将所有只用于搜索的，而不需要作为结果的field（特别是一些比较大的field）的stored设置为false
比如我们在solr中index了一篇word，对于这篇word，我们只需要这篇文章的下载地址，而不需要显示word的内容，并且这篇word又比较大。那么就不要stored了。（再仔细一点：我们已经用分析器将这篇word的内容索引了，能对其进行全文搜索了，那就不需要再存储这篇文章了）
多值Field（Multi-valued Fields）
比如一本书有多个作者，怎么办呢？
一种方法是，添加多个同一key，不同value的Field
Document doc = new Document();
for (int i = 0; i < authors.length; i++) {
doc.add(new Field(“author”, authors[i],
Field.Store.YES,
Field.Index.ANALYZED));
}
还一种方法是在一个field字段中存一个数组：
Collection<SolrInputDocument> docs = new ArrayList<SolrInputDocument>();
docs.add(doc1);
docs.add( doc2 );
server.add(docs);
对数字、日期、时间等进行索引
索引数字
有两种场景：
1.数字嵌入在Text中，例如“Be sure to include Form 1099 in your tax return”，而你想要搜索1099这个词。此时需要选择不分解数字的Analyzer，例如WhitespaceAnalyzer或者StandardAnalyzer。而SimpleAnalyzer和StopAnalyzer会忽略数字，无法通过1099检出。
2.数字式单独的Field，2.9之后，Lucene支持了数字类型，使用NumericField即可：doc.add(new NumericField(“price”).setDoubleValue(19.99));此时，对数字Field使用字典树存储，
可向document中添加一样的NumericField数值，在NumericRangeQuery、NumericRangeFilter中以or的方式支持，但是排序中不支持。因此如果要排序，必须添加唯一的NumericField。
precisionStep控制了扫描精度，越小越精确但速度越慢。
索引日期和时间
方法是：将日期转化为时间戳（长整数），然后按照NumericField进行处理。
或者，如果不需要精确到毫秒，可以转化成秒处理
doc.add(new NumericField(“day”) .setIntValue((int) (new Date().getTime()/24/3600)));
甚至对某一天进行索引而不是具体时间。
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(date);
doc.add(new NumericField(“dayOfMonth”)
.setIntValue(cal.get(Calendar.DAY_OF_MONTH)));
优化索引
索引优化可以提升搜索速度，而非索引速度。它指的是将小索引文件合并成几个。
IndexWriter提供了几个优化方法：
optimize()：将索引合并为一个段，完成前不会返回。但是太耗费资源。
optimize(int maxNumSegments)：部分优化，优化到最多maxNumSegments个段？是优化于上述极端情况的这种，例如5个。
optimize(boolean doWait)：通optimize()，但是它将立即返回。
optimize(int maxNumSegments, boolean doWait)：同optimize(int maxNumSegments)，但是将立即返回。
另外：在优化中会耗费大量的额外空间。即旧的废弃段直到IndexWriter.commit()之后才能被移除。
理解索引过程
总体来说，索引过程为：
1.提取摘要：从原文提取，并创建Document和Field对象。Tika提供了PDF、Word等非文本的文本提取。
2.分析：Analysis，首先对Document的Field进行分解，产生token流，然后经过一系列Filter（如小写化）等。
3.建立索引：通过IndexWriter的addDocument写入到索引中。Lunece使用了反向索引，即“那个Document包含单词X”，而不是“Document包含哪些Word”
索引文件组成
为了保证效率，每个索引由若干segments组成：
_X.cfs 每个segments由若干个cfs组成，X为0,1,2….如果开启了useCompoundFile，则只有一个.cfs文件。
segments_<N>：记载每个分区对应的cfs文件。
每个一段时间后，在调用IndexWriter时，会自动合并这些segment