lucene分析（2）

2021SC@SDUSC

        对于不需要在搜索反向索引时用到，但在搜索结果处理时需要的位置、偏移量、附加数据(payLoad) 的字段，我们可以单独为该字段存储（文档id词项向量）的正向索引。

package com.study.lucene.indexdetail;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.document.document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.FieldType;
import org.apache.lucene.index.IndexOptions;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import com.study.lucene.ikanalyzer.Integrated.IKAnalyzer4Lucene7;


public class IndexTermVectorsDemo {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建使用的分词器
        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer4Lucene7(true);

        // 索引配置对象
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);

        try ( // 索引存放到文件系统中
                Directory directory = FSDirectory
                        .open((new File("f:/test/indextest")).toPath());

                // 创建索引写对象
                IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);) {

            // 准备document
            document doc = new document();
            // 字段content
            String name = "content";
            String value = "张三说的确实在理";
            FieldType type = new FieldType();
            // 设置是否存储该字段
            type.setStored(true); // 请试试不存储的结果
            // 设置是否对该字段分词
            type.setTokenized(true); // 请试试不分词的结果
            // 设置该字段的索引选项
            type.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS); // 反向索引中只保存词项

            // 设置为该字段保存词项向量
            type.setStoreTermVectors(true);
            type.setStoreTermVectorPositions(true);
            type.setStoreTermVectorOffsets(true);
            type.setStoreTermVectorPayloads(true);

            type.freeze(); // 使不可更改

            Field field = new Field(name, value, type);
            // 添加字段
            doc.add(field);
            // 加入到索引中
            writer.adddocument(doc);

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

       我们往往需要对搜索的结果支持按不同的字段进行排序，如商品搜索结果按价格排序、按销量排序等。以及对搜索结果进行按某字段分组统计，如按品牌统计。 
       存储的文档数据中（文档是行式存储） 就得把搜到的所有文档加载到内存中，来获取价格，再按价格排序。 如果搜到的文档列表量很大，存在 费内存 效率低的问题，所以 我们往往对结果列表是分页处理，并不需要把所有文档数据加载。
       空间换时间：对这种需要排序、分组、聚合的字段，为其建立独立的文档->字段值的正向索引、列式存储。这样我们要加载搜中文档的这个字段的数据就快很多，耗内存少。
       IndexableFieldType 中的 docValuesType方法 就是让你来为需要排序、分组、聚合的字段指定如何为该字段创建文档->字段值的正向索引的。