实现参考，少走些弯路，在此篇幅中偏重于ES的优化，关于HBase，Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考，不再赘述。在一业务系统中，部分表每天的数据量过亿，已按天分表，但业务上受限于按天查询，并且DB中只能保留3个月的数据，分库代价较高。

Lucene 查询（Search）

Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎，可以说Lucene是当今最先进，最高效的全功能开源搜

用来解析物理文件，从中提取所需的文本，如标题、正文、时间等，作用于物理文件。常见的对word、excel、pdf等的解析。用来分析文本内容，或者说是分析文字。在非字母字符处切分文本，并将其转换成小写形式。标准的分析器，基于某种语法规则，将文本切分成词语块。

针对数值型区间查询的优化方案。的实现原理之前，对于Lucene范围查询的实现和概念可以参考博文《TermRangeQuery源码解析》一文。从Lucene 2.9 开始，提供对数字范围的支持，然而欲使用此查询，必须使用NumericField 添加域，使用

在lucene中，文档是按照添加的顺序编号的，由lucene的索引格式可知，文档是按照ID的顺序从小到大写到索引文件中的。lucene中的WaitQueue类就是实现这个功能的。标记当前处理的doc号，得到新加入的doc与当前处理的doc的差值gap，那么

lucene的缓存可分为两类：filter cache和field cache。field cache的实现类是FieldCache，缓存用于排序的field的值。这两种缓存的生存周期都是在一个IndexReader实例内，因此提高Lucene查询性能的关

Field.Store.YES:保存。Field.Store.NO:不保存。Field.Index.NO:不建立索引

Lucene是apache组织的一个用java实现全文搜索引擎的开源项目。其功能非常的强大，api也很简单。总得来说用Lucene来进行搜索和操作数据库是差不多的(有点像)，Document可以看作是数据库的一行记录，Field可以看作是数据库的字段。用l

Lucene是一个apache项目，完全使用java语言编写，它提供了一个基本的索引文档后进行搜索的功能。本文不打算介绍它的使用，因为它的使用实在是过于简单，而且，太多的人写了关于它的使用方法。本文试图从一个更高的层次来分析一下lucene的文件结构及其性

默认情况下，Compass使用它自己的基于Lucene的查询分析器。Compass允许配置多个查询分析器，也可以覆盖默认的Compass查询分析器。自定义的查询分析器能用于扩展默认的查询语言支持，通过添加已解析的查询缓冲等等。一个自定义的查询分析器必须实现

String text="基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包";

Lucene是一个基于Java的全文信息检索工具包，它不是一个完整的搜索应用程序，而是为你的应用程序提供索引和搜索功能。Lucene目前是ApacheJakarta家族中的一个开源项目。Lucene能够为文本类型的数据建立索引，所以你只要能把你要索引的数据

排序 Lucene默认按照相关度排序,为了能支持其他的排序方式,比如日期,我们在add Field的时候,必须保证field被Index且不能被tokenized(分词),并且排序的只能是数字,日期,字符三种类型之一

前面总结了很多Lucene上的东西，建立索引、高亮等等这些都是为了查询做准备和服务的，下面我们来说说查询，我们知道Lucene的主要功能就是查询功能，所以Lucene里的查询做的非常强大，可以有各种各样的查询。

最近在学习Lucene的过程中遇到了需要多域搜索并排序的问题，在网上找了找，资料不是很多，现在都列出来，又需要的可以自己认真看看，都是从其他网站粘贴过来的，所以比较乱，感谢原创的作者们！String[] queries = { "中文版"

Lucene的使用，简单来说可以划分为两种类型，一是建立索引，二是搜索内容。

在搜索中,并不是所有的Document和Fields都是平等的.有些技术会要求到对其Doucment或者Fields的权值改变,默认值为:1.0F,以上需求都是通过改变Document的boost因子来改变的.下面是通过lucene3.0,IKAnalyz

尽量使用本地文件系统 远程文件系统一般来说都会降低搜索速度。如果索引必须分布在远程服务器，可以尝试将远程文件系统设置为只读。在某些情况下，这样可以提高性能。使用更快的硬件设备，特别是更快的IO设备 Lucene搜索可以很好的工作在基于闪存的固态硬盘上。这意

于Lucene的analyisis包下的Standard包下的StandardAnalyzer()功能很强大,而且支持CJK分词,我们简要说一下.SimpleAnalyzer:功能强于WhitespaceAnalyzer,将除去letter之外的符号全部过