是用来操做索引的，它有对Document,Field的删除等操做。 下面一部分的内容是：全文的搜索 全文的搜索主要是用：IndexSearcher,Query,Hits,Document(都是Query的子类),有的时候用QueryParser 主要步骤：
1 . new QueryParser(Field字段， new 分析器) 2 .Query query = QueryParser.parser(“要查询的字串”);这个地方咱们能够用反射api看一下query到底是什么类型 3 . new IndexSearcher(索引目录).search(query);返回Hits 4 .用Hits.doc(n);能够遍历出Document 5 .用Document可获得Field的具体信息了。
其实1 ，2两步就是为了弄出个Query 实例，到底是什么类型的看分析器了。
拿之前的例子来讲吧
QueryParser queryParser = new QueryParser( " name " , new StandardAnalyzer()); Query query = queryParser.parse( " 程序员 " ); /**/ /* 这里返回的就是org.apache.lucene.search.PhraseQuery */
IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher( " c:\\indexDisk " ); Hits hits = indexSearcher.search(query);
无论是什么类型，无非返回的就是Query的子类，咱们彻底能够不用这两步直接new个Query的子类的实例就ok了，不过通常仍是用这两步由于它返回的是PhraseQuery这个是很是强大的query子类它能够进行多字搜索用QueryParser能够设置各个关键字之间的关系这个是最经常使用的了。 IndexSearcher: 其实IndexSearcher它内部自带了一个IndexReader用来读取索引的，IndexSearcher有个close()方法，这个方法不是用来关闭IndexSearche的是用来关闭自带的IndexReader。
QueryParser呢能够用parser.setOperator()来设置各个关键字之间的关系（与仍是或）它能够自动经过空格从字串里面将关键字分离出来。 注意：用QueryParser搜索的时候分析器必定的和创建索引时候用的分析器是同样的。 Query: 能够看一个lucene2.0的帮助文档有不少的子类: BooleanQuery, ConstantScoreQuery, ConstantScoreRangeQuery, DisjunctionMaxQuery,FilteredQuery, MatchAllDocsQuery, MultiPhraseQuery, MultiTermQuery,PhraseQuery, PrefixQuery, RangeQuery, SpanQuery, TermQuery 各自有用法看一下文档就能知道它们的用法了 下面一部分讲一下lucene的分析器: 分析器是由分词器和过滤器组成的，拿英文来讲吧分词器就是经过空格把单词分开，过滤器就是把the,to,of等词去掉不被搜索和索引。 咱们最经常使用的是StandardAnalyzer()它是lucene的标准分析器它集成了内部的许多的分析器。 最后一部分了：lucene的高级搜索了 1.排序 Lucene有内置的排序用IndexSearcher.search(query,sort)可是功能并不理想。咱们须要本身实现自定义的排序。 这样的话得实现两个接口: ScoreDocComparator,SortComparatorSource 用IndexSearcher.search(query,newSort(new SortField(String Field,SortComparatorSource))); 就看个例子吧： 这是一个创建索引的例子：
public void IndexSort() throws IOException { IndexWriter writer = new IndexWriter( " C:\\indexStore " , new StandardAnalyzer(), true ); Document doc = new Document() doc.add(new Field( " sort " , " 1 ",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED)); writer.addDocument(doc); doc = new Document(); doc.add(new Field( " sort " , " 4 ",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED)); writer.addDocument(doc); doc = new Document(); doc.add(new Field( " sort " , " 3 ",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED)); writer.addDocument(doc); doc = new Document(); doc.add(new Field( " sort " , " 5 ",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED)); writer.addDocument(doc); doc = new Document(); doc.add(new Field( " sort " , " 9 ",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED)); writer.addDocument(doc); doc = new Document(); doc.add(new Field( " sort " , " 6 " ,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED)); writer.addDocument(doc); doc = new Document(); doc.add(new Field( " sort " , " 7 ",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED)); writer.addDocument(doc); writer.close(); }
下面是搜索的例子: [code] public void SearchSort1() throws IOException, ParseException { IndexSearcher indexSearcher = newIndexSearcher("C:\\indexStore"); QueryParser queryParser = newQueryParser("sort",new StandardAnalyzer()); Query query =queryParser.parse("4"); Hits hits =indexSearcher.search(query); System.out.println("有"+hits.length()+"个结果"); Document doc = hits.doc(0); System.out.println(doc.get("sort")); } public void SearchSort2() throws IOException, ParseException { IndexSearcher indexSearcher = newIndexSearcher("C:\\indexStore"); Query query = new RangeQuery(newTerm("sort","1"),newTerm("sort","9"),true);//这个地方前面没有提到，它是用于范围的Query能够看一下帮助文档. Hits hits =indexSearcher.search(query,new Sort(new SortField("sort",newMySortComparatorSource()))); System.out.println("有"+hits.length()+"个结果"); for(int i=0;i { Document doc= hits.doc(i); System.out.println(doc.get("sort")); } } public class MyScoreDocComparator implements ScoreDocComparator { private Integer[]sort; public MyScoreDocComparator(String s,IndexReader reader,String fieldname) throws IOException { sort = new Integer[reader.maxDoc()]; for(int i = 0;i { Document doc=reader.document(i); sort[i]=newInteger(doc.get("sort")); } } public int compare(ScoreDoc i, ScoreDoc j) { if(sort[i.doc]>sort[j.doc]) return 1; if(sort[i.doc] return -1; return 0; } public int sortType() { return SortField.INT; } public Comparable sortValue(ScoreDoc i) { // TODO 自动生成方法存根 return new Integer(sort[i.doc]); } } public class MySortComparatorSource implements SortComparatorSource { private static final long serialVersionUID =-9189690812107968361L; public ScoreDocComparator newComparator(IndexReader reader,String fieldname) throwsIOException { if(fieldname.equals("sort")) return newMyScoreDocComparator("sort",reader,fieldname); return null; } }[/code] SearchSort1()输出的结果没有排序,SearchSort2()就排序了。 2.多域搜索MultiFieldQueryParser 若是想输入关键字而不想关心是在哪一个Field里的就能够用MultiFieldQueryParser了 用它的构造函数便可后面的和一个Field同样。 MultiFieldQueryParser. parse(String[] queries, String[] fields,BooleanClause.Occur[] flags, Analyzeranalyzer) ~~~~~~~~~~~~~~~~~ 第三个参数比较特殊这里也是与之前lucene1.4.3不同的地方 看一个例子就知道了 String[] fields = {"filename", "contents", "description"}; BooleanClause.Occur[] flags = {BooleanClause.Occur.SHOULD, BooleanClause.Occur.MUST,//在这个Field里必须出现的 BooleanClause.Occur.MUST_NOT};//在这个Field里不能出现 MultiFieldQueryParser.parse("query", fields, flags, analyzer);
一、lucene的索引不能太大，要否则效率会很低。大于1G的时候就必须考虑分布索引的问题
二、不建议用多线程来建索引，产生的互锁问题很麻烦。常常发现索引被lock，没法从新创建的状况
三、中文分词是个大问题，目前免费的分词效果都不好。若是有能力仍是本身实现一个分词模块，用最短路径的切分方法，网上有教材和demo源码，能够参考。
四、建增量索引的时候很耗cpu，在访问量大的时候会致使cpu的idle为0
五、默认的评分机制不太合理，须要根据本身的业务定制
总体来讲lucene要用好不容易，必须在上述方面扩充他的功能，才能做为一个商用的搜索引擎