本来打算先写写analysis包，因为那个组件包是基础。但写着写着就觉得没有入口的说明，就跳到那一部分实在对不起自己和各位的理解。于是咱就先看看Document和Field，这两个用于索引和查询的数据结构。
我们大多数人用过数据库，知道一个表里面的一行。如粗糙的下图所示：
这个是关系型数据库的典型存储方式。我们在进行数据查询的时候，也是提供字段值或者是模式等条件。那么lucene作为一个全文检索的解决方案，从表面来看，也是类似于关系型数据库方式。它为我们提供了
统一的数据索引接口（IndexWriter）和查询接口（IndexSearcher）。在我们这次要说明的Document和Field，我们也可以对应理解成关系型数据库的一个数据行和字段。于是再对应一下，可以将IndexWriter理解
成SQL里面的insert语句，而IndexSearcher对应成select语句。表面上就是这样的，最多是使用方式不同。
有了这么一层考虑之后，再来理解Document和field，我想（嗯，是我想象的）应该比较容易了。
在《体系结构》的例子中，有如下代码：
doc.add(new Field("fieldname", text, TextField.TYPE_STORED));
这表示啥意思，从上面的对比说明来看，就是在构造一行，往行里面添加列值（Field）。
Ok，我们有了点感觉之后再来看看org.apache.lucene.document包。
这里都是从lucene4.0里面拉出来的，跟3.x里面的一些用法有比较大的区别。（各位用3.x的同学，要注意api上的变化）
如果我们就是要建立针对学生成绩表里面姓名和成绩的全文检索（这里应该考虑一下，到底什么是全文检索？这里的全文是什么意思？所谓的“全”，到底是哪个范围里面的“全”？这些都有助于各位同学建立有针对性的搜索系统，而不仅仅是把数据库里面的查询搬到lucene里面），那应该如何构造用于建立索引的Document数据？
构建一个Document：（So Easy!）
Document doc = new Document();
接下来，往Document中存放各个字段：
doc.add(new Field("name", text, TextField.TYPE_STORED));//这种方式还是从3.x一直用过来的
3.x里面的那个持久的Field构造函数：
Field(String name, String value, Field.Store store, Field.Index index, Field.TermVector termVector)
已经被弃用了。我第一次使用这个东西也被迷惑一小下。怎么要有这么多变量来说明这个字段的属性。尤其是，加入一个属性，我肯定是想要建立索引的（大部分情况下，针对文本内容来说）。
现在4.0里面推荐如下方式：
doc.add(new TextField("name", text, Store.YES));
由原来的Field分割成如下些个子类：
DoubleField, FloatField, IntField, LongField, StoredField, StringField, TextField ……
请特别注意上面的省略号，里面还有很多，跟特定类型对应Field子类。鉴于篇幅和勤快程度的考虑，我就不多列了。
有了以上几个类，我们在add field时，应该更加明确了，就不会像以前只是笼统的区分Text和Number。
而且在新api里面，Field.Index枚举类型被弃用了，其替代品是FieldType，这个类里有关于本字段数据处理的各种元数据，字段如下：
private boolean indexed;
private boolean stored;
private boolean tokenized = true;
private boolean storeTermVectors;
private boolean storeTermVectorOffsets;
private boolean storeTermVectorPositions;
private boolean storeTermVectorPayloads;
private boolean omitNorms;
…………
从这个重构方式里，我们也能看到lucene越来越成熟了，元数据划分归类也更加细腻，而不是像以前那样，让新用户来决定各种显而易见的属性。（请把这句话当成废话，但是请考虑一下其重构原则）
言归正传，加完姓名的field之后，我们接着添加成绩字段：
doc.add(new FloatField(“score”, 59.9F, Field.Store.YES);
通过这个构造函数（FloatField(String name, float value, Field.Store stored)），我们可以创建一个名叫score，值为59.9，且要保存到索引文件的FloatField。这里面也要特别说明一下。
请看这个构造函数的源码：
public FloatField(String name, float value, Store stored) {
super(name, stored == Store.YES ? TYPE_STORED : TYPE_NOT_STORED);
fieldsData = Float.valueOf(value);
}
FloatField将Field.Store转换成了TYPE_STORED : TYPE_NOT_STORED（显而易见），这两个对象都是FieldType实例。再来看看源码（以TYPE_STORED为例）：
static {
TYPE_STORED.setIndexed(true);
TYPE_STORED.setTokenized(true);
TYPE_STORED.setOmitNorms(true);
TYPE_STORED.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS_ONLY);
TYPE_STORED.setNumericType(FieldType.NumericType.FLOAT);
TYPE_STORED.setStored(true);
TYPE_STORED.freeze();
}
这里要特别注意下，TYPE_STORED.setNumericType(FieldType.NumericType.FLOAT);这句说明我们可以在搜索时，针对score这个字段排序。
于是，我们也就要考虑一下，我们的字段类型的关联问题，各位同样可以跟数据库表关联起来理解。
文本类型（TextField)：是一大块需要经过分词的文本；
字符串类型（StringField)：是一个不需要分词，而直接用于索引的字符串；
数字类型（LongField, FloatField, DoubleField，IntField）：首先是一个不变的属性值，这类字段还有一个主要用途，就是可以用于对搜索的返回结果集排序或是按范围查询。
DocValues类型（类名中含有DocValues字样的Field子类）：这些个类可以理解成一个专门服务于Document，且可以用于排序，范围查询等方面的字段。
有了上面的说明，各位在使用时，尤其是在搜索时，对于字段是否可以排序，是否可按范围查询等问题，也就有答案了。
到这里，对document包的说明也应该是差不多了。但是数据库里面还有date类型的字段，可惜lucene里面没有对date的直接支持。但是各位都知道date可以变成long型的字段。这样各位就可以针对时间进行存储，排序，或是按范围查询了。
ok，这次就到这里，要接下去完成还是二二半吊子的analysis部分了。