前一篇是对数据做了最基本的处理，将所有的field都保存为了String，没有使用到NumberField，也没有进行分词，下面我做了对复杂索引的数据对比，工作环境以及数据同《Lucene4.3和Lucene3.5性能对比（一）》。
不同点：
a、只要是数字值都以NumberField存储。
b、对Name进行了分词。
补充一点，数据不是仅仅《一》中json格式数据的简单重复，有充足的数据。
1、先看下复杂数据项下，lucene3.5和lucene4.3的耗时时间对比，已经没有在单字符串情况下差别那么大。
2、统计了下索引时内存消耗情况，做索引时都是设置的1024的堆内存，看着4.3的曲线应该是耗尽堆内存、持久化再占用的意思，还需要查下代码。
3、继续统计了索引后索引数据站用硬盘的空间，在这项指标里4.5的占用空间小了很多，压缩比（其实占用空间都是变大了，毕竟有数据结构，增加了冗余）要强过lucene3.5。
4、继续统计复杂索引情况下，范围查询、分词后查询、查询时排序的情况，为了有直观的比较，分别绘制了曲线图，如下：
a、按范围查询
b、分词后查询
c、查询时排序
发现，在做这些查询时，基本3.5的效率仍然高于4.3，但是从索引处得到启发，可能当查询逻辑变得非常复杂后，4.3的优势才能发挥？待验证，不过可喜的是，索引占用硬盘空间确实变小了