几点小体会，先记下，不知道对不对。
网上说lucene是一个半成品，深有体会。
1.lucene是一种全文搜索技术，词元是一个单词（word）。试图搜索一个单词的一部分或一个字母，是没有意义的，lucene也不能实现。除非你是想搜索一个单词的前缀，用PrefixQuery是可以的。说到底，还是在生成索引的时候的分析器（Analyzer）在作怪。
下面有四个英文分析器：
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分析器
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内部操作步骤
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WhitespaceAnalyzer
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在空格处进行语汇单元的切分
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SimpleAnalyzer
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在非字母字符处切分文本，并将其转换为小写形式
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StopAnalyzer
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在非字母字符处切分文本，然后小写化，再移除停用词
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StandardAnalyzer
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基于复杂的语法来实现语汇单元化；这种语法规则可以识别e-mail地址、首字母缩写词、汉语-日语-汉语字符、字母数字等；小写化；并移除停用词
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切分出来的就是一个一个词元，也就是你搜索的最小单位了。不难从上面看出，lucene对亚洲字体支持有限。
2.试过用StandardAnalyzer分析日文英文文本。日文可以正常搜索，英文字母只能按单词搜索。
3.这里说一个奇怪的现象：搜索的时候，比如文本中有"你好bcc"，我搜"好bcc"可以正常搜索，搜"好a"竟然也可以搜到。debug代码，看到查询的时候，有一个parse方法（下面说明）竟然把后面的"a"去掉了，真正搜的是"好"。但是搜"好b"或"好d"等都搜不到。奇怪奇怪！
4.索引好之后，就可以搜索（Query）了。至于Query也有好多种：
|_______WildcardQuery （通配符查询）
|______
_PhraseQuery (短语查询) 可以限定两个term之间的距离
|_______RangeQuery (范围查询)
|_______MultiPhraseQuery （多短语查询）
|_______FuzzyQuery （模糊查询）
|_______SpanQuery （跨度查询）
|_______PrefixQuery （前缀查询）
查询的时候，也会用到上面的Analyzer。根据Analyzer的不同会对查询的关键词进行一些处理，比如上面的去掉"a"。然后用处理过的关键词进行查询。
5.这里再说一个题外话：什么时候生成索引合适。总不能每次检索的时候就来一次从头到尾的生成索引吧，这显然不合人类工程动力学原理，呵呵：） 那初步想法是，先确定你要在那里文件里面搜索，每当你的这些文件有变动时，就触发对这个文件的索引。比如，新添文件或文件更新了。这样检索的时候，就只管检索。看似这样耦合度也低哈：）