本文深入探讨了索引与查询技术在信息检索领域的关键作用，详细介绍了IndexWriter、Directory、Analyzer等核心组件及其在构建高效搜索系统中的角色。通过实例分析，阐述了如何利用TermQuery和TopDocs实现精准查询，以及如何优化查询性能。重点强调了索引存储位置的选择（如内存、磁盘或NFS）对检索效率的影响，旨在帮助开发者构建更智能、响应更快的信息查找系统。
IndexWriter：写索引的接口，不用关心索引放在哪里？放在内存？磁盘？NFS？都不重要。
Directory：索引存放的位置，被IndexWriter所用到。FSDirectory, RAMDirectory为其常用的实例。
Analyzer：分词器，索引存储要分割成词语。
Document：要存储的内容，抽象为一个文档，可以是一篇网页，等等。
Field：即Document的各个部分的抽象，比如标题、主题、URL等等。真正的存储结果为Analyzer分词后的结果。
IndexSearcher：查询的接口，一般调用其search方法。
Query：抽象的查询语句，作为IndexSearcher.search的参数。
Term：查询语句的基本单位，对应Field的一个分词。
Query q = new TermQuery(new Term("contents", "patent"));
TermQuery：Query的子类，比较常用。
TopDocs：查询的返回结果的抽象。
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