1.用途。
索引數字的場景主要有兩種：一是把它們當作字符串一樣處理，比如“要是擱以前，術士能暴擊10000多，有木有！”中的"10000"，它和其它的詞沒什么區別，你可以把它僅僅想成一個字符串；另一種場景則是某個域只索引數字，且可以搜索數字的范圍等，比如設計了某個Field存儲郵件的大小，現在要搜索大小在3M－10M的郵件。
對於第一種情況，你要做的僅僅是選一個不會對數字進行分詞的分析器。這種分析器很多，比如之前我們用過的WhitespaceAnalyzer和StandardAnalyzer。當然WhitespaceAnalyzer分析器可能僅僅對英語之類的語言還有點用處。對於第二種情況，你不需要為這些專門設計用來存儲數字的域進行分詞，指定成Field.Index.NOT_ANALYZED就可以了。不過你必須清楚的是，Lucene內部處理的仍然只是String類型！即"10"是排在"2"前面的！若是想支持范圍搜索，你需要為數字增加前置0, 即需要索引"02",這樣"02"便排在"10"前面了！
doc.add(new NumericField("attachs",Field.Store.YES,true).setIntValue(attachs[i])); doc.add(new NumericField("date",Field.Store.YES,true).setLongValue(dates[i].getTime()));
2. 索引數字的場景主要有兩種：一是把它們當作字符串一樣處理，比如“要是擱以前，術士能暴擊10000多，有木有！”中的"10000"，它和其它的詞沒什么區別，你可以把它僅僅想成一個字符串；另一種場景則是某個域只索引數字，且可以搜索數字的范圍等，比如設計了某個Field存儲郵件的大小，現在要搜索大小在3M－10M的郵件。
對於第一種情況，你要做的僅僅是選一個不會對數字進行分詞的分析器。這種分析器很多，比如之前我們用過的WhitespaceAnalyzer和StandardAnalyzer。當然WhitespaceAnalyzer分析器可能僅僅對英語之類的語言還有點用處。對於第二種情況，你不需要為這些專門設計用來存儲數字的域進行分詞，指定成Field.Index.NOT_ANALYZED就可以了。不過你必須清楚的是，Lucene內部處理的仍然只是String類型！即"10"是排在"2"前面的！若是想支持范圍搜索，你需要為數字增加前置0, 即需要索引"02",這樣"02"便排在"10"前面了！
3。日期類型的使用場景可謂多之又多：郵件的寄出、收到日期；文件的創建日期、最后修改日期；HTTP響應中的最后修改日期等等。總之，絕大多數情況下，你會有處理日期的遭遇！Don't worry! Lucene為我們裝備了一個處理日期的利器：DateTools. 通過它，我們可以便捷的把Date型轉換成String型
//轉自：BuN_Ny
//http://bun-ny.iteye.com/blog/1075632
Document doc = new Document(); doc.add(new Field("indexDate", DateTools.dateToString(new Date(), DateTools.Resolution.DAY), Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));
DateTools 可以把日期和時間轉換成 YYYYMMDDhhmmss 的格式，並根據指定的resolution去除相應后綴。比如你指定了Resolution.DAY，2012年12月21日就會被轉換成20121221，時分秒部分會被去除掉。這么一來，就很容易發現，即便是按字符串進行排序、比較，也能得到和日期相同的效果。字符串"20121221"是大於"20121121"的，而其對應的日期也是如此。采用這種方式處理日期是不是很簡單？參數resolution允許你截取對你的應用有意義的日期部分，精確度從Resolution.MILLISECOND(毫秒)到Resolution.YEAR(年)，但是值得注意的是，更高的精度就需要付出更大的代價！
提醒你一下，如果你的應用中需要搜索一個YYYYMMDD范圍內的數據，而在展示的時候又希望把時間部分(hhhmmss)也帶上，你可以嘗試創建兩個域，一個索引到Resolution.DAY范圍，另一個僅僅設置Store.