lucene中Field.Index,Field.Store的一些设置

lucene在doc.add(new Field("content",curArt.getContent(),Field.Store.NO,Field.Index.TOKENIZED));

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。

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，它做为一个总体被搜索,搜一部分是搜不出来的
NO	NO	没有这种用法

我的设置这两个属性主要依据仍是要看这个Field是否要被索引是否要被存储，Field内容大小，和我的对其索引的重要性仍是占了很大的比重。

注：同一Document下能够针对小的Field创建索引，查询出内容过大且存储没有被索引的Field（按查询需求设置）。

总结以下:

1.若是要对某Field进行查找，那么必定要把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.若是Field.Store是No，那么就没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，可是Field的值不像一般那样被保存，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:为每一个文档（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