* termVector是Lucene 1.4.3新增的它提供一种向量机制来进行模糊查询,很少用。
上面所说的Field属性与lucene1.4.3版本的有比较大的不同，在旧版的1.4.3里lucene是通过Field.Keyword (...),FieldUnIndexed(...),FieldUnstored(...)和Field.Text(...)来设置不同字段的类型以达到不同的用途，而当前版本由Field.Index和Field.Store两个字段的不同组合来达到上述效果。
还有一点说明,其中的两个构造函数其默认的值为Field.Store.NO和Field.Index.TOKENIZED。：
Field(String name, Reader reader)
Field(String name, Reader reader, Field.TermVector termVector)
* 限制Field的长度:
IndexWriter类提供了一个setMaxFieldLength的方法来对Field的长度进行限制，看一下源代码就知道其默认值为10000；我们可以在使用时重新设置此参数。如果使用默认值，那么Lucene就仅仅对文档的前面的10000个term进行索引，超过这一个数的文档就不会被建立索引。
1.2 索引的合并、删除、优化
* IndexWriter中的addIndexes方法将索引进行合并;当在不同的地方创建了索引后，如果需要将索引合并，这时候使用addIndexes方法就显得很有意义。 数据挖掘研究院
* 可以通过IndexReader类从索引中进行文档的删除。IndexReader是很特别的一个类，看源代码就知道它主要是通过自身的静态方法来完成构造的。示例：
IndexReader reader = IndexReader.open("C:\\springside");
reader.deleteDocument(X); //这里的X是一个int的常数；不推荐这一种删除方法
reader.deleteDocument(new Term("name","springside"));//这是另一种删除索引的方法，按字段来删除，推荐使用这一种做法
reader.close();
* 优化索引:可以使用IndexWriter类的optimize方法来进行优先，它会将多个Segment进行合并，组成一个新的Segment,可以加快建立索引后搜索的速度。另外需要注意的一点，optimize方法会降低建立索引的速度，而且要求的磁盘空间会增加。
2. 进行搜索时最常用的几个术语 数据挖掘实验室
* IndexSearcher:是lucene中最基本的检索工具，所有的检索都会用到IndexSearcher工具。初始化IndexSearcher需要设置索引存放的路径，让查询器能定位索引而进行搜索。
* 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,如有TermQuery,BooleanQuery,RangeQuery,WildcardQuery等一些类。
* QueryParser: 是一个解析用户输入的工具，可以通过扫描用户输入的字符串，生成Query对象。
* Hits:在搜索完成之后，需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。Hits对象中主要方法有：
length(): 返回搜索结果的总数,下面简单的用法中有用到Hit的这一个方法
doc(int n): 返回第n个文档
iterator(): 返回一个迭代器
这里再提一下Hits，这也是Lucene比较精彩的地方，熟悉hibernate的朋友都知道hibernate有一个延迟加载的属性，同样, Lucene也有。Hits对象也是采用延迟加载的方式返回结果的，当要访问某个文档时，Hits对象就在内部对Lucene的索引又进行一次检索，最后才将结果返回到页面显示。
|
