lucene索引日期和數字

1.用途。

    索引數字的場景主要有兩種：一是把它們看成字符串同樣處理，好比「要是擱之前，術士能暴擊10000多，有木有！」中的"10000"，它和其它的詞沒什麼區別，你能夠把它僅僅想成一個字符串；另外一種場景則是某個域只索引數字，且能夠搜索數字的範圍等，好比設計了某個Field存儲郵件的大小，如今要搜索大小在3M－10M的郵件。

    對於第一種狀況，你要作的僅僅是選一個不會對數字進行分詞的分析器。這種分析器不少，好比以前咱們用過的WhitespaceAnalyzer和StandardAnalyzer。固然WhitespaceAnalyzer分析器可能僅僅對英語之類的語言還有點用處。對於第二種狀況，你不須要爲這些專門設計用來存儲數字的域進行分詞，指定成Field.Index.NOT_ANALYZED就能夠了。不過你必須清楚的是，Lucene內部處理的仍然只是String類型！即"10"是排在"2"前面的！如果想支持範圍搜索，你須要爲數字增長前置0, 即須要索引"02",這樣"02"便排在"10"前面了！

doc.add(new NumericField("attachs",Field.Store.YES,true).setIntValue(attachs[i]));   
doc.add(new NumericField("date",Field.Store.YES,true).setLongValue(dates[i].getTime()));  

 

2.  索引數字的場景主要有兩種：一是把它們看成字符串同樣處理，好比「要是擱之前，術士能暴擊10000多，有木有！」中的"10000"，它和其它的詞沒什麼區別，你能夠把它僅僅想成一個字符串；另外一種場景則是某個域只索引數字，且能夠搜索數字的範圍等，好比設計了某個Field存儲郵件的大小，如今要搜索大小在3M－10M的郵件。

    對於第一種狀況，你要作的僅僅是選一個不會對數字進行分詞的分析器。這種分析器不少，好比以前咱們用過的WhitespaceAnalyzer和StandardAnalyzer。固然WhitespaceAnalyzer分析器可能僅僅對英語之類的語言還有點用處。對於第二種狀況，你不須要爲這些專門設計用來存儲數字的域進行分詞，指定成Field.Index.NOT_ANALYZED就能夠了。不過你必須清楚的是，Lucene內部處理的仍然只是String類型！即"10"是排在"2"前面的！如果想支持範圍搜索，你須要爲數字增長前置0, 即須要索引"02",這樣"02"便排在"10"前面了！

 

 

3。日期類型的使用場景可謂多之又多：郵件的寄出、收到日期；文件的建立日期、最後修改日期；HTTP響應中的最後修改日期等等。總之，絕大多數狀況下，你會有處理日期的遭遇！Don't worry! Lucene爲咱們裝備了一個處理日期的利器：DateTools. 經過它，咱們能夠便捷的把Date型轉換成String型

//轉自：BuN_Ny
//http://bun-ny.iteye.com/blog/1075632
Document doc = new Document();
doc.add(new Field("indexDate",
                DateTools.dateToString(new Date(),  DateTools.Resolution.DAY),
                Field.Store.YES,
                Field.Index.NOT_ANALYZED));

 DateTools 能夠把日期和時間轉換成 YYYYMMDDhhmmss 的格式，並根據指定的resolution去除相應後綴。好比你指定了Resolution.DAY，2012年12月21日就會被轉換成20121221，時分秒部分會被去除掉。這麼一來，就很容易發現，即使是按字符串進行排序、比較，也能獲得和日期相同的效果。字符串"20121221"是大於"20121121"的，而其對應的日期也是如此。採用這種方式處理日期是否是很簡單？參數resolution容許你截取對你的應用有意義的日期部分，精確度從Resolution.MILLISECOND(毫秒)到Resolution.YEAR(年)，可是值得注意的是，更高的精度就須要付出更大的代價！

    提醒你一下，若是你的應用中須要搜索一個YYYYMMDD範圍內的數據，而在展現的時候又但願把時間部分(hhhmmss)也帶上，你能夠嘗試建立兩個域，一個索引到Resolution.DAY範圍，另外一個僅僅設置Store.