项目中需要用到全局搜索的功能，因为服务器流程审核比较严格，所以选择了lucene。总体来讲，个人感觉lucene主要有几个重点，分词器（我们用的中文IK分词），索引文件，索引查询几块。这里主要截取代码稍微介绍。还有一个问题就是Lucene貌似没有做向下兼容的操作，每个版本的API都不一定相同。附上jar包，demo,ik分词器jar包，分词器操作手册等，仅供参考和新手共同了解学习进步。

如下代码片段，指定了索引文件生成的位置，使用的分词器，lucene版本，索引的生成模式等。
OpenMode.CREATE是重新生成
OpenMode.APPEND是增量更新
项目中主要用的着两种，API里面还有各种其它的方式。

    IndexWriter writer = null;
    try {
        directory = FSDirectory.open(new File("C:/lucene/testIndex"));
        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
        IndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_40,
                analyzer);
        conf.setOpenMode(OpenMode.CREATE);
        conf.setMaxBufferedDocs(100);
        writer = new IndexWriter(directory, conf);

下面是生成索引的代码片段。
1主要有Document document = new Document();（新建一个doc对象，往里面添加索引用的）
2其中对分词有StringField，TextField，IntergerField等等，主要决定字段的类型，以及精细度，实际操作发现比如 “我爱北京”，String会分成“我|爱|我爱|北京”，Text直接就是“我爱北京“，当然具体如何分词跟选用的分词器也有关系。

String query = "。。。";
            ResultSet result = st.executeQuery(query);
            while (result.next()) {
                Document document = new Document();
                document.add(newStringField("id",result.getString("id"),Field.Store.YES));
                if(result.getString("theme") != null){
                    if("userInfo".equals(result.getString("type"))){
                        document.add(new StringField("theme", result.getString("theme"), Field.Store.YES));
                    }
                        document.add(new TextField("theme", result.getString("theme"), Field.Store.YES));
                }
                if(result.getString("content") !=null){
                    document.add(new TextField("content", result.getString("content"), Field.Store.YES));
                }
                document.add(new StringField("type", result.getString("type"), Field.Store.YES));
                System.out.println(document.getFields()+"--------------------");
                writer.addDocument(document);

索引生成完毕之后就是查询了，如下是查询的。获取查找reader的实例

public IndexSearcher getSearcher() throws IOException {
    IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
    IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
    return searcher;
}

单条件查询的代码块如下，传入需要查找的字段，num为支持数量筛选
WildcardQuery 模糊查找，TermQuery 精确查找

public void searchByTerm(String field, String name, int num) throws IOException {
    IndexSearcher searcher = getSearcher();
    // WildcardQuery 模糊查找
    // TermQuery 精确查找
    Query query = new WildcardQuery(new Term(field, name));
    TopDocs tds = searcher.search(query, num);
    System.out.println("count:" + tds.totalHits);
    for (ScoreDoc sd : tds.scoreDocs) {
        Document doc = searcher.doc(sd.doc);
        System.out.println("id:" + doc.get("id"));
        System.out.println("theme:" + doc.get("theme"));
        System.out.println("content:" + doc.get("content"));
        System.out.println("type:" + doc.get("type"));
    }
}

多条件需要用到布尔查询，布尔组合条件查询的时候
主要有Occur.SHOULD（相当于or），Occur.MUST（相当于and）,Occur.MUST_NOT（相当于！）列如代码中，就是要查找主题和正文中包含人名为陈洁的内容，但是排除news（资讯）

public void booleanQuery() throws Exception {
    IndexSearcher searcher = getSearcher();
    
    Term term = new Term("theme", "陈洁");  
    WildcardQuery wildcardQuery = new WildcardQuery(term);  
    Term term3 = new Term("type", "news");  
    TermQuery termQuery2 = new TermQuery(term3);  
    Term term2 = new Term("content", "陈洁"); 
    WildcardQuery wildcardQuery2 = new WildcardQuery(term2);
    TermQuery termQuery = new TermQuery(term2);  
    BooleanQuery booleanQuery = new BooleanQuery();  
    booleanQuery.add(wildcardQuery, Occur.SHOULD);  
    booleanQuery.add(termQuery2, Occur.MUST_NOT);  
    booleanQuery.add(termQuery, Occur.SHOULD);
    TopDocs topDocs = searcher.search(booleanQuery,null, 10);
    
    System.out.println("共检索出 " + topDocs.totalHits + " 条记录");
    System.out.println();
    
    ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
    for (ScoreDoc scDoc : scoreDocs) {
        Document doc = searcher.doc(scDoc.doc);
        System.out.println("id:" + doc.get("id"));
        System.out.println("theme:" + doc.get("theme"));
        System.out.println("content:" + doc.get("content"));
        System.out.println("type:" + doc.get("type"));
    }
    
}