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這篇文章主要介紹了如何提高lucene的搜尋速度。介紹的大部分思路都是很容易嘗試的，當然另外一部分可能會加大你程式的複雜度。所以請確認搜尋速度確實很慢，而且很慢的原因確實是因為lucene自身而造成的。推薦姐妹篇：
如何提高和優化lucene索引速度
遠端檔案系統一般來說都會降低搜尋速度。如果索引必須分布在遠端伺服器，可以嘗試將遠端檔案系統設定為唯讀。在某些情況下，這樣可以提高效能。
lucene
搜尋可以很好的工作在基於快閃儲存器的固態硬碟上。固態硬碟的尋道時間大概比傳統的以磁碟為基礎的硬碟快100倍。
這意味著，配備固態硬碟的機器用於檔案快取的記憶體將變少，搜尋需要較少的熱身時間，能夠更加迅速作出反應。
在程式的查詢中共享乙個indexsearch例項，它支援多執行緒安全。
第一次搜尋將花費部分時間在快取上（特別在按某個字段排序的情況下），從而可能使你的測試結果不太準確（假設你在多個查詢中復用乙個indexsearch例項）。另一方面來說，如果你一次又一次的重複同乙個查詢，所得的測試結果也是不準確的。因為作業系統
將利用其快取記憶體加速io操作。在linux上，你可以使用如下命令清除磁碟快取記憶體：
echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches.
為了獲得更新的索引資訊，你必須重新構造indexsearch。當然，重新構造乙個searcher會帶來一定的系統開銷（注意，這大多發生在大索引以及自定義排序上），所以你應該儘量減少重新構造。你可以考慮在重新構造之後強制進行一次搜尋預熱。
乙個優化後的索引只含有乙個segment（其實說法不嚴謹，這也取決於乙個segment最多含有的文件引數），這將比同等情況下含多個segment的索引搜尋速度更快。特別是在大索引的情況下。如果你的程式不經常更新索引，那麼花費一定的時間來優化下，然後使用優化後的索引來進行搜尋。如果你的索引更新的頻率很高，那麼優化索引將會是乙個很耗時間的事情，這個時候你可以減少mergefactor引數。
個人建議，在頻繁更新索引的情況下，使用兩個索引，乙個大的優化好的歷史索引，乙個小的實時新增的索引（如果資料不大的情況下，直接使用ramdirectory，然後定時的合併到大索引中）
更小的合併因子意味著索引中擁有更少的segment，搜尋速度也將更快。但是，這也將降低索引速度。你需要自己測試乙個值來平衡二者的關係。（此條只適用於不能經常優化的索引庫）
從索引中獲取資料是一件很耗時間的事情，你最好只獲取使用者需要的資料。而不是整個文件中儲存的資料。每個文件的取回，lucene都必須去索引檔案中不同的地方甚至是不同的檔案中查詢。可以嘗試將你需要的文件先按文件編號排序再獲取。
獲取更多的搜尋結果將會降低搜尋速度。有兩個原因：其一，search方法在返回hits物件時，如果超過100個hits，lucene將在內部自動重新執行搜尋。解決方案：使用返回hitcollector的search方法。其二，搜尋結果可能分布在硬碟的不同地方，獲取他們可能需要很多的io操作。這個是很難避免的，除非索引比較小，可以直接快取到記憶體當中。如果你不需要完整的文件物件，你只需要其中的乙個很小的字段，你可以使用fieldcache類來快取它，從而達到快速訪問的效果。
fuzzy
查詢執行cpu密集型字串比較，盡量避免將使用者查詢的term與所有的 term進行比較。你可以設定只比較以前n個字元開頭的term。prefixlength在queryparser以及fuzzyquery中可以設定。預設值為0，將比較所有的term。
有時候我們的查詢將限制部分索引中的記錄，這時候使用乙個經過快取了的bit set filter將比使用查詢子句更有效，尤其在乙個大索引中。過濾器經常用在查詢分類結果上。它可以用查詢子句限制來替換，區別在於使用query將影響文件的得分，而filter不會。
如何提高和優化Lucene搜尋速度
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Lucene搜尋優化技巧 索引篇
索引 1 t.termtext 替換為new string t.termbuffer 0,t.termlength 2 stringreader 和tokenstream物件都需要close 3 索引時document只用乙個 field只用幾個 乙個document物件對應多個field例項 fi...
lucene 對多個索引的搜尋和多執行緒搜尋
1 如果應用程式架構由多個lucene索引組成，則可以通過mutltisearcher把所有索引搜尋。也可以通過parallelmultisearcher進行多執行緒搜尋。在單核的情況下，multisearcher比parallelmultisearcher效能更高。2 multisearcher ...