本节主要介绍Lucene中的索引类和查询类。
索引过程涉及到的类：IndexWriter，Directory，Analyzer，Document，Field。
1. IndexWriter
IndexWriter是索引过程的中心组件，它能创建一个新索引或者打开一个已存在的索引，并进行添加，删除和更新document的操作。IndexWriter不能对索引执行读操作和查询操作。IndexWriter将索引保存在Directory参数指定的位置。
2. Directory
Directory是存放索引的地方，它是一个抽象类，有很多实现，如直接利用FSDirectory的open方法得到一个文件系统路径。
3. Analyzer
Lucene不能直接对文本进行索引，文本需要被分割成单词再被索引，Analyzer正是对文本进行分割操作的类。如果需要索引的文本不是纯文本，而是富媒体文档格式如HTML页面等，则需要从中提取出纯文本，Tika可以帮很多忙。Analyzer是Lucene的关键部分，如何选择Analyzer是应用程序设计的关键一环。
4. Document
Analyzer处理document，document有多个独立的field组成，每个field都可能被索引。
5. Field
Field是name-value对，还有相应的一些选择，用于设置该field在索引过程中的行为，如是否进行分割，是否保存，是否被查询等。当有多个field具有相同的name时，它们的值按照添加的先后顺序连接，查询时就像一个单独的field一样。
查询过程涉及到的类：IndexSearcher，Term，Query，TermQuery，TopDocs。
1. IndexSearcher
IndexSearcher搜索由IndexWriter索引的内容。可以将IndexSearcher看作一个对索引执行只读操作的类。实例化时需要一个Directory对象，指定索引所在位置。它包含一些查询方法，其中一个包含参数Query对象和一个topN数量，返回TopDocs对象。
2. Term
Term是搜索的关键单元。Term类似于Field，也是name-value对。Term一般配合TermQuery使用，TermQuery是Query类的一个子类。
3. Query
除了TermQuery，还有BooleanQuery，PhraseQuery，PrefixQuery等。Query类是这些类的抽象父类。它包含很多有用的方法，其中有一个setBoost(float)很有用，它可以使某个子query对最终的相关性得分有更大贡献。
4. TermQuery
TermQuery用于匹配某些field包含指定值的document。
5. TopDocs
TopDocs是前topN相关document的容器。TopDocs还记录了docID和得分。
利用Lucene创建搜索应用涉及的两个步骤：建立索引和根据索引进行查询。