兩個 term 部分 結果 div 無法 compress document 定位

lucene在doc.add(new Field("content",curArt.getContent(),Field.Store.NO,Field.Index.TOKENIZED));

Field有兩個屬性可選：存儲和索引。

通過存儲屬性你可以控制是否對這個Field進行存儲；

通過索引屬性你可以控制是否對該Field進行索引。

事實上對這兩個屬性的正確組合很重要。

Field.Index	Field.Store	說明
TOKENIZED(分詞)	YES	被分詞索引且存儲
TOKENIZED	NO	被分詞索引但不存儲
NO	YES	這是不能被搜索的，它只是被搜索內容的附屬物。如URL等
UN_TOKENIZED	YES/NO	不被分詞，它作為一個整體被搜索,搜一部分是搜不出來的
NO	NO	沒有這種用法

個人設置這兩個屬性主要依據還是要看這個Field是否要被索引是否要被存儲，Field內容大小，和個人對其索引的重要性還是占了很大的比重。

註：同一Document下可以針對小的Field建立索引，查詢出內容過大且存儲沒有被索引的Field（按查詢需求設置）。

總結如下:

1.如果要對某Field進行查找，那麽一定要把Field.Index設置為TOKENIZED或UN_TOKENIZED。TOKENIZED會對Field的內容進行分詞；而UN_TOKENIZED不會，只有全詞匹配，該Field才會被選中。

2.如果Field.Store是No，那麽就無法在搜索結果中從索引數據直接提取該域的值，會使null。

補充:

Field.Store.YES:存儲字段值（未分詞前的字段值）
Field.Store.NO:不存儲,存儲與索引沒有關系
Field.Store.COMPRESS:壓縮存儲,用於長文本或二進制，但性能受損

Field.Index.ANALYZED:分詞建索引
Field.Index.ANALYZED_NO_NORMS:分詞建索引，但是Field的值不像通常那樣被保存，而是只取一個byte，這樣節約存儲空間
Field.Index.NOT_ANALYZED:不分詞且索引

Field.Index.NOT_ANALYZED_NO_NORMS:不分詞建索引，Field的值去一個byte保存

TermVector表示文檔的條目（由一個Document和Field定位）和它們在當前文檔中所出現的次數
Field.TermVector.YES:為每個文檔（Document）存儲該字段的TermVector
Field.TermVector.NO:不存儲TermVector
Field.TermVector.WITH_POSITIONS:存儲位置
Field.TermVector.WITH_OFFSETS:存儲偏移量
Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS:存儲位置和偏移量

lucene中Field.Index,Field.Store的一些設置