核心提示：Lucene field类 1.版本和2.版本比较 (说法一)最近用Lucene开发全文检索。《Lucene in Action》这本书用的是Lucene 1.4。我自己下的是最新的2.1。然后就发现了很多不同的地方。 Field没了Keyword、UnIndexed、UnStored、Text这几...
Lucene field类 1.版本和2.版本比较 (说法一)最近用Lucene开发全文检索。《Lucene in Action》这本书用的是Lucene 1.4。我自己下的是最新的2.1。然后就发现了很多不同的地方。
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]
(说法二)Field类一共有5种构造函数：
Field(String name, byte[] value, Field.Store store)
Create a stored field with binary value.
Field(String name, Reader reader)
Create a tokenized and indexed field that is not stored.
Field(String name, Reader reader, Field.TermVector termVector)
Create a tokenized and indexed field that is not stored, optionally with storing term vectors.
Field(String name, String value, Field.Store store, Field.Index index)
Create a field by specifying its name, value and how it will be saved in the index.
Field(String name, String value, Field.Store store, Field.Index index, Field.TermVector 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Field.Store.YES, Field.Index.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]
(说法三)
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
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）
(说法四)
关于 Field ， 2.0.0 版本和 1.4.3 版本方法相比改动比较大，具体见下表
1.4.3 版本中的下面方法都被 Field(String name, String value, Store store, Index index, TermVector termVector) 取代
Keyword(String name, String value) // only version 1.4.3
存储、索引、不分词，用于 URI （比如 MSN 聊天记录的日期域、比如 MP3 文件的文件全路径等等）
Field(String name, String value, Field.Store.YES, Field.Index.UN_TOKENIZED) // version 2.0.0
UnIndexed(String name, String value) // only version 1.4.3
存储、不索引、不分词，比如文件的全路径
Field(String name, String value,Field.Store.YES, Field.Index.NO)// version 2.0.0
UnStored(String name, String value) // only version 1.4.3
不存储、索引、分词，比如 HTML 的正文、 Word 的内容等等，这部分内容是要被索引的，但是由于具体内容通常很大，没有必要再进行存储，可以到时候根据 URI 再来挖取。所以，这部分只分词、索引，而不存储。
Field(String name, String value,Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED)// version 2.0.0
Text(String name, String value) // only version 1.4.3
存储、索引、分词，比如文件的各种属性，比如 MP3 文件的歌手、专辑等等。 Field.Store.YES, Field(String name, String value,Field.Index.TOKENIZED)// version 2.0.0
Text(String name, Reader value) // only version 1.4.3
Field(String name, Reader reader) // version 2.0.0
不存储、索引、分词。
(说法五)
1. 2.0 以前的版本
Keyword: Field 的值将被保存到索引文件，为Field的值建立索引，建立索引时不需要分词。
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
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
² COMPRESS: 压缩保存。用于长文本或二进制数据
² YES ：保存
² NO ：不保存
Index
² NO ：不 建索引
² TOKENIZED ：分词， 建索引
² UN_TOKENIZED ：不分词， 建索引
² 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
² NO ： 不保存term vectors
² YES ： 保存term vectors。
² WITH_POSITIONS ： 保存term vectors。（保存值和token位置信息）
² 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）
(说法六)
* Field.Index有四个属性，分别是：
Field.Index.TOKENIZED：分词索引
Field.Index.UN_TOKENIZED：分词进行索引，如作者名，日期等，Rod Johnson本身为一单词，不再需要分词。
Field.Index：不进行索引，存放不能被搜索的内容如文档的一些附加属性如文档类型, URL等。
Field.Index.NO_NORMS：；
Field.Store也有三个属性，分别是：
Field.Store.YES：索引文件本来只存储索引数据, 此设计将原文内容直接也存储在索引文件中，如文档的标题。
Field.Store.NO：原文不存储在索引文件中，搜索结果命中后，再根据其他附加属性如文件的Path，数据库的主键等，重新连接打开原文，适合原文内容较大的情况。
Field.Store.COMPRESS 压缩存储；
termVector是Lucene 1.4.3新增的它提供一种向量机制来进行模糊查询,很少用。
