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Field 有人称之为字段，也有人称之为域，看个人爱好。在 Lucene 中，Field 域非常的重要。一个文档 Document 可以包括多个 Field，Document 只是 Field 的一个承载体，Field 值即为要索引的内容，也是要搜索的内容。所以，我们很有必要系统的学习一下 Field 域！
一个 Field 域决定了是否分词(tokenized)、是否索引(indexed)、是否存储(stored)。
- 分词 tokenized：分词是靠分词器 Analyzer，前面有介绍过。分词也就是一个 token 化的过程。一般将 Field 值进行分词，分词的目的是为了索引。
- 索引 indexed：将 Field 分词后的词或整个 Field 值进行索引，索引的目的是为了搜索。
- 存储 stored：将 Field 值存储在文档中，存储在文档中的 Field才 可以从 Document 中获取。
下面以图书为例，看几个 Field 域的分词场景。
图书id：
是否分词：不用分词，因为不会根据商品id来搜索商品
是否索引：不索引，因为不需要根据图书ID进行搜索
是否存储：要存储，因为查询结果页面需要使用id这个值。图书名称：
是否分词：要分词，因为要将图书的名称内容分词索引，根据关键搜索图书名称抽取的词。
是否索引：要索引。
是否存储：要存储。图书价格：
是否分词：要分词，lucene对数字型的值只要有搜索需求的都要分词和索引，因为lucene对数字型的内容要特殊分词处理，本例子可能要根据价格范围搜索，需要分词和索引。
是否索引：要索引
是否存储：要存储图书图片地址：
是否分词：不分词
是否索引：不索引
是否存储：要存储图书描述：
是否分词：要分词
是否索引：要索引
是否存储：因为图书描述内容量大，不在查询结果页面直接显示，不存储。不存储是指不在 lucene 的索引文件中记录，节省 lucene 的索引文件空间，如果要在详情页面显示描述，可以从 lucene 中取出图书的 id，根据图书的 id 查询关系数据库中 book 表得到描述信息。
以前面的创建索引为例，我们来看看 Field 域的使用。
@Test
public void createIndex() throws Exception {
// 采集数据
BookDao dao = new BookDaoImpl();
List<Book> list = dao.queryBooks();
// 将采集到的数据封装到Document对象中
List<Document> docList = new ArrayList<>();
Document document;
for (Book book : list) {
document = new Document();
// store:如果是yes，则说明存储到文档域中
// 图书ID
// 不分词、索引、存储 StringField
Field id = new StringField("id", book.getId().toString(), Store.YES);
// 图书名称
// 分词、索引、存储 TextField
Field name = new TextField("name", book.getName(), Store.YES);
// 图书价格
// 分词、索引、存储 但是是数字类型，所以使用FloatField
Field price = new FloatField("price", book.getPrice(), Store.YES);
// 图书图片地址
// 不分词、不索引、存储 StoredField
Field pic = new StoredField("pic", book.getPic());
// 图书描述
// 分词、索引、不存储 TextField
Field description = new TextField("description",
book.getDescription(), Store.NO);
// 设置boost值
if (book.getId() == 4)
description.setBoost(100f);
// 将field域设置到Document对象中
document.add(id);
document.add(name);
document.add(price);
document.add(pic);
document.add(description);
docList.add(document);
}
}
下面对上面使用的几个 Field 做一下简单的解释。
- TextField：是一个会自动被索引和分词的字段。一般被用在文章的正文部分
- StringField：StringField 会被索引，但是不会被分词，即会被当作一个完整的 token 处理，一般用在“国家”或者“ID”
- StoredField：也就是一个默认会被存储的 Field
IndexableField 接口
在 Lucene 中，各种 Field 都是 IndexableField 接口的实现，该接口中提供了一些通用的方法，用于获取 Field 相关的属性。
public interface IndexableField {
//获取名称
public String name();
//获取Field的类型
public IndexableFieldType fieldType();
//获取Field的权重
public float boost();
/** Non-null if this field has a binary value */
public BytesRef binaryValue();
/** Non-null if this field has a string value */
public String stringValue();
/** Non-null if this field has a Reader value */
public Reader readerValue();
/** Non-null if this field has a numeric value */
public Number numericValue();
}
注意上面的 fieldType() 方法，一般通过该方法获取到该 Field 对应的 FieldType 类型，但是却并不能去调用 FieldType 一系列的 set 方法。如果通过 fieldType().setStored(true); 进行 set 操作，则会报 java.lang.IllegalStateException: this FieldType is already frozen and cannot be changed。这是因为各 Field 的子类中，都调用了 type.freeze() 方法，而该方法就可以阻止对 fieldType 做更改。
更多 Field 见下表，注意有些 Field 在一些老版本中是使用 Point 来表示的。FloatField 等价于 FloatPoint，LongField 等价于 LongPoint，DoubleField 等价于 为DoublePoint。
| 名称 | 说明 |
|---|---|
| IntPoint | 对int型字段索引，只索引不存储，提供了一些静态工厂方法用于创建一般的查询，提供了不同于文本的数值类型存储方式，使用KD-trees索引 |
| FloatPoint | 对float型字段索引，其它同上 |
| LongPoint | 对long型字段索引，其它同上 |
| DoublePoint | 对double型字段索引，其它同上 |
| BinaryDocValuesField | 只存储不共享，例如标题类字段，如果需要共享并排序，推荐使用SortedDocValuesField |
| NumericDocValuesField | 存储long型字段，用于评分、排序和值检索，如果需要存储值，还需要添加一个单独的StoredField实例 |
| SortedDocValuesField | 索引并存储，用于String类型的Field排序，需要在StringField后添加同名的SortedDocValuesField |
| StringField | 只索引但不分词，所有的字符串会作为一个整体进行索引，例如通常用于country或id等 |
| TextField | 索引并分词，不包括term vectors，例如通常用于一个body Field |
| StoredField | 存储Field的值，可以用 IndexSearcher.doc和IndexReader.document来获取存储的Field和存储的值 |
好了，今天关于 Field 的介绍就先到这里，下章我们继续。
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