基于lucene的案例开发：搜索索引

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      此事例中的索引数据来自于上一篇博客创建的索引，索引中包含两篇文档，每一篇文档中有两个域 name 、 content 。

索引搜索demo

      还是老样子在介绍之前先看一个简单索引搜索 demo程序。

  *@Description:  索引检索demo
	    args 
		 directory  
			directory   
			 dReader  directory
		     searcher   dReader
		     analyzer   LUCENE_43
		     parse   LUCENE_43  analyzer
			 query  parse
			 topDocs  searcherquery 
			 topDocs   
				out   topDocstotalHits  
				  i   i  topDocsscoreDocslength i 
					 doc  searchertopDocsscoreDocsidoc
					out  i      doc    doc
			dReader
			directory
		   e 
			e

上述demo程序运行结果截图如下：

      可以看出关键词 “空间向量” 的搜索结果为索引中的第二个文档，可以通过document.get方法可以获取对应的域值。

搜索索引核心类

      在上述索引搜索过程中，用到了几个核心类：Directory、DirectoryReader、IndexSearcher、Analyzer、Query、TopDocs，上一篇介绍过的核心类这里就不再继续介绍了，这里就介绍一下之前没有介绍过的类。

DirectoryReader

      DirectoryReader用于读取索引，创建的dReader对象用于创建用于搜索的IndexSearcher对象。

IndexSearcher

      IndexSearcher用于索引的搜索，这个类公开了几个搜索方法，它是连接索引的中心环节；可以将IndexSearcher类看做成一个以只读打开索引的类，关于IndexSearcher的更深层次的内容，将在后面博客中介绍。

Query

      Lucene中含有许多具体Query(查询)子类，Query子类有：TermQuery、BooleanQuery、PhraseQuery、PrefixQuery、PhrasePrefixQuery、TermRangQuery、NumericRangeQuery、FilteredQuery、SpanQuery等，这些子类也将会在以后的博客中一一介绍。

TopDocs

      TopDocs类是一个简单的指针容器，指针一般指向前N个排名的搜索结果，搜索结果即匹配查询条件的文档。

      到目前为止，我们可以用Lucene实现一个简单的索引创建、搜索事例，在后面的几篇博客中，我将会逐一介绍分词技术、Query众多子类、IndexSearcher的搜索API等，这几部分可以通过源代码的阅读来理解。