Lucene Field 1.*版本和2.*版本比较

Field没了Keyword、UnIndexed、UnStored、Text这几个静态成员，只能用
Field(String, String, Store, Index)。
Keyword对应Field.Store.YES, Field.Index.UN_TOKENIZED，
UnIndexed 对应Field.Store.YES, Field.Index.NO，
UnStored对应Field.Store.NO, Field.Index.TOKENIZED，
Text对应Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED。

FSDirectory.getDirectory的有两个参数的变成了depresed 了。现在要用只有一个参数的。

BooleanQuery的add方法也变了。原来是用两个boolean值组合的，现在 使用BooleanClause.Occur的几个静态成员了。

暂时就发现这点差异。[引自:http://syre.blogbus.com/logs/4736803.html]

(二)Field类一共有5种构造函数：

(String name, byte[] value, store)
           Create a stored field with binary value.(String name, Reader reader)
           Create a tokenized and indexed field that is not stored.(String name, Reader reader, termVector)
           Create a tokenized and indexed field that is not stored, optionally with storing term vectors.(String name, String value, store, index)
           Create a field by specifying its name, value and how it will be saved in the index.(String name, String value, store, index, termVector)
           Create a field by specifying its name, value and how it will be saved in the index.

其中：

Field.Store 表示“是否存储”，即该Field内的信息是否要被原封不动的保存在索引中。

Field.Index 表示“是否索引”，即在这个Field中的数据是否在将来检索时需要被用户检索到，一个“不索引”的Field通常仅是提供辅助信息储存的功能。

Field.TermVector 表示“是否切词”，即在这个Field中的数据是否需要被切词。

通常，参数用Reader，表示在文本流数据源中获取数据，数据量一般会比较大。像链接地址URL、文件系统路径信息、时间日期、人名、居民身份证、电话号码等等通常将被索引并且完整的存储在索引中，但一般不需要切分词，通常用上面的第四个构造函数，第三四个参数分别为.YES, .YES。而长文本通常可用第3个构造函数。引用[http://blog.csdn.net/colasnail/archive/2007/03/21/1536417.aspx]

(三)1.      2.0以前的版本

UnIndexed: Field的值将被保存到索引文件，不为Field的值建立索引，因此不能通过该Field搜索文档。UnStored: Field的值不被保存到索引文件，将Field的值分词后建立索引

tags:Lucene Lucene.net Field Field.store Field.UnStored Field.Keyword Field.Text

• Text: Field的值分词后建立索引。如果参数为String值将被保存，为Reader值不被保存

2.      2.0版本
    用几个内部类的组合来区分Field的具体类型。

• Store

       COMPRESS:压缩保存。用于长文本或二进制数据       YES：保存       NO：不保存

• Index

       NO：不建索引       TOKENIZED：分词，建索引       UN_TOKENIZED：不分词，建索引       NO_NORMS：不分词，建索引。但是Field的值不像通常那样被保存，而是只取一个byte，这样节约存储空间

• TermVector

       NO：不保存term vectors       YES：保存term vectors。       WITH_POSITIONS：保存term vectors。（保存值和token位置信息）       WITH_OFFSETS：保存term vectors。（保存值和Token的offset）WITH_POSITIONS_OFFSETS：保存term vectors。（保存值和token位置信息和Token的offset）

记于2012.1.18     黯風夜隱