日常开发中，相信大家经常会用like去匹配一些数据，同时我们也知道，like往往会导致全表扫描，当数据量越来越大的时候，我们会纠结于
数据库的龟速查找，此时我们必须另寻蹊跷，这时lucene就可以大显身手了。
首先我们做一个demo，向数据库中插入10w条数据，总共778M。
接下来，我们搜索下新闻内容中包含“流行”的记录。
mmd，检索一下要78s，是谁都要砸了面前的破机子。
下面我们来看看lucene的效果怎么样。下载地址：
1 using System; 2 using System.Collections.Generic; 3 using System.Linq; 4 using System.Text; 5 using Lucene.Net.Index; 6 using Lucene.Net.Store; 7 using Lucene.Net.Analysis.Standard; 8 using Lucene.Net.Documents; 9 using System.Data;10 using System.Diagnostics;11 using Lucene.Net.Search;12 13 using Lucene.Net.QueryParsers;14 15 namespace First16 {17 class Program18 {19 static string path = @"D:\Sample";20 21 static void Main(string[] args)22 {23 //创建索引24 CreateIndex();25 26 var watch = Stopwatch.StartNew();27 28 //搜索29 IndexSearcher search = new IndexSearcher(path);30 31 //查询表达式32 QueryParser query = new QueryParser(string.Empty, new StandardAnalyzer());33 34 //query.parse：注入查询条件35 var hits = search.Search(query.Parse("Content:流行"));36 37 for (int i = 0; i < hits.Length(); i++)38 {39 Console.WriteLine("当前内容:{0}", hits.Doc(i).Get("Content").Substring(0, 20) + "...");40 }41 42 watch.Stop();43 44 Console.WriteLine("搜索耗费时间:{0}", watch.ElapsedMilliseconds);45 }46 47 static void CreateIndex()48 {49 //创建索引库目录50 var directory = FSDirectory.GetDirectory(path, true);51 52 //创建一个索引,采用StandardAnalyzer对句子进行分词53 IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, new StandardAnalyzer());54 55 var reader = DbHelperSQL.ExecuteReader("select * from News");56 57 while (reader.Read())58 {59 //域的集合：文档，类似于表的行60 Document doc = new Document();61 62 //要索引的字段63 doc.Add(new Field("ID", reader["ID"].ToString(), Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));64 doc.Add(new Field("Title", reader["Title"].ToString(), Field.Store.NO, Field.Index.ANALYZED));65 doc.Add(new Field("Content", reader["Content"].ToString(), Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));66 67 indexWriter.AddDocument(doc);68 }69 70 reader.Close();71 72 //对索引文件进行优化73 indexWriter.Optimize();74 75 indexWriter.Close();76 }77 }78 }
我靠，448ms，顿时78s黯然失色，当然这个时间是不包含"创建索引“的时间，从时间复杂度上来说，这种预加载索引算是常量。
作为入门，简单的介绍下lucene的实现过程，首先lucene主要分成两步："索引"和"搜索"。
一：索引：
相信大家对索引还是比较熟悉的，lucene能够将我们内容切分成很多词，然后将词作为key，建立“倒排索引”，然后放到索引库中，在上面
的例子中，我们看到了索引过程中使用到了IndexWriter，FSDirectory，StandardAnalyzer，Document和Field这些类，下面简要分析下。
1：IndexWriter
我们看到该类有一个AddDocument方法，所以我们认为该类实现了索引的写入操作。
2：FSDirectory
这个就更简单了，提供了索引库的存放位置，比如我们这里的D:\Sample，或许有人问，能不能存放在内存中，在强大的lucene面前当然
可以做到，lucene中的RAMDirectory就可以实现，当然我们的内存足够大的话，还是可以用内存承载索引库，进而提高搜索的效率。
3：StandardAnalyzer
这个算是索引过程中最最关键的一步，也是我们使用lucene非常慎重考虑的东西，之所以我们能搜索秒杀，关键在于我们如何将输入的内容
进行何种形式的切分，当然不同的切分形式诞生了不同的分析器，StandardAnalyzer就是一个按照单字分词的一种分析器，详细的介绍后续文
章分享。
4：Document
在上面的例子可以看到，他是承载field的集合，然后添加到IndexWriter中，有点类似表中的行的概念。
5: Field
提供了对要分析的字段进行何种处理，以KV形式呈现。
①：Field.Store.YES， Field.Index.NOT_ANALYZED 表示对索引字段采取：原样保存并且不被StandardAnalyzer进行切分。
②： Field.Store.NO, Field.Index.ANALYZED 不保存但是要被StandardAnalyzer切分。
二：搜索
这个比较容易，根据我们输入的词lucene能够在索引库中快速定位到我们要找的词，同样我们可以看到IndexSearcher，QueryParser，Hits。
1：IndexSearcher
这个我们可以理解成以只读的形式打开由IndexWriter创建的索引库，search给QueryParser提供了查询的桥梁。
2：QueryParser
这玩意提供了一个parse方法能够将我们要查找的词转化为lucene能够理解了查询表达式。
3：Hits
这个就是获取匹配结果的一个指针，优点类似C#中的延迟加载，目的都是一样，提高性能。