Lucene应用实战(二)——Field域的使用及索引库的维护_lucene stringfield 无法索引-优快云博客

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本文深入探讨了Lucene中的Field域，包括其三大属性：是否分词、是否索引和是否存储。介绍了不同类型的Field及其应用，并展示了索引库的添加、更新、删除和全部删除操作。通过示例代码，读者可以理解如何维护Lucene索引库。

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Field域的使用及索引库的维护

前言

在前面我们对Lucene的使用进行了简单的demo实战，本文我们详细来说明下Lucene中的Field域的使用及索引库维护的相关操作。

Fileld域的使用

简介

Lucene存储对象是以Document为存储单元，对象中相关的属性值则存放到Field中。

Field是文档中的域，包括Field名和Field值两部分，一个文档可以包括多个Field，Document只是Field
的一个承载体，Field值即为要索引的内容，也是要搜索的内容。

Field有三大属性：

是否分词（tokenized）

是：作分词处理，即将Field值进行分词，分词的目的是为了索引。

比如：商品名称、商品简介等，这些内容用户要输入关键字搜索，由于搜索的内容格式不固定、内容多需要
分词后将语汇单元索引。

否：不做分词处理

比如：订单号、身份证号等

是否索引（indexed)

是：进行索引。将Field分词后的词或整个Field值进行索引，索引的目的是为了搜索。

比如：商品名称、商品简介分词后进行索引，订单号、身份证号不用分词但要索引，这些将来都要作为查询
条件。
否：不索引。该域的内容无法搜索到。

比如：文件路径、图片路径等，不用作为查询条件的不用索引。

是否存储（stored）

是：将Field值存储在文档中，存储在文档中的Field才可以从Document中获取。

比如：商品名称、订单号，凡是将来要从Document中获取的Field都要存储。
否：不存储Field值，不存储的Field无法通过Document获取

比如：商品简介，内容较大不用存储。如果要向用户展示商品简介可以从系统的关系数据库中获取商品简
介。

如果需要商品描述，则根据搜索出的商品ID去数据库中查询，然后显示出商品描述信息即可。

常用类型

Field对应的类是org.apache.lucene.document.Field,该类实现了org.apache.lucene.index.IndexableField接口，代表用于indexing的一个字段。Field类比较
底层一些，所以Lucene实现了许多Field子类，用于不同的场景。

Field的常用类型及用法如下表格所示：

Field类型	数据类型	是否分词	是否索引	是否存储	说明
StringField(FieldName, FieldValue, Store.YES)	字符串	N	Y	Y/N	字符串类型Field, 不分词, 作为一个整体进行索引(如: 身份证号, 订单编号), 是否需要存储由Store.YES或Store.NO决定
TextField(FieldName, FieldValue, Store.NO)	文本类型	Y	Y	Y/N	文本类型Field, 分词并且索引, 是否需要存储由Store.YES或 Store.NO决定
LongField(FieldName, FieldValue, Store.YES) 或 LongPoint(String name, int… point)等	数值代表型	Y	Y	Y/N	在Lucene 6.0中，LongField替换为LongPoint，IntField替换为IntPoint，FloatField替换为FloatPoint，DoubleField替换为DoublePoint。对数值型字段索引，索引不存储。要存储结合StoredField即可。
StoredField(FieldName, FieldValue)	支持多种类型	N	N	Y	构建不同类型的Field, 不分词, 不索引, 要存储. (如: 商品图片路径)

Field应用代码

 @Test
    public void createIndex() throws Exception {
   
        // 1.采集数据
        Book  booka  = new Book();
        List<Book> bookList = new ArrayList<Book>();
        booka.setId(1);
        booka.setDesc("Lucene Core is a Java library providing powerful indexing and search features, as well as spellchecking, hit highlighting and advanced analysis/tokenization capabilities. The PyLucene sub project provides Python bindings for Lucene Core. ");
        booka.setName("Lucene");
        booka.setPrice(100.45f);
        bookList.add(booka);

        Book  bookb  = new Book();
        bookb.setId(11);
        bookb