Lucene是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎。Lucene以其方便使用、快速实施以及灵活性受到普遍的关注。它能够方便地嵌入到各类应用中实现针对应用的全文索引、检索功能。数据库
一、analysis对须要创建索引的文本进行分词、过滤等操做apache
二、standard是标准分析器数组
三、document提供对Document和Field的各类操做的支持。架构
四、index是最重要的包，用于向Lucene提供创建索引时各类操做的支持框架
五、queryParser提供检索时的分析支持函数
六、search负责检索工具
七、store提供对索引存储的支持优化
八、util提供一些经常使用工具类和常量类的支持对象
Lucene中的类主要组成以下：索引
1)org.apache.1ucene.analysis语言分析器，主要用于的切词Analyzer是一个抽象类，管理对文本内容的切分词规则。
2)org.apache.1uceene.document索引存储时的文档结构管理，相似于关系型数据库的表结构。
3)document包相对而言比较简单，该包下面有3个类，document相对于关系型数据库的记录对象，Field主要负责字段的管理。
4)org.apache.1ucene.index索引管理，包括索引创建、删除等。索引包是整个系统核心，全文检索的根本就是为每一个切出来的词建索引，查询时就只须要遍历索引，而不须要去正文中遍历，从而极大的提升检索效率。
5)org.apache.1ucene.queryParser查询分析器，实现查询关键词间的运算，如与、或、非等。
6)org.apache.1ucene.search检索管理，根据查询条件，检索获得结果。
7)org.apache.1ucene.store数据存储管理，主要包括一些底层的I/0操做。
8)org.apache.1ucene.util一些公用类。
1)void add(Field field) 往Document对象中添加字段
2)void removeField(String name)删除字段。若多个字段以同一个字段名存在，则删除首先添加的字段；若不存在，则Document保持不变
3)void removeFields(String name)删除全部字段。若字段不存在，则Document保持不变
4)Field getField（String name）若多个字段以同一个字段名存在，则返回首先添加的字段；若字段不存在，则Document保持不变
5)Enumeration fields()返回Document对象的全部字段，以枚举类型返回
6)Field [] getFields(String name)根据名称获得一个Field的数组
7)String [] getValues(String name)根据名称获得一个Field的值的数组
Document doc1 = new Document();
doc1.add(new Field("name", "word1 word2 word3",Field.Store.NO,Field.Index.TOKENIZED));
Document doc2 = new Document();
doc2.add(new Field("name", "word1 word2 word3",Field.Store.NO,Field.Index.TOKENIZED));
new Field("name", "word1 word2 word3",Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED)
（1）store类有3个公有的静态属性：
Store.NO:表示该Field不须要存储
Store.YES:表示该Field须要存储
Store.COMPRESS:表示用压缩方式来保存这个Field的值
（2）index类有4个公有的静态属性：
Index.NO:不须要索引
Index.TOKENIZED:先被分词再被索引
Index.UN_TOKENIZED:不对该Field进行分词，但会对它进行索引
Index.NO_NORMS:对该Field进行索引，可是不使用Analyzer，同时禁止它参加评分，主要是为了减小内存的消耗。
（3）Field类的构造方法
public Field(String name,String value,Store store,Index index);//直接的字符串方式
public Field(String name,String value,Store store,Index index,TermVector termVector);
public Field(String name,String value,Reader reader);//使用Reader从外部传入
public Field(String name,String value,Reader reader,TermVector termVector);
public Field(String name,byte[] value,Store store)//使用直接的二进制byte传入
当Field值为二进制时，可使用Lucene的压缩功能将其值进行压缩。
1).fnm格式 包含了Document中全部field名称
2).fdt与.fdx格式 .fdt文件用于存储具备Store.YES属性的Field的数据；.fdx是一个索引，用于存储Document在.fdt中的位置。
3).tis 与.tii格式 .tis文件用于存储分词后的词条（Term），而.tii就是它的索引文件，它代表了每一个.tis文件中的词条的位置。
4)deletable格式 文档被删除后，会首先在deletable文件中留下一个记录，要真正删除时，才将索引除去。
5)复合索引格式 .cfs
使用IndexWriter的useCompoundFile() 默认为True
a)FSDirectory.getDirectory(path, true)第二个参数表示删除掉目录内原有内容
IndexWriter writer = new IndexWriter(FSDirectory.getDirectory(path, true), new StandardAnalyzer(), true);//删除原有索引
或
FSDirectory fsDir=FSDirectory.getDirectory(path,true);
IndexWriter writer = new IndexWriter(fsDir, new StandardAnalyzer(), true);
bRAMDirectory在内存中存放，读取速度快，但程序一运行结束，它的内容就不存在了
RAMDirectory ramDir=new RAMDirectory();
IndexWriter writer = new IndexWriter(ramDir, new StandardAnalyzer(), true);
或
IndexWriter writer = new IndexWriter(new RAMDirectory(), new StandardAnalyzer(), true);
writer.optimize();
将磁盘上的多个segment进行合并，组成一个全新的segment。这种方法并不会增长建索时的速度，反而会下降建索的速度。因此应该在建完索引后在调用这个函数
RAMDirectory RAMDir=new RAMDirectory();
IndexWriter writer = new IndexWriter(RAMDir, new StandardAnalyzer(), true);//删除原有索引
IndexWriter writer2=new IndexWriter(FSDirectory.getDirectory(path,true),new StandardAnalyzer(), true);
writer.addDocument(doc1);
writer2.addDocument(doc2);
writer.close();
writer2.addIndexes(new Directory[]{RAMDir});
writer2.close();
注意：在合并前必定要先关闭要加的索引器。
1. write.lock
2. commit.lock
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