从知道Hadoop起就听过Lucene的大名，但是一直没有抽出时间好好学习下，最近有了段空闲时间，决定把这些东西补一下，不求知根知底，但求大致了解。
Lucene的概要描述就不多复制了，总之使用它可以快速创建索引，并进行检索，是一个设计良好的框架。
Lucene的使用十分简单，网上下载Lucene包，导入工程基本上就可以使用了，我用的是Lucene4.2的包，下载下来解压后有以下这些目录：
简单的Lucene程序，只用引入core下面的lucene-core.jar以及analysis下面common里面的lucene-analyzers-common.jar就可以了。
Lucene设计的比较好，高级用户可以进行细致化的定制，但是如果初级用户（譬如我）使用的话，也可以很方面的使用，这里就把我的例子贴出来吧。
1 /**
2 * 针对某个文件夹下（不包括子文件夹）所有的txt文件建立索引，存放在该文件夹下的index文件夹中。
3 *
4 * @param rootPath
5 */
6 public static void buildIndex(String rootPath) throws IOException {
7 //指定索引文件目录
8 Directory indexDir = FSDirectory.open(new File(rootPath + "/index"));
9 File dataDir = new File(rootPath);
10 File[] dataFiles = dataDir.listFiles();
11 //构造分析器
12 Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_42);
13 //使用分析器构造索引生成器
14 IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_42, luceneAnalyzer));
15 indexWriter.deleteAll();
16 //开始生成索引
17 for (int i = 0; i < dataFiles.length; i++) {
18 if (dataFiles[i].isFile() && dataFiles[i].getName().endsWith(".txt")) {
19 Document document = new Document();
20 //以文件名作为path域的内容，Field.Store.YES表示会将其存储到索引中，从而可以直接通过索引查询到内容
21 document.add(new StringField("path", dataFiles[i].getCanonicalPath(), Field.Store.YES));
22 //以文件内容作为contents域的内容，Field.Store.NO表示不将其存储到索引中，这样的话，可以根据其关键字查询到索引，但是查询不到具体内容。
23 document.add(new TextField("contents", FileUtils.readFileToString(dataFiles[i], "GBK"), Field.Store.NO));
24 indexWriter.addDocument(document);
25 }
26 }
27 //commit和close合二为一。
28 indexWriter.close();
29 }
30 /**
31 * 根据索引进行检索
32 *
33 * @param indexDir 索引文件存放位置
34 * @param keyword 索引关键字
35 * @param numberOfRecords 需要查询出几条记录
36 */
37 public static List<String> search(String indexDir, String keyword, int numberOfRecords) throws IOException {
38 //打开索引文件
39 Directory indexDirectory = FSDirectory.open(new File(indexDir));
40 DirectoryReader ireader = DirectoryReader.open(indexDirectory);
41 //构造索引查询器
42 IndexSearcher isearcher = new IndexSearcher(ireader);
43 //构造查询语句
44 Query query = new TermQuery(new Term("contents", keyword));
45 //进行查询
46 ScoreDoc[] hits = isearcher.search(query, null, numberOfRecords).scoreDocs;
47 List<String> result = new ArrayList<String>();
48 //遍历查询结果
49 for (ScoreDoc scoreDoc : hits)
50 result.add(isearcher.doc(scoreDoc.doc).get("path"));
51 return result;
52 }
完成上面的代码后，就可以对对某个文件夹下的所有文件构建索引并进行查询了，经测试，对英文文件的索引是相当给力的。
这里啰嗦一下自己对Lucene原理的理解，Lucene建立索引的过程为：
1 对需要建立索引的内容进行分词，得到关键字。
2 对关键字进行加工，加工过程包括：过滤，过滤掉语气助词，如and、or、to等；大小写转化，因为人们可能希望查询"Computer"的时候，可以查询到"computer"、"COMPUTER"等相关词；词态转化，如希望在查询"want"的时候，可以查询到"wants"，"wanted"等等。
3 根据关键字建立索引，即记录某个关键字在哪些文档中出现过。
大致过程就是这样，更细节的优化还没有看，想着等将来需要深层次使用的时候再去看吧。
上面这些步骤完成后，就可以方面的进行查询了。
如果大家比较细心的话，就会发现我上面专门强调“对英文文件的索引是相当给力的”，也就说明对中文文件的索引相当不给力，这是因为英文分词相对比较容易，根据空白字符和标点符号基本上就可以分词了，但是中文分词比较有难度（可以百度“清明时节雨纷纷 断词”，然后自己体会），因此如果需要对中文文件建立索引时，需要使用其他的分词包，做的比较出色的有Lucene自带的SmartCN和IKAnalyzer。这两个分词包的使用也比较简单：
需要使用SmartCN时，引入SmartCN的包（在analysis下面的smartcn下），然后将上面代码的第12行改为：
1 Analyzer luceneAnalyzer = new SmartChineseAnalyzer(Version.LUCENE_42);
即可。
需要使用IKAnalyzer时，引入IKAnalyzer的包（网上自行搜索），然后将上面代码的第12行改为：
1 Analyzer luceneAnalyzer = new IKAnalyzer();
即可。
再次感谢面向对象这个伟大的发明！
以上就是我对Lucene当前的理解了，如果项目中真正用到Lucene时，再深入学习吧。
本文涉及代码已在Oschina的Git上共享了，链接为：http://git.oschina.net/xdxn/Test
参考文献：
开源中文分词框架分词效果对比smartcn与IKanalyzer