Lucene在搜索的时候数据源可以是文件系统，数据库，web等等。

Lucene的搜索是基于索引，Lucene是基于前面建立的索引之上进行搜索的。

使用Lucene就像使用普通的数据库一样。

Lucene的核心包及其功能说明

Lucene要实现检索，需要有两个关键的环节：第一个环节：索引环节。从不同数据源(文件系统，数据库，web，手工输入等等)收集数据，收集完毕之后通过调用Lucene下面所提供的API来最后把生成的索引写入到索引文件中，这是第一个环节。第二个环节：搜索环节。搜索是建立在生成的索引基础之上进行搜索的。

Lucene的核心包类分为：索引相关的和搜索相关的。

Lucene的核心索引类

中文和英文各有一套停用词。

谷歌搜索一直错了

Document可以当做是关系数据库中的一条记录，在实际的处理过程中一个记录下面就可以包含多个字段。在实际的处理过程中的，Docuemnt的作用就是处理文本，把处理好的文本通过IndexWriter写入到索引文件中，这是Document类的作用。Field相当于关系型数据库中的列或者是字段，而关系型数据库的字段类型比较丰富，在这里Field类型的数据类型没有那么丰富。早先的版本Field在Lucene下面提供了四种类型，最新的版本中它是通过两个参数配合来实现的。Field类型的确认是通过Field下面两个属性：一个是Index，一个是Store。两个属性下面的对应的常量交叉配合来确定的。

Store有三个常量:YES,NO,COMPRESS。在实际使用过程中，通过Index和Store两个属性的相互配合，可以有多个Field类型来出现。例如，Index:ANALYZED,Store:YES表示要进行分词处理，要进行索引、存储。Index:ANALYZED,Store:NO表示进行分词处理，进行索引但是不进行存储操作。

通过Index和Store相互配合,可以出现多个Field类型来供我们选择和使用,这和原先Field提供的四种类型就是说这比早先版本的Lucene所提供的四种类型的要丰富的多。

IndexSearcher是索引式检索的基础:要先建立完索引之后，才能进行检索操作。Hits它的地位相当于在关系型数据库中进行检索之后返回的ResultSet字符集。

Lucene内部实现简析

Lucene的系统架构，了解Lucene的核心包和核心类，了解Lucene的内部实现的基本原理。